Sai che ogni rotolo di Tiktok, meme generato dall’IA e risposta di chatbot è alimentato da enormi data center? I data center sono l’infrastruttura principale delle nostre vite digitali.
Ma poiché l’IA sta diventando più intelligente e fa di più, i data center tradizionali sente la tensione.
Questi carichi di lavoro di intelligenza artificiale richiedono molto più potenza, raffreddamento e risorse di elaborazione di quanto previsto. Le aziende si stanno arrampicando per adattare la loro infrastruttura prima di colpire un ingorgo digitale.
La buona notizia? Esistono alcune strategie davvero intelligenti che emergono per gestire questo boom AI. In questo articolo, ne discuteremo alcuni.
#1 Adottare l’architettura ibrida e multi-cloud
Non mettere tutte le tue cose digitali in un cloud privato come i data center locali. Invece, inizia a utilizzare una combinazione di cloud privati e nuvole pubbliche. Questo mix è ciò che è noto come una nuvola ibrida.
Questa strategia offre il meglio di entrambi i mondi: controllo sulle informazioni sensibili e la capacità di accedere facilmente a più potenza di calcolo quando necessario.
Facendo un ulteriore passo avanti, usa non solo una, ma due o tre società di archiviazione dei big data. Questo è multi-cloud. È un modo per evitare di fare troppo affidamento su un singolo fornitore. Se una nuvola ha un problema, le tue applicazioni di intelligenza artificiale possono spesso continuare a funzionare senza intoppi su un altro.
Il rapporto sullo stato di sicurezza del cloud del 2025 di Fortinet ha rivelato che oltre il 78% delle aziende utilizza 2 o più fornitori di cloud.
Come aiuta questo? I carichi di lavoro AI possono essere incredibilmente impegnativi. A volte, richiedono una massiccia esplosione di potenza computazionale, come eseguire milioni di calcoli in una frazione di secondo. Il cloud consente ai data center di ridimensionare rapidamente le proprie risorse per soddisfare queste richieste di intelligenza artificiale fluttuanti. Ciò offre agilità senza sostanziali costi hardware iniziali.
#2 transizione al raffreddamento liquido a un consumo di energia più basso
Man mano che l’uso di AI aumenta, anche la quantità di acqua che richiede. L’intelligenza artificiale generativa, in particolare, ha bisogno di milioni di litri d’acqua per raffreddare l’attrezzatura nei data center, ha riferito il Yale School of the Environment.
Il raffreddamento dell’aria è il metodo più tradizionale per raffreddare i data center. Ma il suo aspetto negativo è che questi sistemi consumano molta energia, specialmente nei climi più caldi e nei data center più grandi.
La tecnologia di raffreddamento liquido emerge come un’alternativa ideale per il supporto Data Center Intelligenza artificiale adozione. Questo metodo utilizza liquidi, come acqua o refrigeranti specializzati, per raffreddare direttamente i componenti che generano più calore.
Le sue proprietà termiche più elevate possono aiutare a raffreddare i rack di server ad alta densità e potenzialmente ridurre il consumo energetico fino al 90%.
Il flusso di data center afferma che il raffreddamento liquido può ridurre le emissioni di portata di portata 2 e ambito 3 dei data center. Le emissioni di portata 2 comportano le emissioni indirette associate all’acquisto di elettricità. Nel frattempo, l’ambito 3 è le emissioni di GHG indirette associate alla catena del valore.
Pertanto, il raffreddamento liquido non solo riduce i costi operativi, ma contribuisce anche a un’impronta di carbonio più piccola per i data center.
#3 Usa l’intelligenza artificiale per organizzare e ottimizzare l’infrastruttura
È interessante notare che la stessa tecnologia che guida queste esigenze dei data center, l’intelligenza artificiale, può anche essere utilizzata per gestire e ottimizzare i data center stessi. Come?
Gli algoritmi AI possono analizzare le grandi quantità di dati generati da sensori e sistemi all’interno di un data center. Ciò può aiutare a migliorare le operazioni.
Una potente applicazione è la manutenzione predittiva. I sistemi di intelligenza artificiale possono monitorare continuamente le prestazioni delle apparecchiature, le fluttuazioni della temperatura e i modelli di consumo di energia per identificare sottili indicatori di potenziali guasti.
L’identificazione di potenziali problemi consente agli operatori del data center di affrontarli immediatamente. Ciò riduce significativamente il rischio di tempi di inattività inaspettati e preserva l’integrità della loro infrastruttura.
La ricerca lo ha scoperto manutenzione predittiva può ridurre i costi di manutenzione del 25% e ridurre i guasti del 70%.
L’intelligenza artificiale può anche aiutare con l’ottimizzazione delle risorse. Può allocare dinamicamente la potenza di elaborazione, la capacità di archiviazione e la larghezza di banda di rete basate su carichi di lavoro in tempo reale e previsti.
Questa allocazione intelligente assicura che le risorse siano utilizzate in modo efficiente. Impedisce inoltre sia la sottoutilizzazione che il sovraccarico, che alla fine portano a migliori prestazioni e ridotti rifiuti di energia.
#4 Costruisci più data center modulari
Il passaggio verso di più Disegni modulari è un’altra tendenza significativa nel ridimensionamento dei data center per l’era AI.
La rivista Statetech spiega i data center modulari come parti di contenitori, come una scatola di spedizione, che può essere trasportata con facilità e distribuita rapidamente.
La scalabilità è un vantaggio chiave di questo approccio. Con l’aumentare della domanda di elaborazione dell’IA, le organizzazioni possono semplicemente aggiungere più moduli per aumentare la capacità. Quindi, fornisce un modo molto più veloce e più flessibile di espandersi rispetto alla costruzione tradizionale.
Cosa c’è di più? I design modulari consentono la personalizzazione. I data center possono essere progettati per soddisfare i requisiti di alimentazione dell’IA e possono essere prontamente distribuiti.
Allora qual è la linea di fondo? I data center stanno subendo una significativa trasformazione per soddisfare le esigenze senza precedenti dell’era AI. Passando oltre la semplice espansione, queste strategie consentiranno ai data center di scalare in modo più efficiente.
Non esiste un approccio unico per tutti qui. La tua strategia di ridimensionamento deve allinearsi con i carichi di lavoro dell’IA e gli obiettivi aziendali specifici. Ma coloro che pianificano in modo pensieroso ora avranno sicuramente il vantaggio mentre l’IA continua a rimodellare il modo in cui pensiamo all’infrastruttura del data center.
