Искусственный интеллект нагружает сеть: как дата-центры будут обеспечивать энергией

Революция искусственного интеллекта потребляет электричество с беспрецедентной скоростью, и инфраструктура, поддерживающая его, приближается к критической точке. Поскольку ChatGPT, Gemini и бесчисленные другие модели ИИ обучаются на огромных наборах данных и обрабатывают миллиарды запросов ежедневно, центры обработки данных — физическая основа этой цифровой трансформации — по прогнозам, будут составлять до 9% от общего спроса на электричество в США к 2030 году, что почти в три раза больше их текущего потребления. Этот всплеск происходит в критический момент, когда электросети по всей Северной Америке, Европе и Азии уже испытывают напряжение из-за экстремальных погодных условий, устаревшей инфраструктуры и перехода на возобновляемые источники энергии.

Столкновение между ненасытным аппетитом ИИ к вычислительной мощности и ограниченной мощностью электросетей создало срочную дилемму: либо бум ИИ замедляется из-за недостатка электричества, либо операторы центров обработки данных разрабатывают инновационные решения для генерации, хранения и оптимизации собственной энергии. Ответ заключается в фундаментальном пересмотре того, как эти огромные объекты получают свою энергию, от установок возобновляемых источников энергии на месте и современных батарейных систем до стратегических партнерств с электросетями и технологиями охлаждения следующего поколения, которые снижают общее потребление.

Почему ИИ отличается от облака

Искусственный интеллект (ИИ) и облачные вычисления — это разные технологии, которые служат различным целям, хотя часто используются вместе. ИИ — это область, сосредоточенная на создании интеллектуальных систем, которые могут выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, в то время как облачные вычисления предоставляют доступ к вычислительным ресурсам по запросу через интернет.

Основное различие заключается в их функции: ИИ анализирует данные, чтобы предоставить инсайты и автоматизировать процессы, в то время как облако предоставляет основную инфраструктуру, такую как хранение и вычислительная мощность, для запуска приложений и управления данными.

Синергия между ИИ и облаком

Искусственный интеллект (ИИ) и облачные вычисления не являются конкурирующими технологиями, а вместо этого глубоко переплетены в симбиотических отношениях. Каждая технология значительно усиливает возможности другой, создавая мощную комбинацию, которая стимулирует инновации в различных отраслях. Облако предоставляет необходимую инфраструктуру для работы ИИ в масштабах, в то время как ИИ приносит интеллект для оптимизации и защиты облачных сред.

Облачные вычисления как основа для ИИ

Массивная вычислительная мощность и обширное хранилище данных, необходимые для разработки, обучения и развертывания сложных моделей ИИ, предоставляются облачными платформами. Облако служит основным слоем, который делает масштабный ИИ как осуществимым, так и экономически целесообразным для широкого круга организаций.

• Огромные вычислительные ресурсы: ИИ, особенно глубокое обучение, зависит от обработки огромных наборов данных с помощью сложных алгоритмов, задача, требующая значительной вычислительной мощности, часто обеспечиваемой специализированным оборудованием, таким как графические процессоры (GPU) и тензорные процессоры (TPU). Облачные провайдеры, такие как Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure и Google Cloud, предлагают доступ к этой мощной инфраструктуре по запросу, позволяя организациям обучать модели без чрезмерных капитальных вложений в локальное оборудование.
• Масштабируемое хранилище данных и управление ими: Модели ИИ требуют огромных объемов информации для обучения и валидации. Облачные сервисы предоставляют практически безлимитные, экономически эффективные и надежные решения для хранения, такие как Amazon S3 или Google Cloud Storage, способные обрабатывать петабайты данных. Это позволяет компаниям агрегировать и обрабатывать обширные наборы данных, необходимые для создания точных предсказательных моделей.
• Демократизация и масштабируемость: Убирая необходимость в первоначальных инвестициях в оборудование, модель оплаты по мере использования облачных вычислений демократизировала ИИ. Стартапы, исследовательские учреждения и отдельные разработчики могут получить доступ к тем же передовым ресурсам, что и крупные предприятия. Более того, эластичность облака позволяет пользователям увеличивать ресурсы для интенсивных задач обучения и уменьшать их для вывода, обеспечивая оптимальное использование ресурсов и экономическую эффективность.
• Управляемые платформы ИИ: Ведущие облачные провайдеры предлагают интегрированные, комплексные платформы машинного обучения (ML), такие как Amazon SageMaker, Google Vertex AI и Azure Machine Learning. Эти сервисы упрощают весь жизненный цикл ML, от маркировки и подготовки данных до построения моделей, обучения, развертывания и мониторинга. Например, компании используют эти платформы для ускорения разработки приложений, начиная от персонализированных рекомендаций для клиентов и заканчивая системами обнаружения мошенничества.

