Чому центри обробки даних зі штучним інтелектом виглядають зовсім не так, як два роки тому

Конвергенція революційного апаратного забезпечення, складних технологій охолодження та досвіду стратегічного розгортання змінює те, як підприємства будуватимуть інфраструктуру ШІ у 2025 році. Система NVIDIA GB300 NVL72 представляє революційну технологію згладжування живлення, яка знижує пікове навантаження на мережу до 30%, в той час як світовий ринок інфраструктури графічних процесорів до 2030 року досягне 190 мільярдів доларів. Організації, які опановують складну взаємодію управління живленням, теплових рішень і стратегічних партнерств, досягають рентабельності інвестицій в ШІ від 150% до 350%, в той час як ті, хто погано планує інфраструктуру, стикаються з простоєм ресурсів на 40-70% і з відмовами проектів, що перевищують 80%.

Інфраструктура штучного інтелекту досягла точки перелому, коли традиційні підходи до центрів обробки даних стають принципово неадекватними. Прогнозоване енергоспоживання робочих навантажень ШІ становитиме 27% від загального використання ЦОД до 2027 року, а до 2030 року окремі навчальні цикли потенційно потребуватимуть до 8 гігават. Таке стрімке зростання в поєднанні з подвоєнням вимог до потужності графічних процесорів з 400 Вт до понад 1000 Вт всього за три роки вимагає абсолютно нових підходів до проектування, розгортання та управління інфраструктурою. Такі компанії, як Introl, стали критично важливими інструментами, які керують розгортанням до 100 000 графічних процесорів, одночасно вирішуючи проблему гострого дефіциту талантів, з якою стикаються 90% організацій, що намагаються реалізувати інфраструктурні проекти зі створення ШІ-інфраструктури.

Революційне управління живленням задовольняє безпрецедентний попит.

NVIDIA GB300 NVL72 представляє зміну парадигми у вирішенні унікальних інфраструктурних завдань штучного інтелекту. Технологія трифазного згладжування живлення системи, що поєднує в собі обмеження потужності під час нарощування, 65 джоулів на GPU інтегрованого накопичувача енергії та інтелектуальне апаратне забезпечення для спалювання енергії під час зниження, безпосередньо вирішує проблеми синхронізації мережі, що виникають, коли тисячі GPU працюють в один і той же час. Ця інновація дозволяє центрам обробки даних надавати інфраструктуру на основі середнього, а не пікового споживання, що потенційно забезпечує на 30% більшу щільність обчислень в межах існуючого енергоспоживання.

Технічні характеристики показують, чому це важливо для розгортання на підприємствах. Завдяки 72 графічним процесорам Blackwell Ultra, що забезпечують у 70 разів більше обчислень в секунду, ніж попередні платформи Hopper, та 40 ТБ когерентної пам'яті на стійку, GB300 NVL72 працює як єдиний масивний обчислювальний блок завдяки домену NVLink зі швидкістю 130 ТБ/с. Система досягає 5-кратного покращення кількості токенів на мегават порівняно з попередніми поколіннями, безпосередньо вирішуючи проблему перетину вимог до продуктивності та обмежень на енергоспоживання, які обмежують масштаби розгортання ШІ. Інтеграція рідинного охолодження забезпечує в 25 разів більшу продуктивність при тому ж енергоспоживанні в порівнянні з традиційною інфраструктурою H100 з повітряним охолодженням. Несподівано математика розгортання ШІ набуває сенсу.

І гроші, що надходять, це доводять. Продажі графічних процесорів? Вони зростуть з 20 мільярдів доларів цього року до 180-190 мільярдів до 2030 року. Порахуйте, це 10-кратне зростання за шість років. Не дивно, що кожен постачальник бореться за свої позиції. Проте це зростання стикається з серйозними інфраструктурними обмеженнями: на основних ринках час підключення до електромереж перевищує три роки, а дефіцит критично важливого обладнання призводить до дворічних затримок у постачанні трансформаторів і розподільчих пристроїв. Організації все частіше звертаються до спеціалізованих партнерів з розгортання, щоб вирішити ці проблеми. 34% великих підприємств зараз використовують моделі GPU-as-a-Service, щоб отримати доступ до необхідних потужностей без значних капіталовкладень.

