人工智能正在改变世界，预计到 2030 年，全球市场价值将达到 2-4 万亿美元。
未来就在眼前，我们似乎每隔几个月就会见证一次技术大爆炸。
人工智能已经渗透到我们生活的方方面面，从根本上改变了我们的工作和娱乐。数据中心是所有这些令人兴奋的事情的核心。简而言之，人工智能就是使用计算机系统模拟人类智能过程。这包括学习、推理，以及——特别有趣的——自我纠正。换句话说，这就像在计算机中拥有人脑。比尔盖茨将其崛起比作历史上一些最重要的技术进步的开始。
人工智能的激增令人震惊。例如，ChatGPT 仅用五天就达到了 100 万用户；对于 Netflix 来说，这一里程碑花了几年时间。从这些爆炸式增长的例子可以看出，人们对实施这项技术的热情。
然而，人工智能对数据的胃口大得惊人，处理这些数据所需的计算能力也非常巨大，尤其是考虑到这种需求只会进一步增加。这就是数据中心基础设施的作用所在。数据中心是数字世界的骨干，不再仅仅是存储空间，而是正在迅速演变成整个生态系统。这些生态系统耗能巨大，需要快速处理能力来处理能源密集型流程并在全球范围内高效地交付数据。
数据中心是成排的服务器、存储系统和复杂网络的所在地，这些网络促进了信息的流动。这些设施对于各种工作负载都至关重要，从搜索查询到金融交易和数字交互，通常在完成任务时保持静默。尽管人工智能的需求和能力在不断进步，但确保它们与数据中心基础设施的兼容性至关重要。
处理数据所涉及的每项计算都是人工智能的关键，这些过程的效率取决于三种主要类型的处理器：图形处理单元 (GPU)、中央处理单元 (CPU) 和张量处理单元 (TPU)。
一方面，GPU 擅长管理并行性，非常适合训练 AI 模型。另一方面，CPU 允许在不断增加的规模上同时执行任务方面具有更大的灵活性。最后，TPU 是 Google 在该领域的发展，最适合在最短的时间内完成尽可能多的 AI 任务。
将人工智能集成到数据中心面临多项挑战：
1.电源：人工智能训练过程需要高性能计算基础设施，因此需要可靠且充足的电源系统。
2.连接性：无缝、高速和低延迟的网络连接对于高效的数据传输和通信至关重要。
3.冷却：人工智能工作负载会产生大量热量，需要先进的冷却系统来保持最佳工作温度。
人工智能不断涌现和发展，因此必须对法规做出改变。例如，欧盟最近发布的《人工智能法案》将人工智能的应用分为四个不同的风险级别：不可接受、高风险、有限风险、最小风险或无风险。同时，NIS2 指令扩大了网络安全法规的范围，以涵盖数字领域。
因此，包括数据中心在内的行业面临的主要挑战之一将是跟上这些法规的步伐。人工智能的发展速度比我们近年来看到的任何发展都要快，数据中心必须迅速行动，以跟上目前正在定义的不断变化的参数和风险边界。
总而言之，人工智能革命正在改变我们的数字基础设施的工作方式，数据中心是首批转型的领域之一。这种转型至关重要，因为随着我们发现应用人工智能的新方法，我们将需要从技术进步到监管合规等一切。这既涉及技术进步，也涉及应对随着人工智能的发展而堆积如山的新法律法规的需要。因此，人工智能和数据中心的历史是不断发展和相互塑造的历史。
作者：Muhammad Zulhusni
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