Время безотказной работы: новый стандарт готовности инфраструктуры ИИ.

На протяжении большей части бума ИИ разговоры об инфраструктуре были сосредоточены на вычислительной мощности: чипах, серверах и постоянно растущих центрах обработки данных, необходимых для его поддержки. Но по мере того, как ИИ переходит от экспериментов к широкому внедрению, технологические лидеры сталкиваются с еще одной инфраструктурной проблемой, которая может оказаться столь же критической: обеспечение надежного, достаточного и быстрого электропитания для поддержания работы этой вычислительной мощности.

Центры обработки данных для ИИ принципиально отличаются от традиционных коммерческих и промышленных потребителей энергии. Они крупнее, более концентрированы и чрезвычайно критичны ко времени, практически не допуская перебоев в подаче электроэнергии. Это делает доступность электроэнергии не просто оперативным фактором; она все чаще определяет, где будет построена инфраструктура ИИ, как быстро она будет развернута и смогут ли организации превратить масштабные технологические инвестиции в коммерческую выгоду.

Природный газ становится переходным топливом для решения энергетической задачи в области искусственного интеллекта.

Для технологических лидеров ключевой вопрос заключается не только в том, удастся ли в конечном итоге произвести достаточное количество электроэнергии, но и в том, сможет ли стабильное и распределяемое электроснабжение доставляться в центр обработки данных в нужное время и в нужном месте.

Именно здесь вступает в игру все более важная роль природного газа. Учитывая ограничения других неперерывных источников энергии, газ может обеспечить круглосуточную генерацию, необходимую для поддержки больших объемов работы с искусственным интеллектом. Анализ сценариев, проведенный PwC, показывает потенциальный масштаб: даже в нашем самом консервативном сценарии спрос на газ, связанный с ИИ, достигнет 5.2 миллиарда кубических футов в сутки (млрд куб. футов/сутки) к 2030 году по сравнению с примерно 1.6 млрд куб. футов/сутки сегодня. К 2035 году, согласно нашим сценариям, спрос составит от 7.6 до 11.5 млрд куб. футов/сутки.

Однако для разработчиков центров обработки данных и технологических компаний эти цифры отражают лишь часть картины. Наличие достаточного количества газа в системе не обязательно означает, что он сможет достичь центра обработки данных в требуемые сроки. Его необходимо производить, транспортировать, хранить и поставлять под правильным давлением по всей подключенной инфраструктуре. Другими словами, энергетическая проблема для ИИ все больше превращается в проблему обеспечения ресурсами.

Самым дефицитным ресурсом может стать не капитал, а время.

Технологические компании выделяют десятки миллиардов долларов на инфраструктуру искусственного интеллекта , но одних денег недостаточно для решения многочисленных проблем, отделяющих запланированный центр обработки данных от готового к эксплуатации.

Получение разрешений и согласований, права на прокладку трубопроводов, подключение к сети, турбины, доступность воды и квалифицированная рабочая сила — все это может увеличить сроки реализации проектов. Застройщики одновременно конкурируют за критически важное оборудование и производственные мощности, а также сталкиваются с местными ограничениями по зонированию и водоснабжению. Это меняет расчеты, касающиеся инфраструктуры.

На рынке, где скорость развертывания имеет первостепенное значение, существующий трубопровод, лицензированный коридор, хранилище энергии или доступные генерирующие мощности могут быть гораздо ценнее, чем теоретически более дешевая альтернатива, разработка которой займет годы. Поэтому для технологических лидеров, принимающих решения о создании мощностей в области ИИ, при выборе площадки необходимо учитывать гораздо больше факторов, чем просто землю, связь и наличие электроэнергии. Возможность обеспечения надежного электроснабжения в требуемые сроки должна учитываться на самом раннем этапе процесса.

Энергетическая безопасность становится стратегически важным фактором.

Мы уже наблюдаем иную реакцию со стороны разработчиков центров обработки данных. Например, генерация электроэнергии «за счетчиком» позволяет комплексам подключать расположенные на территории или поблизости газовые электростанции к стабильному источнику топлива, вместо того чтобы полностью полагаться на традиционное подключение к электросети. По оценкам PwC, к 2035 году более 30% спроса на газ, связанного с ИИ, может приходиться на электроэнергию, вырабатываемую «за счетчиком».

Появляются и другие модели, включая выделенные ответвления трубопроводов, соединенные с генерацией, а также более интегрированные схемы, связывающие поставку газа, транспортировку, хранение, генерацию и нагрузку центров обработки данных. Самый важный урок для руководителей бизнеса и технологий заключается не в том, что каждый центр обработки данных должен следовать одной и той же энергетической стратегии.

Напротив, обеспечение энергоснабжения больше нельзя рассматривать как второстепенную функцию, выполняемую после принятия решений в области технологий и недвижимости. Это стало стратегической возможностью.

Для создания инфраструктуры искусственного интеллекта необходима более широкая система.

Этот сдвиг также меняет состав участников, необходимых технологическим компаниям за столом переговоров. Инфраструктура искусственного интеллекта следующего поколения потребует большей координации между крупными поставщиками и разработчиками центров обработки данных, а также коммунальными предприятиями, поставщиками природного газа и операторами трубопроводов. Эти стороны все чаще должны будут находить решения для всей цепочки поставок энергии, от электроснабжения до оперативных вычислений, а не просто улучшать свою собственную часть уравнения.

Для руководителей технологических компаний это делает стратегию партнерства еще более важной. Обеспечение безопасности энергетической инфраструктуры на раннем этапе, понимание региональных ограничений и развитие отношений в рамках всей энергетической экосистемы могут помочь снизить риски, связанные со сроками, до того, как станут доступны вычислительные мощности на миллиарды долларов.

Искусственный интеллект может быть технологической революцией, но его масштабирование быстро становится проблемой для физической инфраструктуры. Лучше всего к следующему этапу будут подготовлены те организации, которые рассматривают энергетику как стратегический ресурс и признают, что природный газ может сыграть решающую роль в обеспечении надежного и доступного электроснабжения, необходимого для работы и обслуживания систем искусственного интеллекта.

В гонке за масштабирование искусственного интеллекта «время доступности энергии» в конечном итоге может определить «время получения выгоды».