Революція в галузі охолодження уможливлює прорив у щільності штучного інтелекту.

Перехід від повітряного до рідинного охолодження - це не просто додаткове покращення, це фундаментальна вимога для сучасних робочих навантажень ШІ. Традиційне повітряне охолодження, ефективне лише до 35°C зі збереженням 80% продуктивності процесора, не може впоратися з 50-100-кіловатними стійками, які зараз є стандартними для розгортання ШІ. Це обмеження призвело до зростання ринку рідинного охолодження з $5,65 млрд у 2024 році до прогнозованих $48,42 млрд до 2034 року, а рівень впровадження збільшився з 7% до 22% центрів обробки даних всього за три роки.

Рішення для рідинного охолодження безпосередньо на чіп тепер забезпечують потужність до 1 600 Вт на компонент, що дозволяє на 58% збільшити щільність розміщення серверів порівняно з повітряним охолодженням, зменшуючи при цьому енергоспоживання інфраструктури на 40%. Такі компанії, як JetCool з їхнім мікроконвективним охолодженням SmartPlate, спрямованим на гарячі точки графічного процесора, та платформи Dell DLC 3000/7000, демонструють, як цілеспрямоване терморегулювання може змінити економіку розгортання. Занурювальне охолодження ще більше розширює межі: такі системи, як ICEraQ від GRC, досягають потужності охолодження до 368 кіловат на систему, зберігаючи при цьому ефективність використання енергії нижче 1,03.

Кількісні переваги переконливі. Рідинне охолодження зменшує споживання енергії сервером в середньому на 11%, усуваючи при цьому 80% традиційних потреб у просторі для інфраструктури охолодження. Розгортання PhonePe з Dell продемонструвало зниження PUE з 1,8 до 1,3 завдяки впровадженню рідинного охолодження, що призвело до 40% економії енергії для роботи інфраструктури. Для гіпермасштабних розгортань Supermicro вже поставила понад 100 000 графічних процесорів NVIDIA з інтегрованим рідинним охолодженням, що демонструє готовність технології до масштабного виробництва.

Досвід стратегічного розгортання заповнює прогалину в імплементації.

Складність сучасної інфраструктури штучного інтелекту створила гостру потребу в спеціалізованих партнерах з розгортання. Introl є прикладом цієї нової категорії постачальників інфраструктури, яка пройшла шлях від стартапу до управління розгортанням до 100 000 графічних процесорів по всьому світу з більш ніж 100% річним зростанням доходу з 2021 року. Їх модель "робоча сила як послуга" безпосередньо спрямована на подолання кризи кадрів, яка зачіпає 90% організацій, де нестача кадрів в управлінні спеціалізованою обчислювальною інфраструктурою призводить до затримок розгортання, що обходиться підприємствам у 5 мільйонів доларів США і більше щодня у вигляді втрачених можливостей.

Операційна модель Introl демонструє найкращі практики розгортання інфраструктури штучного інтелекту. Маючи понад 550 польових інженерів, здатних до 72-годинної мобілізації для критично важливих проектів, вони успішно розгорнули 1024 графічних процесорних вузла H100 всього за два тижні для основного хмарного провайдера, продемонструвавши швидкість виконання, необхідну в сучасному конкурентному середовищі. Їхній досвід охоплює весь життєвий цикл розгортання: від прокладання понад 40 000 миль оптоволоконних кабелів для з'єднання графічних процесорів до вдосконаленого керування живленням для шаф зі штучним інтелектом потужністю 120 кВт. Стратегічне партнерство з IBM для інтеграції платформи Watsonx та Juniper Networks для високопродуктивної комутації дозволяє створювати комплексні рішення, що відповідають вимогам як до апаратного, так і до програмного забезпечення.

