Apa masalah besar di pusat data AI?

Sungguh jumlah yang sulit untuk dibayangkan. Di seluruh dunia, sekitar 3 TN (2,2 TN £) akan dialokasikan di pusat data yang mengakui dan antara sekarang dan 2029.

Perkiraan ini berasal dari Morgan Stanley Investment Investment Bank, yang menambahkan bahwa sekitar setengah dari jumlah ini akan melanjutkan biaya konstruksi dan setengah dari perangkat keras berharga yang mendukung Revolusi AI.

Untuk menempatkan nomor ini dalam perspektif, ini kira -kira bernilai seluruh ekonomi Prancis 2024.

Hanya di Inggris, diperkirakan 100 pusat data lainnya akan dibangun di tahun -tahun mendatang untuk memenuhi permintaan pemrosesan AI.

Beberapa di antaranya akan dibuat untuk Microsoft yang awal bulan ini mengumumkan investasi $ 30 juta (22 juta pound) di sektor AI di Inggris.

Apa pusat data AI yang berbeda dari bangunan tradisional yang berisi jajaran server komputer yang menyimpan foto pribadi, akun media sosial, dan aplikasi kerja yang pindah?

Dan apakah pengeluaran yang fantastis ini sepadan?

Pusat data telah tumbuh selama bertahun -tahun. Sebuah istilah baru, Hyperscale, diciptakan oleh industri teknologi untuk menggambarkan tempat -tempat di mana persyaratan daya berada di lusinan megavatios, sebelum Gigawatt, seribu kali lebih besar dari Megawatt, tiba di tempat kejadian.

Tapi sayangnya telah mengabaikan game ini. Sebagian besar model AI didasarkan pada chip komputer NVIDIA yang mahal untuk memproses tugas.

Keripik NVIDIA memiliki lemari besar yang harganya masing -masing sekitar $ 4 juta. Dan lemari -lemari ini memiliki kunci mengapa pusat data AI berbeda.

Model besar bahasa (LLMS) yang membentuk perangkat lunak AI harus membagi bahasa menjadi semua elemen makna yang mungkin. Ini hanya mungkin dengan jaringan komputer yang bekerja secara serempak dan kedekatan yang sangat dekat.

Mengapa kedekatan begitu penting? Setiap meter jauhnya antara dua chip menambahkan satu nanodetik, seperseribu yang kedua, pada waktu pemrosesan.

Ini mungkin tidak terlihat seperti waktu yang lama, tetapi ketika gudang yang penuh dengan komputer mengurangi keterlambatan mikroskopis ini menumpuk dan melemahkan kinerja yang diperlukan untuk AI.

Kabinet pemrosesan AI bersama -sama untuk menghilangkan elemen latensi ini dan menciptakan apa yang oleh sektor teknologi disebut pemrosesan paralel, yang berfungsi sebagai komputer besar. Semuanya menjelaskan kepadatan, kata ajaib di lingkaran konstruksi AI.

Kepadatan menghilangkan kemacetan pemrosesan yang dilihat pusat data reguler dari bekerja dengan prosesor yang duduk beberapa meter jauhnya.

Namun, jajaran lemari yang padat ini memakan gigawatt pembentukan listrik dan LLM menghasilkan puncak dengan nafsu makan listrik.

Paku -paku ini setara dengan ribuan rumah yang mengaktifkan dan mematikan secara serempak setiap beberapa detik.

Jenis permintaan yang tidak teratur untuk jaringan lokal harus dikelola dengan cermat.

Daniel Bizo, dari Konsultasi Teknik di Pusat Data, Uptime Institute menganalisis pusat data untuk membuat hidup.

“Pusat data normal terus -menerus rendah hati di latar belakang dibandingkan dengan permintaan bahwa beban kerja AI di jaringan.”

Seperti bustler yang disinkronkan itu, kelebihan tiba -tiba AI menghadirkan apa yang disebut Mr. Bizo sebagai masalah unik.

“Beban kerja yang unik pada skala ini tidak diketahui,” kata Bizo, “ini adalah tantangan teknik yang sangat ekstrem, itu seperti program Apollo.”

Operator pusat data membalikkan masalah energi dengan berbagai cara.

Berbicara di BBC awal bulan ini, CEO Nvidia, Jensen Huang, mengatakan bahwa di Inggris dalam jangka pendek ia berharap lebih banyak turbin gas dapat digunakan “di luar jaring, sehingga kami tidak memuat orang di internet.”

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

Microsoft menginvestasikan miliaran dolar untuk proyek -proyek energi, termasuk perlakuan energi konstelasi yang akan melihat energi nuklir yang diproduksi lagi di pulau tiga mil.

Google, yang dimiliki oleh Alphabet, juga berinvestasi dalam energi nuklir sebagai bagian dari strategi untuk beroperasi dengan energi karbon gratis pada tahun 2030.

Sementara itu, Amazon Web Services (AWS), yang merupakan bagian dari raksasa ritel Amazon, mengatakan ia sudah menjadi pembeli perusahaan terbarukan perusahaan terbesar di dunia.

Industri pusat data sadar bahwa legislator memantau kerugian pabrik AI dengan penggunaan energi yang intens dengan dampak potensial pada infrastruktur lokal dan lingkungan.

Salah satu dampak lingkungan ini mencakup pasokan air yang besar untuk keripik dingin.

Di negara bagian Amerika Serikat, ini adalah rumah bagi populasi pusat data yang berkembang yang memelihara raksasa teknologi seperti Amazon dan Google dalam bisnis, itu dianggap sebagai tagihan yang menghubungkan persetujuan situs baru dengan angka konsumsi air.

Sementara itu, sebuah pabrik AI yang diusulkan di utara Lincolnshire di Inggris telah ditemukan dengan keberatan air Inggris, yang bertanggung jawab untuk memelihara gabus di area tempat yang diusulkan.

Air Inggris menyatakan bahwa tidak diperlukan untuk memasok air untuk penggunaan non -domestik dan menyarankan air daur ulang dari tahap akhir pengolahan limbah sebagai refrigeran alih -alih air minum.

Mengingat masalah praktis dan biaya besar dari pusat data AI, apakah seluruh gerakan benar -benar gelembung yang hebat?

Salah satu pembicara dari Konferensi Pusat Data terbaru menciptakan istilah “Bragawatts” untuk menggambarkan bagaimana industri berbicara tentang skala situs AI yang diusulkan.

Zahl Limbuwala adalah spesialis di pusat data data DTCP Investasi DTCP. Ini mengenali pertanyaan hebat tentang masa depan pengeluaran pusat data AI.

“Lintasan saat ini sangat sulit dipercaya. Tentu saja ada banyak anggapan. Tetapi investasi harus dilakukan atau pasar akan diperbaiki.”

Mengingat tindakan pencegahan ini, ia masih percaya bahwa ia layak mendapatkan tempat khusus dalam hal investasi. “AI akan memiliki dampak lebih dari teknologi sebelumnya, termasuk internet. Jadi layak bahwa kita akan membutuhkan semua gigawatt ini.”

Dia menyatakan bahwa pengumpulan data, pusat data AI “adalah real estat di dunia teknologi.” Gelembung teknologi spekulatif seperti booming Dotcom di tahun 1990 -an tidak memiliki basis batu bata dan mortir. Pusat data AI sangat solid. Tapi ledakan biaya di belakangnya tidak bisa bertahan selamanya.