Центри обробки даних США в епоху ШІ: як інфраструктура GPU змінює ландшафт
Готуємо ґрунт: Бум штучного інтелекту зустрічається з центрами обробки даних
Заплющте очі й уявіть нескінченний простір серверів, що дзижчать, і всі вони готові обчислювати моделі машинного навчання швидше, ніж ви встигнете вимовити слово "алгоритмічна майстерність". Це сучасний центр обробки даних у США - розсадник інновацій (у буквальному сенсі, завдяки теплу графічних процесорів), який перетворюється на "фабрику штучного інтелекту" для нашого все більш технологічного світу.
Різке зростання кількості застосувань штучного інтелекту (ШІ) спричинило гонку озброєнь у будівництві центрів обробки даних і розгортанні графічних процесорів. Революція в інфраструктурі, що виникла в результаті, полягає не лише в підключенні більшої кількості серверів, а й у використанні серйозних обчислювальних потужностей для навчання та запуску найсучасніших моделей штучного інтелекту - від нейронних мереж, що прогнозують ціни на акції, до генеративних текстових моделей, що переписують правила створення контенту.
Згідно з дослідженнями McKinsey & Company та Dell'Oro Group, потужність штучного інтелекту та прискорення на базі графічних процесорів спричинили рекордні інвестиції в нові об'єкти та розширення основних центрів обробки даних по всій країні. Понад 5300 американських центрів обробки даних складають приблизно 40% світового ринку, і цей показник лише зростає.
Чому графічні процесори є зіркою шоу
Давайте будемо реалістами: Системи на базі CPU все ще залишаються потужними, але графічні процесори стали серцевиною передової інфраструктури ШІ. Вони чудово справляються з паралельною обробкою, а це означає, що вони можуть одночасно обробляти мільйони (або мільярди) обчислень, що має вирішальне значення для навчання передових моделей машинного навчання. Не дивно, що за даними Dell'Oro Group, продажі графічних процесорів і прискорювачів досягли 54 мільярдів доларів лише у 2 кварталі 2024 року.
Домінування NVIDIA продовжується завдяки архітектурі Blackwell, наступниці Hopper, яка пропонує безпрецедентну продуктивність для робочих навантажень зі штучним інтелектом. Системи GB200 перейшли від анонсів до реального розгортання, і Oracle Cloud Infrastructure однією з перших розгорнула тисячі графічних процесорів NVIDIA Blackwell у своїх центрах обробки даних станом на травень 2025 року. Ці стійки GB200 NVL72 з рідинним охолодженням тепер доступні для використання клієнтами в NVIDIA DGX Cloud і Oracle Cloud Infrastructure для розробки і запуску моделей міркувань і агентів ШІ наступного покоління. Інші хмарні провайдери швидко наслідують цей приклад: AWS, Google Cloud, Microsoft Azure і хмарні провайдери GPU, такі як CoreWeave, планують створити інфраструктуру на базі Blackwell в найближчі місяці.
NVIDIA ще більше розширила свої пропозиції для штучного інтелекту завдяки архітектурі Blackwell Ultra, анонсованій на GTC 2025 у березні. Blackwell Ultra вдосконалює оригінальний дизайн Blackwell, забезпечуючи вдвічі більше прискорення рівня уваги та в 1,5 рази більше обчислень ШІ FLOPS у порівнянні зі стандартними графічними процесорами Blackwell. Ця наступна еволюція платформи спеціально розроблена для "епохи міркувань ШІ" з покращеними функціями безпеки, включаючи перший GPU з довіреною віртуалізацією вводу/виводу. Забігаючи наперед, NVIDIA також представила дорожню карту архітектури Rubin наступного покоління, яка при дебюті буде зосереджена на висновках ШІ та високопродуктивних обчисленнях.
Однак, щоб розблокувати цю потужність, центри обробки даних потребують спеціалізованого проектування. Це включає в себе:
Високощільне охолодження: Традиційне повітряне охолодження починає вимахувати білим прапором, коли кожна стійка споживає до 130 кВт. Технології рідинного охолодження активізуються, щоб утримати ці кластери графічних процесорів від перегріву:
Однофазне охолодження безпосередньо на чіп: Наразі лідер на ринку, циркуляція охолодженої рідини через холодні пластини, прикріплені безпосередньо до графічних і центральних процесорів, що поглинає тепло в 3 000 разів ефективніше, ніж повітря. NVIDIA рекомендує рідинне охолодження для всіх графічних процесорів і систем Blackwell B200, оскільки їхнє енергоспоживання перевищує 2700 Вт. У системах GB200 NVL72 використовується метод охолодження безпосередньо на чіпі, який в 25 разів енергоефективніший і, як повідомляється, в 300 разів ефективніше використовує воду, ніж традиційні системи охолодження. Охолоджуюча рідина надходить в стійку при 25°C зі швидкістю два літри на секунду, а виходить на 20 градусів теплішою, що виключає втрати води через фазові переходи.
