為什么人工智能工作負載可能不會改變數據中心行業(yè)

　　乍一看，人工智能熱潮似乎對數據中心行業(yè)來說是一個巨大的福音。公司在人工智能方面的投資越多，他們需要的數據中心容量就越大，對嗎?

　　嗯，不一定。盡管人工智能肯定會推動對數據中心的大量需求，但我傾向于認為人工智能對行業(yè)的影響最終將被證明是有限的。原因如下。

　　人工智能如何影響數據中心

　　人工智能將增加對數據中心的需求的原因很簡單：構建和部署人工智能工作負載需要大量的 IT 基礎設施——在許多情況下包括專門的基礎設施，例如配備 GPU 的服務器。數據中心是托管該基礎設施的明顯場所，因為它們不僅提供托管服務器的空間，還提供物理安全控制、高效能源系統、冷卻解決方案和企業(yè)保護其對人工智能基礎設施的投資所需的其他資源。

　　因此，隨著越來越多的公司尋求構建或部署人工智能模型，他們將轉向數據中心來托管實現其目標所需的服務器——或者說普遍的看法是這樣的。

　　人工智能真的會改變數據中心嗎?

　　可以肯定的是，未來幾年，數據中心內越來越多的服務器很可能會用于人工智能工作負載。在某些情況下，公司甚至會建立專門用于人工智能的新數據中心。

　　但總體而言，認為人工智能將徹底顛覆行業(yè)或人工智能工作負載將取代其他類型的應用程序(如網絡托管)成為數據中心的主要用途的說法有些牽強。

　　以下四個原因說明人工智能熱潮對數據中心的影響可能沒有看上去那么大。

　　1) 人工智能基礎設施是暫時需要的

　　首先，許多人工智能用例不需要公司永久擁有人工智能基礎設施。如果您需要訓練模型，則在訓練期間需要大量計算能力。但之后，在訓練下一個模型之前，您將不會使用該服務器容量。

　　因此，對于大多數對人工智能感興趣的企業(yè)來說，使用 IaaS 解決方案來滿足其人工智能基礎設施需求比購買自己的服務器并將其部署在數據中心更具經濟意義。與其他類型的工作負載不同，人工智能需要間歇性地大規(guī)?；A設施。

　　2) 備用人工智能基礎設施已經充足

　　鑒于 IaaS 提供商已經提供大量廉價基礎設施容量，購買人工智能基礎設施和數據中心空間來托管它就更難證明其合理性。

　　例如，與標準公共云服務器相比，現貨 VM 實例可以享受大幅折扣，是進行人工智能訓練的絕佳方式?，F貨實例的主要缺點是云提供商可以在幾乎沒有警告的情況下關閉實例，從而可能中斷托管在其上的任何工作負載，但這對于人工智能訓練來說并不是什么大問題，因為在許多情況下，訓練可以暫停并在其他實例上恢復。

　　簡而言之，當企業(yè)可以使用超便宜的現有 IaaS 產品來實現相同目的時，他們不太可能擴展自己的數據中心來支持人工智能工作負載。

　　3) 很少有企業(yè)會構建自己的人工智能模型

　　無論您使用哪種基礎設施，從頭開始開發(fā)、訓練和部署人工智能模型都是一項艱苦的工作——如此之難以至于很少有公司會這樣做。大多數公司可能會選擇微軟或谷歌等公司的第三方人工智能服務。

　　這些服務由構建和訓練自己模型的供應商提供，因此使用這些模型的客戶無需購買自己的 人工智能基礎設施。

　　4) 人工智能熱潮終將消退

　　目前，生成式人工智能是一個熱門話題，企業(yè)面臨著投資人工智能解決方案的壓力。但從現在起的五年或十年后，大多數企業(yè)的人工智能戰(zhàn)略可能已經成熟，它們將轉向新的技術趨勢。

　　這對數據中心來說意味著，人工智能帶來的任何需求上升可能都是暫時的——而且，大規(guī)模擴大數據中心容量，卻發(fā)現中期之后不再需要這種容量是不明智的。

　　結論

　　一句話：除了專門開發(fā)人工智能軟件的公司外，很少有企業(yè)有充分的理由投資數據中心來支持人工智能工作負載。預計人工智能炒作將推動數據中心容量有所增加，尤其是在未來幾年。但不要指望人工智能會帶來對數據中心空間需求的大幅上升——因為現有的空間可能足以滿足大多數公司的需求。

　　作者：Christopher Tozzi

　　來源：千家網