Корпоративні моделі розгортання все частіше віддають перевагу гібридним підходам: 59% великих компаній використовують публічні хмари для навчання ШІ, 60% - провайдерів послуг колокації, а 49% - локальну інфраструктуру. Ця мультимодальна стратегія відображає різноманітні вимоги робочих навантажень ШІ - від 2-мілісекундних затримок для виробничої робототехніки до масових паралельних навчальних циклів, що потребують тисяч синхронізованих графічних процесорів. Організації, які досягають успіху, мають спільні характеристики: централізовані платформи ШІ, що знижують витрати на подальше розгортання на 50-80%, міжфункціональні команди, що поєднують експертизу в галузі з технічними можливостями, та ітеративні підходи до масштабування, які доводять свою цінність перед розгортанням в масштабах всього підприємства.

Вплив бізнесу викристалізовує інфраструктурний імператив.

Фінансові наслідки правильного розгортання інфраструктури GPU виходять далеко за межі технічних показників. Провідні підприємства демонструють вимірну віддачу від 150% до понад 350% від інвестицій в інфраструктуру ШІ: JPMorgan Chase отримав 220 мільйонів доларів додаткового доходу від персоналізації на основі ШІ та досяг 90% підвищення продуктивності обробки документів. Тонка різниця між успіхом і невдачею часто лежить у площині інфраструктурної стратегії: правильно розгорнуті системи досягають коефіцієнта використання 85-96% порівняно з 40-60% у випадку погано спланованих впроваджень.

Аналіз загальної вартості володіння показує важливість стратегічного планування. Апаратне забезпечення та інфраструктура зазвичай становлять 40-60% загальних витрат на проект ШІ, а вартість високопродуктивних графічних процесорів варіюється від $10 000 до понад $100 000 за штуку. Однак без належного планування операційні витрати, включаючи управління конвеєром даних, навчання моделей і поточне обслуговування, можуть у 3-5 разів перевищувати початкові інвестиції в розробку. Модель McKinsey з трьома сценаріями передбачає, що до 2030 року інвестиції в інфраструктуру ШІ становитимуть від 3,7 до 7,9 трильйонів доларів, а організації, які узгодять стратегію, технології та управління змінами, зможуть збільшити свою ринкову капіталізацію втричі.

Перехід від моделей капітальних до операційних витрат змінює стратегії розгортання. Зростання ринку графічних процесорів як послуги з $3,23 млрд до $49,84 млрд до 2032 року відображає прагнення підприємств до гнучкості без значних початкових інвестицій. Спеціалізовані провайдери пропонують зниження витрат на 80% порівняно із застарілими інфраструктурними підходами, надаючи при цьому доступ до обладнання останнього покоління. Стратегії, орієнтовані на платформу, прикладом яких є п'ять стратегічних цілей Walmart у сфері штучного інтелекту, безпосередньо пов'язаних з бізнес-результатами, гарантують, що інвестиції в технології перетворяться на вимірювану бізнес-цінність, а не стануть дорогими експериментами.

Висновок

Революція в інфраструктурі штучного інтелекту вимагає фундаментального переосмислення дизайну центрів обробки даних, стратегій розгортання та моделей партнерства. Інновації NVIDIA щодо згладжування живлення GB300 NVL72 у поєднанні з трансформацією системи термоменеджменту рідинного охолодження створюють можливості для розгортання ШІ в раніше неможливих масштабах. Однак технологія сама по собі не гарантує успіху - 85% невдач проектів ШІ, що досягають стадії виробництва, підкреслюють критичну важливість досконалості виконання.

Організації, які досягають успіху в цьому новому ландшафті, мають три спільні риси: вони інвестують в інфраструктурні стратегії, орієнтовані на платформу, які забезпечують швидке масштабування, співпрацюють зі спеціалізованими експертами з розгортання, щоб подолати прогалини в талантах і виконанні, і відмовляються будувати все, що не має прямого впливу на дохід або ефективність. Ніяких марнославних проектів, ніяких "інноваційних лабораторій", які нічого не виробляють. Лише інфраструктура, яка приносить гроші.

