不久前，关于人工智能的讨论是理论性的、实验性的和推测性的，企业在思考和谈论概念验证和未来的可能性。然而，如今，人工智能正迅速成为全球业务转型的基石。
该技术正被用于从自动化日常任务到为产品和服务产生新想法的所有事情，预计其影响只会加速。
根据麦肯锡的人工智能现状报告，截至去年，全球65%的组织已经将人工智能集成到至少一个业务职能中（高于2023年的50%）。与此同时，IDC估计，今年全球数据创建量将达到175 ZB，主要由人工智能工作负载、机器学习和实时数据处理驱动。
随着数据中心市场的爆炸式增长，人工智能将成为关键的增长动力。它正在重塑支持数字化转型的物理基础设施。随着 AI 工作负载进入您的数据中心，您的基础设施是否为它们做好了准备？
数据中心的人工智能：实时中断
现代 AI 应用程序正在突破当前数据中心设计的极限。从管理使用机器学习算法的内部工作负载到通过预测模型提高能源效率和安全性，人工智能正在推动运营智能的新水平。
为这一转型提供支持的是配备 GPU 集群的高密度数据中心，这些集群能够管理大量并行工作负载以进行模型训练和推理。
但这不是一个放之四海而皆准的过渡。每个地区、组织和设施都有不同的采用速度，因此了解人工智能数据中心是如何发展的变得至关重要。
AI数据中心基础设施：全球视角
虽然数据中心行业正在迅速成熟，但人工智能的采用因地区而异。例如：
- 北美拥有全球数据中心市场份额的40%以上，预计未来几年容量将增长2.5倍。
- 爱尔兰、丹麦和德国等国家正在成为数据中心枢纽，这得益于优惠的税收政策、强大的连通性和对可持续性的关注。
- 亚太地区预计将录得最高的增长率（从2025年到2030年的复合年增长率为13.3%），以中国，日本，印度和新加坡为首。
随着这些生态系统的发展，底层基础设施也必须如此。
部署 AI 驱动型数据中心的 3 个阶段
将人工智能集成到数据中心运营中通常分三个阶段展开：
- 数据准备： 在此阶段，人工智能从各种资源（如数据库、API、日志、图像、视频、传感器和其他来源）收集数据，这些数据可能是实时的，也可能不是实时的。然后对这些数据进行标记/标记;错误将被删除并转换为 AI 模型可以理解的格式。这是模型准确性和性能的基础。
- 训练： AI 系统开始使用数据准备阶段向 AI 模型教授任务需要如何完成。人工智能模型的神经网络学习数据、组成、模式和关系。这也称为深度学习阶段。此阶段需要富含 GPU 的高密度数据中心环境以最小的延迟处理 AI 工作负载。
- 推理/自治： 这就是AI模型开始与外部生态系统无缝集成的地方，外部世界与新数据集成。这是做出最终决策和预测的地方。这也是人工智能基础设施需要布线、实时数据馈送和深度集成系统的地方。
克服基础设施挑战，支持人工智能驱动的数据中心
为了实现人工智能的自主性，必须解决几个基本挑战。
1. 端口密度和机架空间
AI 工作负载通常依赖于通过高速、低延迟链路互连的 GPU 集群。这导致了高端口密度，大大增加了空间和冷却要求。传统的机架设计跟不上。如果没有专门构建的基础设施，用于加速人工智能的硬件可能会成为瓶颈。
2. 有线媒体选择
在铜缆和光纤之间进行选择不再是一个技术争论，而是一个战略争论。AI 网络需要长距离的高带宽和低延迟。光纤通常是高性能环境中的首选，但只有在正确规划和安装的情况下。这里的失误会导致信号衰减和性能损失，特别是在高噪声、高干扰区域。
3. IT与BAS/BMS的融合
支持 AI 的数据中心需要跨所有楼宇系统进行无缝、实时集成，因此 IT 与楼宇自动化系统 （BAS） 和楼宇管理系统 （BMS） 的融合至关重要。
然而，这种集成往往受到传统基础设施、不同的控制协议和被忽视的灰色空间区域的阻碍，这些灰色空间区域容纳了关键的支持系统，如UPS装置、冷却器、配电和HVAC控制。
为了使人工智能实时优化能源、冷却和安全，这些灰色空间组件必须通过精心规划的布线统一并可靠地互连。否则，分散的监督和不良的连接可能会导致严重的性能和停机问题。
行动案例：智能构建，立即构建
没有时间耽搁。随着人工智能继续渗透到商业模式、客户期望和数字工作流程中，数据中心必须跟上步伐。应对这些挑战对于长期竞争力是不可谈判的。
您今天做出的基础设施决策将决定您的数据中心能否随着未来人工智能技术的快速发展而扩展。
实现 AI 现代化意味着让您的基础设施面向未来。我们完整的连接解决方案提供全面的产品组合，专为要求最苛刻的人工智能数据中心环境而设计。
您是否准备好设计一个在压力下运行的 AI 就绪数据中心？我们将帮助您构建面向未来的基础设施。
相关链接：