ИИ, улучшающий облачные сервисы

Хотя облако позволяет ИИ, ИИ, в свою очередь, делает облачные вычисления более умными, эффективными и безопасными. Алгоритмы ИИ все чаще интегрируются в ядро облачных сервисов для автоматизации управления, оптимизации производительности и усиления протоколов безопасности.

• Автоматизированные и интеллектуальные операции (AIOps): ИИ используется для автоматизации управления и оптимизации облачной инфраструктуры. Платформы AIOps непрерывно мониторят системы, анализируют показатели производительности и предсказывают потенциальные проблемы до того, как они вызовут простои. Эти системы могут автоматически настраивать распределение ресурсов, управлять нагрузками и выполнять действия по самовосстановлению для поддержания здоровья и надежности системы, значительно снижая необходимость в ручном вмешательстве.
• Оптимизация затрат и управление ресурсами: Алгоритмы ИИ анализируют шаблоны использования облака, чтобы выявить неэффективности и предоставить практические рекомендации по экономии затрат. Например, ИИ может выявить недоиспользуемые виртуальные машины, предложить более экономичные конфигурации ресурсов (процесс, известный как “правильный размер”), или посоветовать о покупке резервированных экземпляров для предсказуемых нагрузок, помогая организациям контролировать и снижать свои расходы на облако.
• Расширенная безопасность и обнаружение угроз: В области кибербезопасности ИИ является критическим инструментом для защиты облачных сред. Системы безопасности на основе ИИ могут анализировать миллиарды событий в реальном времени по сетям и приложениям, чтобы обнаруживать аномалии и идентифицировать сложные угрозы, которые могут избежать традиционных мер безопасности на основе правил. Например, ИИ может распознавать необычные шаблоны доступа к данным или сетевому трафику, которые могут указывать на нарушение безопасности, что позволяет быстрее и эффективнее реагировать.

Облачный ИИ против Edge ИИ

Основное различие между Облачным ИИ и Edge ИИ заключается в том, где происходит обработка данных и вычисления ИИ. Облачный ИИ использует централизованные облачные дата-центры, в то время как Edge ИИ выполняет вычисления локально на устройстве или рядом с ним, где генерируются данные. Каждый подход предлагает свои уникальные преимущества и подходит для различных приложений.

Облачный ИИ

Облачный ИИ включает в себя отправку данных с устройства на удаленный централизованный облачный сервер для обработки. Эти облачные среды оснащены огромной вычислительной мощностью и большими возможностями хранения, что делает их идеальной платформой для ресурсоемких задач ИИ. Все тяжелые работы, такие как обучение сложным моделям машинного обучения или анализ огромных наборов данных, происходят в дата-центре. Результаты затем отправляются обратно на устройство конечного пользователя. Эта модель очень эффективна для приложений, которые не чувствительны ко времени, но требуют значительных вычислительных ресурсов.

• Ключевые характеристики: Она зависит от стабильного интернет-соединения для передачи данных в облако и обратно. Централизованный характер позволяет агрегировать данные из многочисленных источников, что может улучшить точность модели со временем.
• Идеальные случаи использования: Этот подход хорошо подходит для обучения крупномасштабных языковых моделей, выполнения сложной аналитики больших данных, работы рекомендательных систем для электронной торговли и проведения научных симуляций. Например, сервис обработки естественного языка, который переводит целые документы, полагается на облачный ИИ для выполнения сложных вычислений.

Edge ИИ

В модели Edge ИИ алгоритмы ИИ работают непосредственно на локальном оборудовании на “краю” сети. Это может быть смартфон, датчик Интернета вещей (IoT), умная камера или бортовой компьютер автомобиля. Обрабатывая данные локально, Edge ИИ избегает обратного пути к удаленному облачному серверу. Этот подход критически важен для приложений, где скорость, конфиденциальность и непрерывность операций имеют первостепенное значение.

• Ключевые характеристики: Edge AI значительно снижает задержку, позволяя принимать решения в реальном времени. Он также улучшает конфиденциальность и безопасность данных, поскольку чувствительная информация может обрабатываться и храниться локально без передачи по сети. Более того, он позволяет приложениям функционировать даже при прерывистом или отсутствии интернет-соединения.
• Идеальные сценарии использования: Эта модель необходима для автономных транспортных средств, которые должны принимать решения за доли секунды, носимых медицинских мониторов, которые анализируют биометрические данные в реальном времени, умных производственных систем, которые обнаруживают дефекты продукции на сборочной линии, и розничных магазинов, использующих камеры для отслеживания запасов в реальном времени.

Облачный ИИ против Edge AI