Künstliche Intelligenz ist eindeutig eine stark wachsende Kraft in der digitalen Transformation und verdient kontinuierliche Aufmerksamkeit in allen Branchen.
Während Fortune-500-Unternehmen nach der nächsten Grenze für ihr Geschäftswachstum suchen, steht die künstliche Intelligenz (KI) im Rampenlicht, und ihre wachsende Beliebtheit hat weitreichende Auswirkungen auf die Rechenzentrumsbranche.
Das Wachstum der Rechenzentrumsnachfrage in den letzten 20 Jahren wurde durch den Speicher- und Computerbedarf sowie die Migration von der lokalen zur Cloud-Infrastruktur vorangetrieben. Neue Fortschritte bei Softwareanwendungen und IT haben die Kundenbedürfnisse verändert und zu einem erheblichen Wachstum des Rechenzentrumsbestands geführt, wie in der folgenden Tabelle dargestellt.
Abbildung 1: Gesamter Primärmarktbestand (MW)
Wie wird sich also der Aufstieg der künstlichen Intelligenz auf die Entwicklung und Nachfrage von Rechenzentren auswirken?
Aktuell gibt es noch viele Unbekannte. Wie wird sich künstliche Intelligenz auf Beschäftigung, Infrastrukturentwicklung, Energieverbrauch und Privatsphäre auswirken? Können bestehende und im Bau befindliche Rechenzentren die Entwicklung künstlicher Intelligenz unterstützen? Werden Hyperscaler die Entwicklung von Anlagen in Randmärkten anstreben, in denen kostengünstigere Stromversorgung und günstigeres Land verfügbar sind?
ChatGPT ist ein Chatbot, der Benutzereingaben versteht und darauf reagiert, wodurch KI erneut branchenweit im Fokus steht. Und es löste schnell eine Welle des KI-Wahnsinns auf der ganzen Welt aus. Darüber hinaus ist ChatGPT auch die schnellste Anwendung, die 100 Millionen Benutzer erreicht. Rückblickend: Was genau ist KI?
KI verfügt über zwei Funktionen für maschinelles Lernen:
diese Funktionen müssen nicht in der funktionieren am gleichen Ort zur gleichen Zeit. Jeder hat seine eigenen, individuellen Speicher-, Energie- und Rechenanforderungen. In ihrer einfachsten Form kann KI bei der Beantwortung von Fragen oder beim Verfassen von E-Mails helfen, und erweiterte Funktionen werden in Zukunft noch ausgefeilter werden.
Der kulturelle Einfluss künstlicher Intelligenz ist derzeit so hoch wie nie zuvor. Doch ohne das gleiche öffentliche Bewusstsein nutzen Rechenzentrumsbetreiber KI beispielsweise zur Verbesserung der Energieeffizienz durch proaktives Management der Power Usage Effectiveness (PUE) und zur Überwachung der Hardware einer Einrichtung durch proaktive Erkennung und Behebung von Problemen, um deren Lebensdauer zu verlängern und bei der Planung zu helfen den physischen Raum des Rechenzentrums und überwacht gleichzeitig Temperatur- und Feuchtigkeitsgrenzwerte.
Die Anwendungsfälle künstlicher Intelligenz beschränken sich nicht nur auf Rechenzentrumsbetreiber, sondern gelten auch für Nutzer. Kunden können KI-Software aus dem Rechenzentrum für Service-Chatbots, Marketinganalysen, Datenvisualisierung, Lead-Generierung für die Geschäftsentwicklung, optimierte HR-Rekrutierungs- und Onboarding-Prozesse, selbstfahrende Fahrzeuge sowie Versicherungs- und Betrugserkennung einsetzen.
Die beiden Grundelemente des maschinellen Lernens mit künstlicher Intelligenz erfordern unterschiedliche Anforderungen an Rechenzentren. KI-Training kann in relativ isolierten Umgebungen stattfinden. Eine hohe Rechenleistung ist erforderlich, erfordert jedoch keine unmittelbare Nähe zu Endbenutzern oder eine Verbindung mit anderen Einrichtungen. Ein Beispiel für eine solche Einrichtung sind Rechenzentren in ländlichen Gebieten, in denen die Grundstückskosten niedriger sind. KI-Inferenz erfordert eine extrem hohe Leistung und geringe Latenz, damit Endbenutzer und Anwendungen in Echtzeit mit Modellen interagieren können. Ein Beispiel für eine ähnliche Einrichtung ist ein Edge-Rechenzentrum in einer städtischen Umgebung.
In einer Umfrage von S&P Global gaben 84,6 % der Befragten an, dass die Ausgaben für KI/ML-Infrastruktur ihres Unternehmens leicht oder deutlich steigen werden. CBRE erwartet eine erhöhte Nachfrage nach der Entwicklung von Rechenzentren in tertiären Märkten wie Des Moines, Charlotte und Columbus.
Leistungsbeschränkungen bleiben eine Herausforderung, und KI-Anwendungen verbrauchen große Mengen an Strom. Auf der Hardwareseite erfordert KI Hochleistungsprozessoren, die mehr Strom benötigen als herkömmliche Rechenzentrumsprozessoren. Zusätzlich zum höheren Stromverbrauch ist eine verbesserte Kühltechnologie erforderlich, um Ausfallzeiten zu reduzieren. Aufgrund der Einschränkungen herkömmlicher luftgekühlter Kühler ist die Flüssigkeitskühlung die erste Wahl für Hochleistungschips.
Zu den Märkten, die von dieser Nachfrage nach Flüssigkeitskühlung aufgrund von Wasserknappheit beeinträchtigt werden könnten, gehören auch Orte wie Phoenix, Arizona und Südkalifornien in den Vereinigten Staaten. Insgesamt besteht ein Anreiz, KI-spezifische Rechenzentren in Märkten mit reichlicher Stromversorgung, niedrigen Energiekosten und niedrigen Grundstückspreisen zu entwickeln, um diese komplexen und leistungsstarken Arbeitslasten zu bewältigen.
Künstliche Intelligenz verbraucht nicht nur Strom, sondern reduziert auch den Stromverbrauch. IDC prognostiziert, dass der weltweite Umsatz mit KI bis 2023 154 Milliarden US-Dollar erreichen und bis 2026 300 Milliarden US-Dollar überschreiten wird. Dies entspricht einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 27 %, mehr als dem Vierfachen der Wachstumsrate der gesamten IT-Ausgaben im gleichen Zeitraum. Es wird erwartet, dass die Vereinigten Staaten der größte KI-Markt werden und mehr als 50 % der gesamten weltweiten Ausgaben ausmachen.
Künstliche Intelligenz ist eindeutig eine stark wachsende Kraft in der digitalen Transformation und verdient kontinuierliche Aufmerksamkeit in allen Branchen.
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