Pourquoi les charges de travail de l'IA ne transformeront peut-être pas le secteur des centres de données

À première vue, le boom de l'IA peut sembler une énorme aubaine pour l'industrie des centres de données. Plus les entreprises investissent dans l’IA, plus elles auront besoin de capacité de centre de données, n’est-ce pas ?

L’IA va certainement stimuler la demande de centres de données, mais je pense que l’impact de l’IA sur l’industrie s’avérera finalement limité. Voici pourquoi.

Comment l'IA impacte les centres de données

Pour augmenter la demande d'IA dans les centres de données, la raison est très simple : la création et le déploiement de charges de travail d'IA nécessitent beaucoup d'infrastructure informatique - dans de nombreux cas, y compris une infrastructure spécialisée telle qu'un serveur équipé d'un GPU . Le cœur des centres de données est évidemment l'endroit où l'infrastructure est hébergée, car ils fournissent non seulement de l'espace pour héberger les serveurs, mais fournissent également les contrôles de sécurité physique, les systèmes énergétiques efficaces, les solutions de refroidissement et autres ressources dont les entreprises ont besoin pour protéger leurs investissements dans l'infrastructure d'IA. .

Ainsi, à mesure que le temps passe et que de plus en plus d'entreprises cherchent à créer ou à déployer des modèles d'IA, elles se tourneront vers les centres de données pour héberger les serveurs nécessaires pour atteindre leurs objectifs - du moins c'est ce que l'intelligence populaire a tendance à penser.

L'IA va-t-elle vraiment changer le data center ?

Dans les prochaines années, le nombre de serveurs dans les datacenters va progressivement augmenter, dédiés aux charges de travail de l'IA. Dans certains cas, les entreprises construisent même de nouveaux centres de données spécifiquement pour l’IA.

Cependant, de manière générale, il est vrai que l'IA va complètement bouleverser le secteur, ou que les charges de travail de l'IA dépasseront d'autres types d'applications (comme l'hébergement Web) et deviendront la voie clé pour les centres de données.

Voici quatre raisons pour lesquelles l'impact du boom de l'IA sur les centres de données n'est peut-être pas aussi important qu'il y paraît.

Besoin temporaire d'une infrastructure d'IA

Premièrement, autoriser les cas d'utilisation de l'IA n'oblige pas les entreprises à posséder en permanence une infrastructure d'IA. Si vous devez entraîner un modèle, vous aurez besoin de beaucoup de puissance de calcul pendant la formation, mais vous ne pourrez alors pas utiliser cette capacité du serveur tant que vous n'aurez pas entraîné le modèle suivant.

Ainsi, pour la plupart des entreprises intéressées par l'IA, il est plus judicieux financièrement d'utiliser une solution IaaS pour leurs besoins en infrastructure d'IA, plutôt que d'acheter vos propres serveurs et de les déployer dans un centre de données. Contrairement à d’autres types de charges de travail, l’IA nécessite une infrastructure intermittente à grande échelle.

Les infrastructures d'IA inutilisées sont déjà nombreuses

L'achat d'une infrastructure d'IA et d'espace de centre de données à héberger est encore plus difficile à justifier étant donné les grandes quantités de capacité d'infrastructure bon marché déjà disponibles auprès des fournisseurs IaaS.

Par exemple, les instances Spot VM sont disponibles à des remises importantes par rapport aux serveurs cloud publics standard et constituent un excellent moyen d'effectuer une formation en IA. Le principal inconvénient des instances Spot (les fournisseurs de cloud peuvent arrêter les instances sans aucun avertissement, perturbant potentiellement les charges de travail hébergées sur celles-ci) n'est pas vraiment un problème pour la formation à l'IA, car dans de nombreux cas, la formation peut s'interrompre et reprendre sur différentes instances. .

En bref, il est peu probable que les entreprises étendent l’empreinte de leur centre de données pour prendre en charge les charges de travail d’IA alors qu’elles peuvent utiliser des offres IaaS existantes ultra bon marché dans le même but.

Peu d'entreprises créent leurs propres modèles d'IA

Quelle que soit l'infrastructure que vous utilisez, développer, former et déployer des modèles d'IA à partir de zéro est un travail difficile - si dur que peu d'entreprises peuvent le faire. La plupart des gens choisiront probablement des services d’IA tiers proposés par des sociétés telles que Microsoft ou Google.

Ces services sont fournis par des fournisseurs qui construisent et entraînent leurs propres modèles, de sorte que les clients utilisant ces modèles n'ont pas besoin d'acheter leur propre infrastructure d'IA.

L'engouement pour l'IA finira par s'atténuer

Actuellement, la GenAI est un sujet brûlant et il y a une pression croissante sur les entreprises pour qu'elles investissent dans des solutions d'IA, mais dans cinq ou dix ans, les stratégies d'IA de la plupart des entreprises auront probablement mûri et elles fera pivoter les nouvelles tendances technologiques.

Ce que cela signifie pour les centres de données, c'est que toute augmentation de la demande provoquée par l'IA sera probablement pour l'essentiel temporaire : il serait imprudent d'augmenter considérablement la capacité des centres de données pour constater ensuite qu'elle n'est plus nécessaire à moyen terme.

Conclusion

Conclusion : à l'exception de celles qui se spécialisent dans le développement de logiciels d'IA, peu d'entreprises ont de bonnes raisons d'investir dans des centres de données pour prendre en charge les charges de travail d'IA. Attendez-vous à ce que le battage médiatique autour de l'IA entraîne une certaine croissance de la capacité des centres de données, en particulier au cours des prochaines années, mais ne vous attendez pas à ce que l'IA provoque une augmentation significative de la demande d'espace dans les centres de données, car l'espace existant sera probablement suffisant pour répondre aux besoins. de la plupart des entreprises.

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