Занурювальне охолодження: Однофазні та двофазні системи повністю занурюють сервери в діелектричну рідину, усуваючи гарячі точки та забезпечуючи ще більшу щільність, що наближається до 250 кВт на стійку.
Надійна енергетична інфраструктура: За прогнозами Міністерства енергетики та Науково-дослідного інституту електроенергетики (EPRI), до 2028-2030 років енергоспоживання центрів обробки даних сягне від 6,7% до 12% від загального обсягу споживання електроенергії в США, тому оператори намагаються забезпечити надійні - в ідеалі, "зелені" - джерела енергії. Цей прогноз являє собою значне збільшення порівняно з приблизно 4,4% електроенергії, яку центри обробки даних споживали в США у 2023 році, причому основним фактором такого прискореного зростання є робочі навантаження на ШІ.
Стратегічне планування розташування: Навчання ШІ не вимагає наднизьких затримок, як специфічні фінансові завдання або периферійні обчислення, тому компанії стратегічно будують нові центри обробки даних на базі графічних процесорів у таких місцях, як Айова або Вайомінг, де електроенергія дешевша, а земельних ресурсів більше. Системи GB200 NVL72 тепер підтримують щільність потужності в стійці 120-140 кВт, що робить стратегічне розташування поблизу надійних джерел живлення ще більш важливим.
Зростання, інвестиції та трохи конкуренції
Від "Алеї дата-центрів" у Північній Вірджинії до Далласа-Форт-Ворта та Кремнієвої долини, хмарні гіганти (Amazon, Microsoft, Google, Meta) та новачки, що керуються штучним інтелектом, підтримують колосальну хвилю експансії. Аналітики прогнозують, що до початку 2030-х років ринок центрів обробки даних у США зросте більш ніж удвічі - від $350 млрд до $650 млрд+.
У центрі цього зростання - нагальна потреба йти в ногу з трансформацією штучного інтелекту:
Амбітна ініціатива Project Stargate вартістю 500 мільярдів доларів, яку підтримують OpenAI, Oracle і SoftBank, має намір побудувати 20 великих центрів обробки даних ШІ по всій території США, створюючи суверенні можливості ШІ і одночасно задовольняючи безпрецедентний попит на обчислювальні потужності.
Провідні АІ-лабораторії швидко масштабують свою інфраструктуру:
OpenAI співпрацює з Microsoft над створенням кластера наступного покоління в Маунт-Плезант, штат Вісконсин. У кластері буде розміщено близько 100 000 AI-прискорювачів NVIDIA B200.
Anthropic заручився багатомільярдними зобов'язаннями від Amazon і Google, щоб забезпечити потреби Клода в навчанні та висновках.
Нещодавно xAI (AI-підприємство Ілона Маска) запустило новий центр обробки даних штучного інтелекту в Мемфісі, штат Теннессі. Центр використовує модульні газові турбіни для виробництва електроенергії під час створення моделей Grok.
Гіперскалятори, такі як Microsoft і Amazon, розробляють багатомільярдні проекти центрів обробки даних, намагаючись встигнути задовольнити зростаючі робочі навантаження штучного інтелекту.
Провайдери колокейшн розширюють свої потужності, часто здаючи в оренду нові приміщення на 70% і більше ще до того, як вляжеться будівельний пил.
Обмеження електроенергії в районах з високим попитом (подивіться на себе, Північна Вірджинія) означає, що кмітливі гравці будують поблизу електростанцій або навіть ядерних об'єктів, щоб забезпечити графічні процесори безперебійним живленням.
NVIDIA також демократизувала доступ до обчислень Grace Blackwell завдяки Project DIGITS, персональному суперкомп'ютеру для ШІ, представленому на CES 2025. Ця система надає суперчіп GB10 Grace Blackwell окремим дослідникам і розробникам ШІ, забезпечуючи продуктивність ШІ до 1 петафлопа з точністю FP4 у форм-факторі настільного комп'ютера. Project DIGITS дозволяє розробникам створювати прототипи і тестувати моделі локально, перш ніж масштабувати розгортання в хмарну інфраструктуру або центр обробки даних, використовуючи ту ж архітектуру Grace Blackwell і програмну платформу NVIDIA AI Enterprise.
Виклики на горизонті
Сталий розвиток: Оскільки потреби в електроенергії для центрів обробки даних стрімко зростають, оператори стикаються зі зростаючою увагою до свого енергетичного сліду. Все більше компаній підписують довгострокові угоди на використання сонячної, вітрової та інших відновлюваних джерел енергії. Проте, необхідність скорочення викидів вуглекислого газу при одночасному подвоєнні або потроєнні потужностей є дуже складним завданням, навіть для галузі, яка любить серйозні виклики.
