Гиганты, сверхгиганты и все остальные: складывается экосистема ИИ

Мир генеративного ИИ — это мир крайностей. С одной стороны, сотни миллиардов долларов по-прежнему будут тратиться на инфраструктуру для генеративного ИИ. И эта инфраструктура, уподобляясь тяжелой промышленности, поглощает земельные участки, энергию, воду и другие ресурсы с беспрецедентной скоростью. С другой стороны, предприятия пока инвестируют в вычислительную инфраструктуру для ИИ весьма сдержанно: по различным источникам, в 2023–2025 гг. вложения составляли лишь 3–5% годовых бюджетов ИТ-подразделений.

В этом нет противоречия. Большинство предприятий будут использовать предварительно обученные модели, загружая в них свои данные и сохраняя достаточный уровень информационной безопасности. Таким предприятиям достаточно стоек сравнительно небольшой мощности (менее 60 кВт).

Сколько потребуется вычислительных мощностей и электроэнергии для инференса (использования ИИ-моделей), пока неясно. Но предположение, что благодаря широкому внедрению сервисов на базе ИИ совокупная инфраструктура для инференса превзойдет по размеру и мощности инфраструктуру для обучения, скорее всего, ошибочно.

А вот вычислительные мощности для обучения ИИ будут всё больше напоминать суперкомпьютеры со стойками мощностью в сотни киловатт и даже мегаватты. Значительная их часть будет сосредоточена в гигантских ЦОДах.

Что важно, концентрация инфраструктуры ИИ приведет к появлению и распространению новых технологий. Новое оборудование для электропитания и охлаждения, разработанное для крупных и сверхплотных ИИ-комплексов, послужит на благо отрасли в целом.

Разработка мощных и широко применимых моделей ИИ превратилась в гонку с высокими ставками сродни космической. Лишь немногие смогут ее вести в течение длительного времени.

Масштабные инвестиции обусловлены не только открывающимися возможностями, но и опасениями, что на рынке ИИ победитель получит всё, а это угрожает существованию прибыльных смежных рынков, от веб-поиска до социальных сетей и корпоративного ПО.

В ближайшие годы развитие инфраструктуры ИИ будут определять следующие факторы:

Производители оборудования будут разрабатывать новые системы электропитания и охлаждения, чтобы удовлетворять потребности суперкомпьютерной инфраструктуры для ИИ по мере ее отхода от стандартов традиционных ЦОДов.

Стремление к повышению энергетической плотности стимулирует разработку высокопроизводительных шинопроводов, автоматических выключателей, трансформаторов и распределительных устройств. Но основные изменения ждут архитектуру построения электрической сети.

Ключевые моменты: приближение распределительных сетей среднего напряжения (обычно от 11 кВ и выше) к ИТ-нагрузкам и возрождение интереса к системам электропитания постоянного тока. Производители оборудования для электрических систем ЦОДов разрабатывают продукты, чтобы обеспечить реализацию новых архитектур: ИБП среднего напряжения, ИБП постоянного тока 800 В и твердотельные трансформаторы, которые обещают сделать внедрение первых двух менее затратным и сложным. Более высокое напряжение позволяет уменьшить сечение проводников в системе распределения, что, в свою очередь, открывает возможность увеличить длину силовых линий для оптимизации планировки ЦОДа.

Переход на системы распределения постоянного тока позволит, в частности, упростить силовую электронику в ИТ-системах и повысить общую энергоэффективность. Эти преимущества будут актуальны для всех крупных ЦОДов (включая облачные), а не только для объектов с высокой плотностью размещения оборудования.

Операторы ЦОДов накапливают опыт проектирования и эксплуатации как систем воздушного охлаждения для инсталляций высокой плотности, так и систем прямого жидкостного охлаждения (DLC), включая методы управления проектированием и эксплуатацией гибридных сред.

Это ведет к расширению ассортимента продукции, в частности систем распределения охлаждающей жидкости (CDU), охлаждающих пластин и погружных ванн. Что еще важнее, это обеспечит гораздо более широкую поддержку технологии DLC ведущими производителями ИТ-оборудования — до сих пор слабая поддержка серьезно ограничивала ее развитие.

Различия крупнейших ЦОДов для ИИ будут увеличиваться, и существенная разница в целевых показателях плотности мощности пойдет на пользу всей индустрии благодаря эффекту масштаба, расширению набора вариантов топологии и продуктов для электрических и механических систем. Более широкий спектр решений станет доступен и операторам типовых ЦОДов, хотя их расчетная плотность мощности будет умеренной, а основные цели по-прежнему будут сосредоточены на стоимости и отказоустойчивости.

Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!