Електромережі працюють на повну потужність. Системи охолодження досягають фізичних меж. Компанії, які з'ясують, як змусити всі ці елементи працювати разом - апаратне забезпечення, охолодження та розгортання - стануть лідерами в наступному десятилітті. Всі інші залишаться позаду. Інфраструктурні рішення, прийняті сьогодні, визначать, які організації зможуть використати трансформаційний потенціал ШІ, а які стануть глядачами революції.

Посилання

Aethir. "Maximizing ROI: The Business Case for Renting GPUs." Aethir Blog, 2025. https://aethir.com/blog-posts/maximizing-roi-the-business-case-for-renting-gpus. Agility at Scale. "Proving ROI - Measuring the Business Value of Enterprise AI." Agility at Scale, 2025. https://agility-at-scale.com/implementing/roi-of-enterprise-ai/. AI Infrastructure Alliance. "The State of AI Infrastructure at Scale 2024." AI Infrastructure Alliance, 2024. https://ai-infrastructure.org/the-state-of-ai-infrastructure-at-scale-2024/. CIO. "As AI Scales, Infrastructure Challenges Emerge." CIO, 2025. https://www.cio.com/article/3577669/as-ai-scales-infrastructure-challenges-emerge.html. ClearML. "Download the 2024 State of AI Infrastructure Research Report." ClearML Blog, 2024. https://clear.ml/blog/the-state-of-ai-infrastructure-at-scale-2024. Credence Research. "Cloud GPU Market Size, Growth & Forecast to 2032." Credence Research, 2025. https://www.credenceresearch.com/report/cloud-gpu-market. DDN. "Five AI Infrastructure Challenges and Their Solutions." DDN Resources, 2025. https://www.ddn.com/resources/research/artificial-intelligence-success-guide/. Deloitte Insights. "Generating Value from Generative AI." Deloitte, 2025. https://www2.deloitte.com/us/en/insights/topics/digital-transformation/companies-investing-in-ai-to-generate-value.html. Edge AI and Vision Alliance. "The Rise of AI Drives a Ninefold Surge in Liquid Cooling Technology." Edge AI and Vision Alliance, October 2024. https://www.edge-ai-vision.com/2024/10/the-rise-of-ai-drives-a-ninefold-surge-in-liquid-cooling-technology/. Flexential. "State of AI Infrastructure Report 2024." Flexential, 2024. https://www.flexential.com/resources/report/2024-state-ai-infrastructure. Fortune Business Insights. "GPU as a Service Market Size, Growth | Forecast Analysis [2032]." Fortune Business Insights, 2025. https://www.fortunebusinessinsights.com/gpu-as-a-service-market-107797. Gartner. "Gartner Identifies the Top Trends Impacting Infrastructure and Operations for 2025." Gartner Newsroom, December 11, 2024. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-12-11-gartner-identifies-the-top-trends-impacting-infrastructure-and-operations-for-2025. GlobeNewswire. "$48.42 Billion Data Center Liquid Cooling Markets 2024-2025 and 2034: Key Growth Drivers Include Advanced Technologies such as Immersion and Direct-to-Chip Cooling." GlobeNewswire, February 5, 2025. https://www.globenewswire.com/news-release/2025/02/05/3021305/0/en/48-42-Billion-Data-Center-Liquid-Cooling-Markets-2024-2025-and-2034.html. Grand View Research. "Data Center GPU Market Size & Share | Industry Report 2033." Grand View Research, 2025. https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/data-center-gpu-market-report. Grand View Research. "GPU As A Service Market Size, Trends | Industry Report 2030." Grand View Research, 2025. https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/gpu-as-a-service-gpuaas-market-report. GR Cooling. "Liquid Immersion Cooling for Data Centers." GR Cooling, 2025. https://www.grcooling.com/. IBM. "What is AI Infrastructure?" IBM