Вузькі місця в інфраструктурі: Деякі комунальні компанії призупинили нові підключення в певних гарячих точках, поки не зможуть збільшити пропускну здатність мережі. Тим часом, будівництво нових дата-центрів на Середньому Заході повинно вирішувати проблему обмежень на передачу електроенергії.
Зростання витрат: В умовах величезного попиту та обмеженої пропозиції ціни зростають. Зростання орендних ставок на приміщення потужністю 250-500 кВт на 12,6% у річному обчисленні (за даними CBRE) підкреслює конкурентоспроможність ринку.
Незважаючи на ці труднощі, загальний тон залишається оптимістичним: ШІ, великі дані та хмарні обчислення продовжують стимулювати стрибки в продуктивності та інноваціях. Колись неоспівані інтернет-герої, центри обробки даних виходять у центр уваги.
Тут вступає Introl: Високопродуктивні обчислення (HPC), зроблені правильно
Якби ці розширення графічних процесорів та трансформації центрів обробки даних були бойовиком, Introl був би командою спеціального призначення, яка прибуває на вертольоті у фінальному акті - холоднокровна під тиском і завжди готова до виконання місії.
Хочете наростити свою GPU-інфраструктуру? Introl's розгортання інфраструктури графічних процесорів охоплює все - від встановлення великомасштабних кластерів до вдосконалених стратегій охолодження - щоб ваша нова фабрика штучного інтелекту залишалася стабільною та ефективною. Потрібна плавна міграція центру обробки даних? Наш підхід гарантує нульовий час простою, поєднуючи найкращі практики для плавного переміщення ваших серверів.
У вас є термінова потреба в персоналі? Кадрові рішення Інтрол кадрові рішення забезпечують загальнонаціональну мережу з 800+ кваліфікованих технічних спеціалістів. Вас турбує структурована кабельна система? Скористайтеся послугами Introl з прокладання структурованих кабелів та ізоляції, щоб забезпечити безперебійну передачу даних без плутанини та небезпеки спотикання.
Наша місія? Прискорюйте розгортання ШІ та високопродуктивних обчислень на вашому графіку в будь-якому масштабі - незалежно від того, чи ви розгортаєте 100 000 графічних процесорів, чи лише 10.
Майбутнє: Фабрики штучного інтелекту та стійкі інновації
Не секрет, що центри обробки даних нового покоління перетворюються на "фабрики штучного інтелекту", що дозволяють робити все - від обробки природної мови в реальному часі до передових наукових симуляцій. Ось кілька ключових напрямків:
За межами графічних процесорів: Хоча NVIDIA домінує, кастомні прискорювачі ШІ з'являються як потенційні альтернативи. Такі компанії, як Cerebras Systems з їхнім Wafer-Scale Engine та нові фотонні процесори від стартапів, таких як Lightmatter, розширюють межі можливого, потенційно пропонуючи більшу ефективність для конкретних робочих навантажень ШІ.
Більше рідинного охолодження: Оскільки щільність стійок для графічних процесорів перевищує 100 кВт, рідинне охолодження стає необхідним для середовищ HPC.
Управління за допомогою штучного інтелекту: За іронією долі, центри обробки даних, що працюють зі штучним інтелектом, також використовують ШІ для прогнозованого обслуговування та оптимізації енергоспоживання, що підвищує ефективність.
Мікромережі та відновлювані джерела енергії: Очікуйте більше партнерств з фермами з відновлюваної енергетики, місцевими електростанціями та локальними електростанціями для забезпечення надійного резервного живлення.
Навіть в умовах обмежених потужностей та вимог до сталого розвитку, основний імпульс вказує на те, що американські центри обробки даних залишатимуться серцем глобальної цифрової економіки. Високопродуктивні обчислення, гіперконвергенція та послуги, керовані штучним інтелектом, розвиваються зі швидкістю світла, а ми лише розігріваємося.
Підбиваємо підсумки: Від ENIAC до нірвани штучного інтелекту
Коли у 1945 році відкрився перший центр обробки даних, де розмістився ENIAC, мало хто міг припустити, що він стане прототипом сучасних фабрик штучного інтелекту. Сьогодні центри обробки даних долають розрив між абстрактною обчислювальною теорією та реальними застосуваннями, що змінюють правила гри.
Незалежно від того, чи прагнете ви розвинути стартап у сфері ШІ, чи масштабувати корпоративне середовище HPC, час використовувати інфраструктуру, орієнтовану на графічні процесори, настав. І якщо ви шукаєте надійного партнера в еволюції центрів обробки даних зі штучним інтелектом - того, хто допоможе спроектувати, розгорнути та керувати системами, що розширюють межі, - Introl готовий допомогти вам у цьому.
Готові поговорити про конкретику? Замовте дзвінок з Introl, і давайте прокладемо курс до вашого майбутнього, в якому панує штучний інтелект.
(Зрештою, ми лише на світанку цієї нової ери - уявіть, чого ми досягнемо до 2030 року і далі).
