Datová centra řízená umělou inteligencí tvoří páteř naší digitální budoucnosti. Abychom si udrželi náskok, je klíčové urychlit zavádění datových center připravených na umělou inteligenci a tento článek zkoumá tři fáze, které s tím souvisejí.
Umělá inteligence je nyní novým základním kamenem rozvoje průmyslových odvětví po celém světě. Technologie se používá pro vše od automatizace rutinních úkolů až po generování nových nápadů na produkty a služby a očekává se, že její dopad se bude jen zrychlovat.
Podle zprávy společnosti McKinsey s názvem „Stav umělé inteligence“ integrovalo v loňském roce 65 % organizací na celém světě umělou inteligenci alespoň do jedné obchodní funkce (očekává se, že toto číslo v roce 2023 dosáhne 50 %). Společnost IDC mezitím odhaduje, že globální generace dat letos dosáhne 175 ZB, a to především díky umělé inteligenci, strojovému učení a zpracování dat v reálném čase.
S explozivním růstem trhu datových center se umělá inteligence stane klíčovým motorem růstu. Je vaše infrastruktura na tento trend připravena?
Umělá inteligence v datových centrech: Disruptivní transformace
Moderní aplikace umělé inteligence neustále posouvají hranice návrhu stávajících datových center. Od zpracování interních firemních úloh na základě algoritmů strojového učení až po zlepšování energetické účinnosti a zabezpečení prostřednictvím prediktivních modelů, umělá inteligence posouvá inteligentní provozní schopnosti datových center do nových výšin.
Základem této transformace jsou datová centra s vysokou hustotou dat vybavená klastry s grafickými procesory (GPU). Tyto klastry dokáží zvládnout masivní paralelní úlohy a splňovat tak výpočetní nároky trénování modelů a inference.
Pro tuto transformaci však neexistuje jediný univerzální model. Tempo implementace umělé inteligence se liší v různých regionech, podnicích a zařízeních, takže je klíčové hluboké pochopení vývojové cesty datových center s umělou inteligencí.
Infrastruktura datových center s umělou inteligencí: Globální perspektiva
Zde jsou některé klíčové údaje:
Severní Amerika tvoří více než 40 % globálního trhu s datovými centry a v nadcházejících letech se očekává 2,5násobný nárůst její kapacity.
Země jako Irsko, Dánsko a Německo se stávají centry datových center díky příznivé daňové politice, silné konektivitě a zaměření na udržitelnost.
Očekává se, že asijsko-pacifický region dosáhne ještě vyšších měr růstu (roční míra růstu 13,3 % od roku 2025 do roku 2030), v čele s Čínou, Japonskem, Indií a Singapurem.
Tři fáze nasazení datového centra řízeného umělou inteligencí
Integrace umělé inteligence do provozu datových center obvykle probíhá ve třech fázích:
**Příprava dat:** V této fázi umělá inteligence shromažďuje data z různých zdrojů, jako jsou databáze, API, protokoly, obrázky, videa, senzory a další zdroje, které mohou být v reálném čase nebo mimo něj. Tato data jsou poté označena/anotována; chyby jsou odstraněny a jsou převedena do formátu, kterému model umělé inteligence rozumí. To je základ pro přesnost a výkon modelu.
**Trénování:** Systém umělé inteligence začíná učit model umělé inteligence, jak provádět úkoly, a to prostřednictvím fáze přípravy dat. Neuronová síť modelu umělé inteligence se učí data, jejich složení, vzory a jejich vztahy. Toto je také známé jako fáze hlubokého učení. Tato fáze vyžaduje prostředí datového centra s vysokou hustotou a bohatou grafickou kartou pro zpracování úloh umělé inteligence s minimální latencí.
**Inference/Autonomie:** Model umělé inteligence se začíná bezproblémově integrovat s externím ekosystémem a novými daty a činí konečná rozhodnutí a předpovědi. Právě zde infrastruktura umělé inteligence potřebuje kabeláž, přenos dat v reálném čase a hlubokou systémovou integraci.
Překonávání infrastrukturních problémů pro podporu datového centra řízeného umělou inteligencí
Pro dosažení autonomie umělé inteligence je třeba řešit několik zásadních problémů.
Hustota portů a prostor v racku
Pracovní zátěže umělé inteligence se obvykle spoléhají na clustery GPU propojené vysokorychlostními linkami s nízkou latencí. To má za následek vysokou hustotu portů, což výrazně zvyšuje požadavky na prostor a chlazení. Tradiční rackové konstrukce s tím nemohou držet krok. Bez vyhrazené infrastruktury se hardware používaný k akceleraci umělé inteligence může stát úzkým hrdlem.
Možnosti kabelových médií
Volba mezi mědí a optickým vláknem již není technickou debatou – je to strategická záležitost. Sítě umělé inteligence vyžadují vysokou šířku pásma a nízkou latenci na velké vzdálenosti. Optické vlákno je často preferovanou volbou ve vysoce výkonných prostředích, ale pouze pokud je správně naplánováno a nainstalováno. Chyby v tomto případě mohou vést k útlumu signálu a ztrátě výkonu, zejména v hlučných oblastech s vysokým rušením.
Integrace IT s BAS/BMS
Inteligentní datová centra s umělou inteligencí vyžadují bezproblémovou integraci v reálném čase napříč celým systémem budovy, což činí hlubokou integraci IT systémů se systémy automatizace budov (BAS) a systémy řízení budov (BMS) klíčovou.
Taková systémová integrace je však často omezena řadou faktorů: starší infrastrukturou, rozdílnými řídicími a komunikačními protokoly a dlouho opomíjenými šedými zónami. Tyto oblasti obsahují klíčové podpůrné systémy, jako jsou UPS, chladicí jednotky, rozvody energie a řízení HVAC.
Aby bylo možné využít umělou inteligenci k inteligentní optimalizaci spotřeby energie, chlazení a zabezpečení v reálném čase, je standardizované schéma kabeláže nezbytné k zajištění jednotného a stabilního propojení všech komponent v těchto šedých zónách. Naopak fragmentované regulační systémy a špatné propojení systémů mohou snadno vést ke snížení výkonu a dokonce i k vážným rizikům, jako jsou výpadky provozu.
Vzhledem k tomu, že umělá inteligence nadále prostupuje obchodními modely, očekáváními uživatelských služeb a digitálními pracovními postupy, musí datová centra iterovat a držet krok s vývojem.
Tváří v tvář transformaci odvětví se proaktivní řešení výzev stalo nezbytnou volbou pro udržení dlouhodobé konkurenceschopnosti. Současná rozhodnutí o plánování a výstavbě infrastruktury přímo určí, zda se datová centra dokážou přizpůsobit rychlé iteraci a flexibilnímu rozšiřování budoucích technologií umělé inteligence. Modernizace infrastruktury v éře umělé inteligence je v podstatě o budování dlouhodobé adaptability datových center.
Belden HirschmannCelá řada řešení pro připojení nabízí kompletní produktové portfolio speciálně navržené pro náročné scénáře datových center s umělou inteligencí.
Čas zveřejnění: 9. května 2026