Think, 2025. https://www.ibm.com/think/topics/ai-infrastructure. Introl. "GPU Infrastructure, Data Center Solutions & HPC Deployment." Introl Blog, 2025. https://introl.com/blog. Introl. "Introl - GPU Infrastructure & Data Center Deployment Experts." Introl, 2025. https://introl.com. LakeFS. "What Is AI Infrastructure: Benefits & How To Build One." LakeFS Blog, 2025. https://lakefs.io/blog/ai-infrastructure/. MarketsandMarkets. "Data Center GPU Market Size, Share & Trends, 2025 To 2030." MarketsandMarkets, 2025. https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/data-center-gpu-market-18997435.html. McKinsey & Company. "How Data Centers and the Energy Sector Can Sate AI's Hunger for Power." McKinsey Insights, 2025. https://www.mckinsey.com/industries/private-capital/our-insights/how-data-centers-and-the-energy-sector-can-sate-ais-hunger-for-power. McKinsey & Company. "The Cost of Compute: A $7 Trillion Race to Scale Data Centers." McKinsey Insights, 2025. https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/the-cost-of-compute-a-7-trillion-dollar-race-to-scale-data-centers. NVIDIA. "Designed for AI Reasoning Performance & Efficiency | NVIDIA GB300 NVL72." NVIDIA Data Center, 2025. https://www.nvidia.com/en-us/data-center/gb300-nvl72/. NVIDIA. "GB200 NVL72." NVIDIA Data Center, 2025. https://www.nvidia.com/en-us/data-center/gb200-nvl72/. NVIDIA Developer. "How New GB300 NVL72 Features Provide Steady Power for AI." NVIDIA Technical Blog, 2025. https://developer.nvidia.com/blog/how-new-gb300-nvl72-features-provide-steady-power-for-ai/. NVIDIA Developer. "NVIDIA Blackwell Ultra for the Era of AI Reasoning." NVIDIA Technical Blog, 2025. https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-blackwell-ultra-for-the-era-of-ai-reasoning/. Precedence Research. "Data Center GPU Market Size and Growth 2025 to 2034." Precedence Research, 2025. https://www.precedenceresearch.com/data-center-gpu-market. Precedence Research. "GPU as a Service Market Size and Forecast 2025 to 2034." Precedence Research, 2025. https://www.precedenceresearch.com/gpu-as-a-service-market. Supermicro. "Supermicro Solidifies Position as a Leader in Complete Rack Scale Liquid Cooling Solutions -- Currently Shipping Over 100,000 NVIDIA GPUs Per Quarter." Supermicro Press Release, 2025. https://www.supermicro.com/en/pressreleases/supermicro-solidifies-position-leader-complete-rack-scale-liquid-cooling-solutions. Techstack. "Measuring the ROI of AI: Key Metrics and Strategies." Techstack Blog, 2025. https://tech-stack.com/blog/roi-of-ai/. TechTarget. "Liquid Cooling's Moment Comes Courtesy of AI." TechTarget SearchDataCenter, 2025. https://www.techtarget.com/searchdatacenter/feature/Liquid-coolings-moment-comes-courtesy-of-ai. The Register. "AI DC Investment a Gamble as ROI Uncertain, Says McKinsey." The Register, May 1, 2025. https://www.theregister.com/2025/05/01/ai_dc_investment_gamble/. VentureBeat. "5 Ways to Overcome the Barriers of AI Infrastructure Deployments." VentureBeat, 2025. https://venturebeat.com/ai/5-ways-to-overcome-the-barriers-of-ai-infrastructure-deployments/. VentureBeat. "From Pilot to Profit: The Real Path to Scalable, ROI-Positive AI." VentureBeat, 2025. https://venturebeat.com/ai/from-pilot-to-profit-the-real-path-to-scalable-roi-positive-ai/. World Economic Forum. "Why AI Needs Smart Investment Pathways to Ensure a Sustainable Impact." World Economic Forum Stories, June 2025. https://www.weforum.org/stories/2025/06/why-ai-needs-smart-investment-pathways-to-ensure-a-sustainable-impact/.