Datacenters over de hele wereld worden geconfronteerd met ongekende uitdagingen, aangezien de toename van toepassingen van kunstmatige intelligentie (AI) hen tot het uiterste drijft. De ontwikkeling en vooruitgang van honderden AI-tools die de markt overspoelen, hebben één dringende vereiste gemeen: enorme data-verwerkingscapaciteiten.
Naarmate het gebruik van deze AI-tools toeneemt, neemt ook de druk op de wereldwijde data-infrastructuur toe. Met name deze technologische boom zou mogelijk de energiebronnen kunnen belasten, wat vragen oproept over consistente werking van datacenters.
Recente rapporten tonen een stijging in de vraag naar data-verwerking, met recordniveaus bereikt in Europa vorig jaar. In Noord-Amerika verdubbelde de netto absorptie van datacenters, waarbij het steeg van 1,74 gigawatt naar een verbijsterende 3,45 gigawatt.
De data-generatie zal naar verwachting verdubbelen in de komende vijf jaar in vergelijking met het vorige decennium. Daniel Thorpe, een datacenteronderzoeker van JLL, heeft dit exponentiële groeitempo in de vraag naar opslagcapaciteit benadrukt, wat nu al duidelijk wordt.
Naast het op de proef stellen van opslagcapaciteiten zal de energieverslindende technologie die AI-systemen bedient aanzienlijke eisen stellen aan deze verwerkingshubs.
De voorspelling van het International Energy Agency voorziet dat het gecombineerde energieverbruik van AI, datacenters en cryptocurrencies tegen 2026 gelijk zou kunnen zijn aan het totale verbruik van Japan. Deze projectie dateert van vóór de aankondiging van belangrijke cijfers in de chipindustrie over aanzienlijke upgrades van AI-technologie-infrastructuur.
Een aankondiging van Nvidia onthulde dat hun AI-clusters gebaseerd op Blackwell-technologie 100 kilowatt per rack zouden vereisen, wat een toename van 400% tot 500% in energieverbruik markeert. Dit verergert de stroomuitdagingen nog verder, zoals benadrukt door Alex McMullan, CTO van de fabrikant van opslagapparatuur Pure Storage.
Ivo Ivanov, CEO van een van ’s werelds toonaangevende internetexchange- en datacenterexploitanten DE-CIX, wees op de strategie van Nvidia om constant te streven naar geavanceerdere chips en AI-units, waardoor de vraag naar datacentercapaciteit verder toeneemt.
Om enkel al in de VS de verwachte verzending van servereenheden tegen 2027 te kunnen halen, zal naar schatting 50% extra capaciteit boven op de niveaus van 2020 nodig zijn, zegt Ivanov, waarbij hij benadrukt dat het dringend noodzakelijk is om het risico op capaciteitstekorten te verkleinen.
Een kritiek onderdeel van dit dilemma is de noodzaak om niet alleen meer datacenters te hebben maar ook om hun ondersteunende infrastructuur te verbeteren om aan de veeleisende vereisten van AI te voldoen. Dit omvat het upgraden van stroomaansluitingen, koelinfrastructuur en noodaggregaten die zijn ontworpen voor vorige technologieën om gelijke tred te houden met intensief gebruikte AI-servers en chips.
Belangrijke Vragen en Antwoorden:
V1: Wat zorgt ervoor dat datacenters hun capaciteitslimieten bereiken?
A1: De toename van toepassingen van kunstmatige intelligentie (AI) die enorme data-verwerkingscapaciteiten vereisen, duwt datacenters naar hun capaciteitslimieten.
V2: Wat zijn de implicaties van het toegenomen gebruik van AI-tools voor de werking van datacenters?
A2: Er zijn zorgen dat het toegenomen gebruik van AI-tools mogelijk energiebronnen belast en zorgt voor zorgen over consistente werking van datacenters vanwege de verhoogde vraag naar stroom en opslagcapaciteit.
V3: Wat suggereert de piek in het energieverbruik van datacenters?
A3: Het suggereert dat de technologie die AI-systemen bedient, veel stroom verbruikt en dat de infrastructuur moet evolueren om de hoge energie-eisen aan te kunnen.
V4: Wat zijn de voorspellingen voor data-generatie en energieverbruik met betrekking tot AI en datacenters?
A4: De data-generatie zal naar verwachting verdubbelen in de komende vijf jaar in vergelijking met het vorige decennium, en het gecombineerde energieverbruik van AI, datacenters en cryptocurrencies zou tegen 2026 gelijk kunnen zijn aan het totale verbruik van Japan.
V5: Wat voor soort infrastructuurupgrades zijn nodig voor datacenters om aan de eisen van AI te voldoen?
A5: Upgrades zijn nodig in stroomaansluitingen, koelinfrastructuur, noodaggregaten, en andere gebieden, om het intensieve gebruik van AI-servers en chips te accommoderen.
Belangrijke Uitdagingen of Controverses:
– Energieverbruik: Het voorspelde energieverbruik van AI en de operaties van datacenters roept milieu-zorgen op en vestigt de aandacht op duurzaamheidskwesties.
– Schaalbaarheid van Infrastructuur: Er is een aanzienlijke uitdaging bij het schalen van datacenter-infrastructuur om te voldoen aan de groeiende eisen van AI zonder enorme kosten of milieu-gevolgen op te lopen.
– Technologische Vooruitgang: Het bijhouden van de snelheid van technologische vooruitgang zoals Nvidia’s Blackwell-technologie is een andere hindernis, aangezien deze innovaties leiden tot een toegenomen stroomdichtheid en koelvereisten.
Voordelen en Nadelen:
Voordelen
– Innovatie: AI-tools stimuleren technologische vooruitgang en innovatie in meerdere industrieën, wat leidt tot aanzienlijke vooruitgang in verschillende vakgebieden.
– Economische Groei: De uitbreiding van de operaties van datacenters kan leiden tot economische groei, met meer banen en investeringen in technologie-infrastructuur.
Nadelen
– Energievraag: De hoge energievraag kan leiden tot een toename in CO2-uitstoot, tenzij hernieuwbare energiebronnen uitgebreid worden aangenomen.
– Overbelasting van Hulpbronnen: Er is een risico op overbelasting van stroomnetten en andere hulpbronnen, wat kan resulteren in capaciteitstekorten of betrouwbaarheidsproblemen.
Als je meer informatie zoekt over datacenters en kunstmatige intelligentie, bezoek dan de volgende belangrijke domeinen voor gerelateerde en betrouwbare inhoud:
– International Energy Agency
– Nvidia
– JLL (Jones Lang LaSalle Incorporated)