AI시대 데이터센터가 직면한 과제와 투자전략

인공 지능 애플리케이션은 대규모 컴퓨팅 성능으로 지원되어야 하며, 이는 더 크고 풍부한 데이터 센터를 의미합니다.

인공지능 애플리케이션이 증가함에 따라 이러한 기술로 인한 데이터 급증을 수용하기 위해 데이터 센터 시장이 빠르게 성장하고 있습니다. 사물 인터넷(IoT) 장치를 포함하여 이미 사용 가능한 다양한 기술에 인공 지능을 추가하면 훨씬 더 많은 고객 데이터가 생성되어 데이터 양이 기하급수적으로 증가하게 됩니다.

결론은 이 모든 데이터가 어딘가에 상주해야 하며 조직은 데이터 센터로 이동할 것이라는 것입니다.

Cherre의 혁신 이사인 Kevin Shtofman은 인공 지능이 컴퓨팅 성능에 대한 수요를 증가시켜 인공 지능 전용 하드웨어에 대한 투자를 요구하고, 새로운 데이터 센터 설계를 채택하고, 엣지 컴퓨팅과 같은 신기술을 탐구할 것이라고 설명했습니다.

Shtofman은 "인공지능 애플리케이션은 복잡한 딥 러닝 모델을 훈련할 때 많은 컴퓨팅 성능을 요구합니다."라고 말했습니다. 인공 지능이 대중화됨에 따라 증가하는 컴퓨팅 성능에 대한 수요를 지원하기 위해 더 많은 데이터 센터가 필요할 것입니다. ”

AI 기반 애플리케이션은 모델을 교육하고 개선하기 위해 많은 양의 데이터가 필요하므로 AI를 채택하면 데이터 저장 요구 사항도 증가할 것입니다.

Shtofman에 따르면 이 데이터를 빠르게 저장하고 액세스하려면 많은 양의 데이터가 필요합니다. 따라서 데이터 센터는 증가하는 수요를 충족하기 위해 스토리지 용량을 확장해야 합니다."

Shtofman은 인공 지능이 더욱 널리 사용됨에 따라 실시간 처리 및 의사 결정에 대한 필요성이 증가하고 있다고 덧붙였습니다. 만들기. 이로 인해 데이터를 중앙 집중식 데이터 센터로 보내는 대신 소스에 더 가까운 곳에서 데이터를 처리하는 엣지 컴퓨팅이 등장했습니다. 따라서 이러한 추세를 지원하려면 더 많은 데이터 센터를 엣지에 더 가깝게 구축해야 합니다.

AI 기반 컴퓨팅 파워 수요

존스랑라살르 기술담당 앤디 Cvengros 상무는 인공지능의 역량이 일상적인 기술 기능과 결합되면서 소비자 수준의 인공지능이 폭발적인 성장을 이룰 것으로 예상된다고 지적했다. Cvengros는 "사용이 더욱 일반화됨에 따라 데이터 센터 컴퓨팅 성능에 대한 엄청난 수요가 발생할 것입니다."라고 Cvengros는 말했습니다. "이러한 모델을 실행하고 교육하려면 많은 컴퓨팅 성능과 많은 리소스가 필요하므로 기업이 획기적인 발전을 이룰 수 없습니다. ." 수량.”

AI에 필요한 서버 컴퓨터의 밀도도 많은 열을 발생시키며, 이 문제를 해결하기 위해 액체 냉각의 혁신이 개발되고 있습니다. 이러한 증가하는 수요를 충족하기 위해 클라우드 컴퓨팅 회사는 단 몇 년 안에 수백 메가와트의 전력을 확보할 수 있는 개발 프로젝트를 적극적으로 찾고 있습니다.

