Коли в українських датацентрах зʼявиться ШІ
ChatGPT замість оператора техпідтримки, роботизовані пси-охоронці та оптимізація систем моніторингу — чим стане штучний інтелект для датацентрів України, для SPEKA розповіли спеціалісти GigaCenter.
ШІ у датацентрах світу: кейси використання
Торік компанія Novva Data Centers спільно зі студентами Університету Біргама Янга створили прототип робопса-охоронця на базі ШІ. Сьогодні таке рішення вже використовують у датацентрах.
Робопес забезпечував охорону приміщень та моніторинг температури датацентру. Якщо він реєстрував перевищення допустимих норм, то повідомляв про це у центральний пункт управління. Також робот перевіряв, чи всі присутні у датацентрі люди мають право там перебувати. Людей, яких він упізнавав, робот вітав на ім’я. Зустрічаючи незнайомців, активував сповіщення на центральний командний пункт, відправляючи фото та геолокацію людини.
Дослідницька компанія Bloomberg Intelligence прогнозує, що ринок штучного інтелекту зростатиме щороку на 42% протягом наступних десятьох років — з $40 млрд у 2022 році до $1,3 трлн у 2032-му.
Але, згідно з нещодавнім звітом Associated Press, системи ШІ на кшталт ChatGPT змушують ЦОД споживати багато води, аби охолоджувати «залізо». Оброблення лише п’ятьох запитів потребує у середньому 0,5 л води. Але скільки води потрібно для більш глобальних завдань? Так, лише для навчання ChatGPT використали понад 700 тис. л.
До того ж дослідження ШІ дорогі. Тому ЦОД збільшуватимуть собівартість послуги «колокешйн», наприклад, щоб покрити додаткові витрати на більш енергомісткі робочі навантаження. Чи будуть готові клієнти платити більше?
ШІ: шкода чи нові можливості для датацентрів — що кажуть спеціалісти
Зважаючи на те що датацентри використовують різну інженерну інфраструктуру, ШІ не вдасться впровадити скрізь. Наприклад, у систему моніторингу не вмістиш багато функціонала АІ. Ті ж системи від Schneider чи Zabbix лише повідомляють людину про необхідність щось пофіксити, проте робить це людина.
Штучний інтелект сьогодні більше підходить для хмарних датацентрів, а комерційним, в яких більшість робіт виконують руками, поєднати процеси з AI важко.
Наприклад, щоб робот міг моніторити роботу обладнання, його потрібно розмістити у машинній залі без дверей. Якщо через тиск вийде з ладу кондиціонер, малоймовірно, що робот усуне проблему самостійно. Він лише надішле сповіщення відповідному фахівцю.
Тому для правильної роботи системи на базі AI необхідно адаптувати все обладнання та змінити підхід до побудови інфраструктури датацентру загалом. Так ШІ допоможе оптимізувати оброблення та аналіз звернень, розрахувати потрібну потужність чи стежити за температурою. Проте його використання для більш глобальних завдань сьогодні лише теорія.
Я впевнений, що ШІ будуть впроваджувати, зокрема, і в датацентрах для оптимізації будь-якого технічного процесу — від проєктування ЦОД до удосконалення наявних технологій та впровадження нових.
Головна причина, яка зупиняє розвиток ШІ, — ціна, а саме співвідношення витрат та переваг, що надає технологія. Наразі штучний інтелект занадто дорогий для України, щоб використовувати його повсякчасно. Тому поки що це лише іміджеві, пілотні та маркетингові проєкти. Щоб це стало більш реальним у нашій країні, знадобиться щонайменше років п’ять.
