Apa masalah besar tentang pusat data AI?

Sejumlah besar yang sulit dibayangkan. Global, sekitar $ 3tn (£ 2.2tn) akan dihabiskan untuk pusat data yang mendukung AI pada tahun 2029 mulai sekarang.

Hipotesis ini berasal dari bank investasi Morgan Stanley, yang menambahkan bahwa sekitar setengah dari jumlah ini akan dikenakan biaya konstruksi dan perangkat keras mahal yang mendukung revolusi AI akan setengahnya.

Untuk menjaga angka ini dalam perspektif, itu kira -kira Apa seluruh ekonomi Prancis Sangat berharga pada tahun 2024.

Di Inggris saja, diasumsikan Lebih dari 100 pusat data Pemrosesan AI akan dibangun selama beberapa tahun ke depan untuk memenuhi permintaan untuk pemrosesan.

Beberapa di antaranya akan dibangun untuk Microsoft Yang merupakan awal bulan ini Mengumumkan $ 30 miliar ($ 22 miliar) berinvestasi di sektor AI Inggris.

Apa satu -satunya pusat data AI yang berbeda dari foto pribadi kami, akun media sosial dan aplikasi kerja yang menghapus aplikasi server komputer berbeda dari pembangunan utang tradisional?

Dan apakah mereka berharga untuk menghabiskan biaya mengerikan ini?

Pusat data telah tumbuh dalam ukuran selama bertahun -tahun. Hyperscale, sebuah kata baru diciptakan oleh industri teknologi di mana persyaratan listrik didorong ke sepuluh megawat, di mana seribu kali lebih besar dari megawatt datang ke tempat kejadian.

Namun, AI telah mengungguli game ini. Sebagian besar model AI adalah memproses tugas tergantung pada chip komputer yang mahal dari NVIDIA.

Chip Nvidia datang ke Kabinet Besar, menghabiskan sekitar $ 4 juta. Dan kunci mengapa kabinet -kabinet ini berbeda untuk pusat data AI.

Model Bahasa Besar (LLM) Bahwa pelatihan untuk perangkat lunak AI harus dipatahkan dalam setiap komponen miniatur yang mungkin dari maknanya. Ini hanya mungkin dengan jaringan komputer yang bekerja secara bersamaan dan dekat.

Mengapa kedekatan begitu penting? Masing -masing dari dua chip menambahkan nanosecond ke jarak setiap meter, satu miliar persen dari detik, selama pemrosesan.

Itu tidak mendengarkan terlalu lama, tetapi ketika gudang yang penuh dengan komputer menghilangkan keterlambatan mikroskopis ini dan mencampur kinerja yang diperlukan untuk AI.

Lemari pemrosesan AI macet bersama untuk menghilangkan elemen keterlambatan ini dan sektor teknologi disebut pemrosesan paralel yang mengelolanya sebagai komputer besar. Ini adalah kata ajaib di lingkaran konstruksi AI, membuat semua kepadatan.

Pusat data reguler kepadatan menghilangkan hambatan pemrosesan dari bekerja dengan prosesor beberapa meter jauhnya.

Namun, tempat -tempat padat dari lemari -lemari ini memakan pelatihan gigawatt dan LLM menciptakan lonjakan kelaparan untuk listrik.

Paku -paku ini setara dengan ribuan rumah di ceret dan ditutup sekaligus dalam beberapa detik.

Jenis permintaan yang tidak teratur ini perlu dikelola dengan hati -hati di jaringan lokal.

Daniel Bijo Uptime Institute of Data Center Engineering Consultancy menganalisis pusat data untuk mencari nafkah.

“Pusat data normal adalah ham kontinu di latar belakang dibandingkan dengan permintaan bahwa tekanan kerja AI pada grid.”

Seperti ceret yang disinkronkan ini tiba -tiba, AI Ahli bedah menyebut Tn. Bijo sebagai masalah tunggal.

Mr Bijo mengatakan, “Tekanan kerja tunggal tidak terdengar pada skala ini,” ini seperti tantangan teknik ekstrem ini, seperti program Apollo. “

Operator pusat data melihat masalah daya dalam berbagai cara.

Berbicara dengan BBC awal bulan ini, CEO NVIDIA Jensen Huang mengatakan bahwa di Inggris, ia berharap bahwa lebih banyak turbin gas dapat digunakan di luar jaringan sehingga kami tidak akan memahami orang -orang di jaringan “.

Dia mengatakan bahwa AI sendiri akan merancang turbin gas yang lebih baik, panel surya, turbin udara dan energi fusi untuk menghasilkan energi berkelanjutan yang lebih mahal.

Microsoft berinvestasi dalam beberapa miliar dolar proyek listrik dengan kesepakatan dengan kekuatan konstelasi yang akan melihat Tenaga nuklir diproduksi ulang Tiga mil di pulau itu.

Google, dimiliki oleh alfabet, Juga berinvestasi dalam tenaga nuklir Sebagai bagian dari strategi berlari Kekuatan bebas karbon pada tahun 2030Itu

Berarti Pembeli perusahaan tunggal terbesar Kekuatan terbarukan di dunia.

Industri pusat data sangat sadar bahwa MLA mengawasi kelemahan pabrik AI dengan penggunaan energi intens mereka dengan penggunaan infrastruktur lokal dan lingkungan.

Salah satu efek lingkungan ini termasuk pasokan pasokan air yang sangat besar untuk keripik ubin dingin yang dingin.

Di negara bagian Virginia di Amerika Serikat, teknologi seperti Amazon dan Google menjaga bisnis dalam bisnis pusat data, yang didasarkan pada bisnis situs baru, tagihan persetujuan untuk situs baru.

Sementara itu, sebuah pabrik AI yang diusulkan di Inggris Utara Lincolnishire telah menyatakan keberatan dari Anglian Water, yang bertanggung jawab atas keran di area situs yang diusulkan.

Air Anglian mengacu bahwa tidak diwajibkan untuk memasok air untuk penggunaan non-rumah dan menyarankan air daur ulang dari tahap akhir perawatan yang keren daripada air minum.

Masalah praktis dan banyak pengeluaran untuk menghadapi pusat data AI, apakah seluruh gerakan benar -benar gelembung besar?

Pembicara dari Konferensi Pusat Data terbaru menciptakan kata “Bragawat” untuk menggambarkan bagaimana industri berbicara tentang skala situs AI yang diusulkan.

Jahl Limbuwala Tech Investment Advisor adalah pakar pusat data DTCP. Dia mengakui pertanyaan besar di masa depan pengeluaran pusat data AI.

“Lintasan saat ini sangat sulit dipercaya. Tentu saja banyak kesombongan yang terjadi. Tetapi investasi akan memberikan pengembalian atau pasar itu sendiri akan diperbaiki.”

Dengan peringatan ini, ia masih percaya bahwa AI memenuhi syarat tempat khusus dalam hal investasi. “AI akan memiliki dampak yang lebih besar daripada teknologi sebelumnya termasuk internet. Jadi ada kemungkinan bahwa kita akan membutuhkan semua gigawat ini.”

Dia mencatat bahwa pusat data AI adalah “real estat dunia teknologi” dengan berbicara. Asisten Teknologi seperti 1990s.com adalah kekurangan batu bata dan basis gelembung mortir. Pusat data AI sangat sulit. Namun, pengeluaran untuk mereka tidak bisa bertahan selamanya.