人工智慧需要新的資料中心基礎設施嗎？

近年來，為支援雲端運算、視訊串流媒體和5G網路的爆炸性成長而擴建的資料中心基礎設施，將不足以支援隨著人工智慧的廣泛採用，而正式開始的下一級數位轉型。

事實上，人工智慧的數位基礎設施將需要一個不同的雲端運算框架，這將重新定義當前的資料中心網絡，包括某些資料中心叢集的位置和這些設施的具體功能。

11月，雲端運算領域的全球領導者亞馬遜網路服務與StabilityAI建立了合作關係，據報道，Google擁有一個名為lambda的chatgtp類型的系統，搜尋引擎巨頭已經請了創始人拉裡·佩奇和謝爾蓋·布林來指導其發布。

上個月，Meta宣布暫停在全球範圍內的資料中心擴建，重新配置這些伺服器群，以滿足人工智慧的資料處理需求。

人工智慧平台對資料處理的需求是巨大的，ChatGPT的OpenAI創建者在去年11月推出了該平台，如果不搭上微軟即將升級的Azure雲端平台的便車，它將無法繼續運行。

ChatGPT也許能更好地解釋這一點，但事實證明，人工智慧平台的微處理“大腦”，在這種情況下，支援這一數位轉型的資料中心基礎設施——將像人腦一樣，被組織成兩個半球或葉。是的，一個葉需要比另一個葉強得多。

人工智慧數位基礎設施的一個半球將服務於所謂的“訓練”，處理多達300B個數據點所需的計算能力，以創建ChatGPT生成的單字沙拉。在ChatGPT中，這是自從阿爾·戈爾發明以來互聯網上出現的每個像素。

訓練葉攝取資料點，並在模型中重組它們，就像大腦的突觸一樣。這是一個反覆的過程，在這個過程中，數位實體繼續完善其“理解”，基本上是教自己吸收一個訊息世界，並以精確的人類語法傳達這些知識的本質。

訓練瓣需要強大的運算能力和最先進的GPU半導體，但在支援雲端運算服務和5G網路的資料中心叢集中，目前所需的連接性很少。

專注於「培訓」每個人工智慧平台的基礎設施將對電力產生巨大的需求，要求將資料中心設置在千兆瓦再生能源附近，安裝新的液體冷卻系統，以及重新設計的備用電源和發電機系統，以及其他新的設計特點。

人工智慧平台大腦的另一個半球，被稱為「推理」模式的更高功能的數位基礎設施支援互動式「生成」平台，這些平台在您輸入問題或指令後的幾秒鐘內，對查詢進行處理，進入建模的資料庫，並以令人信服的人類語法對您作出回應。

如今的超連接數據中心網絡，如北美最大的數據中心集群，北弗吉尼亞州的“數據中心巷”，也擁有全國最廣泛的光纖網絡，可以適應人工智能大腦“推斷”葉的下一級連接需求，但這些設施也需要升級，以滿足所需的巨大處理能力，而且它們需要更靠近變電站。

最大的雲端運算供應商正在向渴望獲得資料處理能力的人工智慧新創公司，提供資料處理能力，因為這些新創公司有潛力成為長期客戶。一位投資人工智慧的創投公司將其比作超級大國之間爭奪人工智慧霸權的「代理人戰爭」。

大型雲端運算企業之間正在進行一場代理人戰爭。他們真的是唯一有能力用大量參數建立真正大的人工智慧平台的人。

新興的人工智慧聊天機器人是“可怕的好東西”，但它們並不是很有知覺的生物，無法與數百萬年的進化相匹配，進化產生了數十億個精確的突觸序列，這些突觸在額葉的同一毫秒內發射。

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