Cvengros에 따르면: "1차 데이터 센터 시장에서 사용 가능한 전력 용량이 소진되었으며 2차 및 3차 시장은 이 기회를 통해 확장할 수 있습니다." ”

Cvengros는 주요 클라우드 컴퓨팅 업체가 구축 및 임대 데이터 센터 모델을 채택하고 있다고 언급했습니다. 대규모 클라우드 사용자와 코로케이션 제공업체는 이러한 대규모 수요를 지원하기 위해 거의 모든 시장에서 고성능 토지 사이트를 찾기 위해 안간힘을 쓰고 있습니다.

10년 전에는 10메가와트가 필요한 데이터 센터가 상당히 큰 것으로 간주되었지만, 2023년에는 기업이 토지 문제로 특정 시장에 데이터 센터를 구축할 수 없게 되면 100메가와트를 초과하는 데이터 센터 발표가 더 이상 드물지 않게 된다고 Cvengros는 말했습니다. , 전력 또는 공급망 제약으로 인해 코로케이션 제공업체로부터 전체 데이터 센터를 임대할 수 있으므로 소규모 기업이 충분한 공간을 찾는 것이 어려울 수 있습니다. ”

클라우드 서비스 제공업체 및 데이터 센터 운영자와 같은 주요 이해관계자

Shtofman은 인공 지능 컴퓨팅으로 생성된 수요에 따라 데이터 센터가 성장하도록 보장하는 주요 이해 관계자는 데이터 센터 운영자, 클라우드 서비스 제공업체, 하드웨어 제조업체, 정부 및

데이터 센터 운영자는 클라우드 서비스 제공업체가 제어할 수 있는 공급업체 데이터 센터의 물리적 인프라를 관리하고 유지 관리할 책임이 있습니다. 컴퓨팅 성능, 스토리지 및 네트워크 기능을 포함하여 인공 지능 컴퓨팅으로 인해 발생하는 수요를 충족하려면

동시에 하드웨어 제조업체가 공급 측면에서 설계를 담당해야 합니다. 그래픽 처리 장치(GPU) 및 텐서 처리 장치(TPU)와 같은 AI 컴퓨팅에 필요한 특수 하드웨어

Shtofman은 다음과 같이 말했습니다. “증가하는 수요를 지원하려면 이러한 특수 구성 요소의 적절한 공급을 보장해야 합니다. 최근 글로벌 공급망의 문제를 고려할 때 이는 더 높은 위험입니다. ”

Cvengros는 팬데믹 기간 동안 공급망 문제와 지정학적 긴장으로 인해 데이터 센터를 구축하고 운영하는 데 필요한 구성 요소가 지연되었다고 말했습니다. 이로 인해 건설 일정이 지연되었지만 수요가 여전히 강해 사용자가 사전 임대를 전환했습니다.

신규 공급 공석의 대부분은 2023년 말 또는 2024년 말까지 사전 임대가 될 것으로 예상됩니다.

Cvengros의 관점에서는 보안 요구 사항을 충족하기 전에 대규모 공급망 재고를 유지하는 공급업체가 대규모 경쟁에서 승리할 것입니다. 귀하의 비즈니스에서

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투자 계획 세우기

데이터센터를 확장하기 전, 슈토프만이 강조한 시장과 인공지능 컴퓨팅 수요에 대한 심층적인 조사와 분석을 진행하는 것이 중요합니다. "이는 투자가 시장 요구에 부합하고 투자 수익을 얻을 수 있는 명확한 경로가 있음을 입증하는 데 도움이 될 것입니다. 이 시장은 다양한 운송 모드와 역할 유형을 포함하여 매우 번영하는 것으로 보이므로 엣지 컴퓨팅 기술의 사용이 필요할 것입니다. "

추천 공식 이 시장은 다른 주기보다 훨씬 빠르게 변하기 때문에 종합적인 전략을 세우고 자주 업데이트하세요. "데이터 센터 자산에는 매우 구체적인 인프라, 설계 및 현지 법률 준수가 필요합니다. 초보자의 경우 숙련된 파트너와 협력하는 것이 가장 좋은 방법이며 이러한 유형의 건설은 초보자에게 적합하지 않습니다."

위 내용은 AI시대 데이터센터가 직면한 과제와 투자전략의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!