乍一看,AI的繁榮可能對資料中心產業來說是一個巨大的福音。企業在AI上投資越多,他們需要的資料中心容量就越多,對嗎?
AI肯定會推動對資料中心的需求,但我相信,AI對該行業的影響最終將被證明是有限的。原因如下。
AI如何影響資料中心
為了提高AI對資料中心的需求,原因非常簡單:建置和部署AI工作負載需要大量的IT基礎設施-在許多情況下,包括專門的基礎設施,如配備GPU的伺服器。資料中心的核心顯然是託管基礎設施的地方,因為它們不僅提供託管伺服器的空間,還提供企業保護其在AI基礎設施投資所需的實體安全控制、高效能源系統、冷卻解決方案和其他資源。
因此,隨著時間的推移,越來越多的企業尋求構建或部署AI模型,他們將轉向資料中心來託管實現目標所需的伺服器——至少流行的智慧往往是這樣認為的。
AI真的會改變資料中心嗎?
在未來幾年,資料中心內的伺服器數量將會逐漸增加,專門用於AI工作負載。在某些情況下,企業甚至會建立專門用於AI的新資料中心。
然而,總的來說,AI將徹底顛覆整個產業,或者AI工作負載將超過其他類型的應用程式(如網路託管),成為資料中心的關鍵途徑,這是談論其實的。
以下是AI熱潮對資料中心的影響可能沒有看起來那麼大的四個原因。
暫時需要AI基礎設施
首先,允許AI使用者範例不必要求企業永久擁有AI基礎設施。如果您需要訓練一個模型,在訓練期間您將需要大量的運算能力,但之後,在您訓練下一個模型之前,您將無法使用該伺服器容量。
因此,對於大多數對AI感興趣的企業來說,使用IaaS解決方案來滿足其AI基礎設施需求,而不是購買自己的伺服器並將其部署在資料中心,在財務上更有意義。與其他類型的工作負載不同,AI需要間歇性的大規模基礎設施。
閒置的AI基礎設施已經非常充足
考慮到IaaS供應商已經提供了大量廉價的基礎設施容量,購買AI基礎設施和資料中心空間來託管甚至更難證明是合理的。
例如,與標準公有雲伺服器相比,Spot VM實例可以獲得大幅折扣,是執行AI培訓的好方法。 Spot實例的主要缺點-雲端提供者可以在沒有任何警告的情況下關閉實例,可能會中斷它們上託管的任何工作負載-對於AI培訓來說不是太大的問題,因為在許多情況下,培訓可以在不同的實例上暫停和恢復。
簡而言之,當企業可以將超廉價的現有IaaS產品用於相同目的時,它們不太可能擴大自己的資料中心足跡來支援AI工作負載。
很少有企業會建立自己的AI模型
無論你使用哪種基礎設施,從頭開始開發、培訓和部署AI模型都是一項艱苦的工作-如此之難,以至於很少企業可能會這樣做。大多數人可能會選擇微軟或Google等企業的第三方AI服務。
這些服務是由建立和培訓自己模型的供應商提供的,因此使用這些模型的客戶不需要購買自己的AI基礎設施。
AI熱潮最終會消退
目前,GenAI是一個熱門話題,企業投資AI解決方案的壓力越來越大,但五年或十年後,大多數企業的AI戰略可能已經成熟,他們將轉向新的技術趨勢。
這對資料中心來說意味著,AI導致的任何需求上升可能大多是暫時的-大幅擴展資料中心容量,結果發現中期後不再需要這些容量是不明智的。
結論
一句話:除了專門開發AI軟體的企業外,很少有企業有很好的理由投資資料中心來支援AI工作負載。預計AI的炒作將推動資料中心容量的一些成長,特別是在未來幾年,但不要指望AI會導致對資料中心空間的需求大幅上升——因為現有的空間可能足以滿足大多數企業的需求。
以上是為什麼AI工作負載可能不會改變資料中心產業的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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