Joe Craparotta、クラウドおよびサービスプロバイダーの副社長、パシフィック、シュナイダーエレクトリック
クラウドコンピューティングの継続的な拡大、データ生成の加速、そして今1年のAI採用の指数関数的な増加に加えて、デジタルインフラストラクチャのバックボーンとしてのデータセンターの需要が高まっています。その結果、オーストラリアのデータセンター市場は、企業がAIプラットフォームに投資し続けているため、今後4年間でほぼ2倍から400億ドルに設定されています。 CBREによると。
AIブームは、データセンターから始めて、エネルギー消費の増加の原因としても引用されています。 モーガン・スタンレー 生成AIからの電力需要は、主にデータセンターの成長により、現在から2027年まで70％の年間平均率で増加すると推定しました。これは、AIソリューションの利点を享受し、持続可能性の目標に沿って独自のエネルギー消費と二酸化炭素排出量を維持するために企業をサポートする重要な役割で、データセンタープロバイダーに圧力をかけます。
それでは、この新しいAI主導の時代にバランスが可能ですか？
すでに既存のエネルギー管理技術は、このパズルの重要な部分です。データセンタープロバイダーは、再生可能エネルギーと統合されたエネルギー管理システムとエネルギー効率を向上させているソリューションの広範な採用を示しています。これにシームレスな接続性を備えた競争力を望んでいる人にとって、AIの新しい時代、4つの新たな傾向が彼らの将来を形作る可能性があります。
グリッドのバランスとコラボレーション
特に電力使用量を最適化するために、データセンターとユーティリティの間の予測と傾向をより適切に調整するための努力が増えています。将来的には、ユーティリティとデータセンターが情報を共有するにつれて、AIはデータセンターをユーティリティパワーエコシステムの不可欠な部分にする上で重要な役割を果たし、正しい電力プロファイルを選択し、いつグリッドをオフグリッドにするかを知ることができます。バックアップソース。
ユーティリティとデータセンターの間の緊密なコラボレーションは、継続的な電力不足と風力や太陽光などの再生可能エネルギー源を安定化する必要性とBessの追加の2つの主な要因により、今後12か月で勢いを増し続けます。 ）データセンターへ。グリッド管理とデータセンターの契約サービスレベル契約のバランスを見つけることは、2025年以降で継続的な優先事項となります。このようなコラボレーションは、業界が前進するにつれて、より正式になりそうです。
インターネット大手の容量の構築
データセンターのオペレーターと共同ロケーション企業は現在、主にAIプロバイダー向けに加速されたコンピューティング容量を構築しており、エンタープライズまたはクラウドアプリケーションをホストするためのデータセンターの建設を削減しています。加速されたコンピューティングとAI固有のデータセンターの需要は急速に増加しているため、企業が許可を得る前にエネルギーを確保するためにユーティリティと交渉するため、電力資源の激しい競争につながります。
推論の台頭
AIは、トレーニングと推論の2つの機能タイプに分かれています。トレーニングはモデルを構築しますが、推論は意思決定、コンテンツ生成、そして最終的には完全な自動化に使用されるAIの機能します。データセンターにおけるAI推論の役割は大幅に進行しています。特に、エッジコンピューティングがソースに近いリアルタイムデータを処理して運用効率を高める必要性についての継続的な話題が進行しています。
ただし、現在起こっていることは、AIスペースで最初に予想されていたものとはわずかに異なります。大規模な言語モデル（LLM）など、AIモデル向けの大規模なトレーニングクラスターを構築する大企業は、すでにコンピューティング能力を大幅に加速しています。これらのクラスターがトレーニングに使用されない場合、推測、意思決定、コンテンツ生成のために再利用されます。
当初、多くの業界の専門家は、モデルがトレーニングされると、より小さく、より効率的な推論クラスターがユーザーの近くで構築され、有効になると予測しました。 エッジAI。しかし、データソースの近くに新しい小さな垂直エッジAIシステムを作成する代わりに、AIプロバイダーは、推測のために大規模で集中型のトレーニングクラスターに依存しています。これにより、現在「データセンター推論」と呼ばれているものが台頭しています。これらのトレーニングクラスターは、推論タスクのために圧倒されていますが、推論アプリケーションは通常高いコンピューティングパワーを必要としない場合でも、これらが利用可能であるという理由だけでこの方法で使用されています。
今後、推測のためにエッジコンピューティングを活用することへのシフトは、エッジデバイスがより効率的に動作し、レイテンシが低く、データセキュリティが高くなり、アプリケーションにカスタムテールされる可能性があるため、牽引力を獲得します。ただし、企業がインフラストラクチャを適応させて、リアルタイムAIアプリケーションの需要の高まりを満たすため、徐々に移行する可能性があります。それまでは、データセンターの推論は、より小さなタスクに特大のリソースを使用することを意味する場合でも、頼りになるソリューションのままです。
才能不足
この重要なデジタルインフラストラクチャへの社会的および経済的依存により、業界の成長率は25％〜45％から2030年になります。これにより、重要なプロジェクトを完了するために必要な専門スキルが不足しています。プロジェクト管理、電気および機械工学、調達、契約管理の分野でのスキルの需要は、ほんの数例を挙げると、人材プールで供給に遅れをとっています。
その結果、組織内の人材プールの開発において継続的な優先事項が見られます。これにより、スキル不足が取り組むにつれて、データセンターのエコシステムでさまざまなビジネスモデルが発生することがわかります。
AIの長期的な影響
AIは、データセンター業界、特に来年の変革的な変化を引き続き推進します。また、時間の経過とともに重要なデータセンターの再構成につながります。データセンターの先にある変更には、記念碑的な可能性があります。 AIが最も軽い持続可能で最も費用対効果の高いフットプリントで提供されることを保証するために、私たちが激しい革新のサイクルにいることは間違いありません。
これらのシフトには、炭素と水の中立性の達成、ほぼ100％の緑色の材料の活用、最先端の液体冷却ソリューションの採用、データセンターの設計、メンテナンス、ユーティリティ付きの電源管理自動化、バックアップ電源制御、冷却制御におけるAIのレバレッジが含まれます。
すべての技術的な飛躍で、 未来のデータセンター 絶え間なく変化する要求を満たすために適応し、市民と社会、組織や経済への関係の堅実な増加を確保しています。
終わり。
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シュナイダーエレクトリックについて
シュナイダーの 目的はインパックを作成することですすべてを強化することによって エネルギーとリソースを最大限に活用します、すべての人の進歩と持続可能性を橋渡しします。シュナイダーでは、これを呼びます 人生が続いています。
私たちの使命は、信頼できるパートナーになることです 持続可能性と効率。
私たちはです グローバルな産業技術リーダー 電化、自動化、デジタル化に関する世界をリードする専門知識をスマートにもたらす 産業、回復力があります インフラストラクチャー、将来のプルーフ データセンター、 知的 建物、そして直感的です 家。ディープドメインの専門知識に固定されているため、接続された製品、自動化、ソフトウェア、サービスを備えた統合エンドツーエンドのライフサイクルAI可能な産業用IoTソリューションを提供し、デジタル双子を提供して収益性の高い成長を可能にします お客様のために。
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