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人工智能的增長及其巨大的能源消耗可能對可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)構(gòu)成挑戰(zhàn)，促使企業(yè)圍繞綠色能源和更環(huán)保的地點重新思考其數(shù)據(jù)中心戰(zhàn)略
每個部門都渴望利用人工智能(AI)的潛力——從部署聊天機器人到完全自動化的生產(chǎn)設(shè)施。這是一個快速增長的市場，預(yù)計到2030年將增長20倍，達到令人印象深刻的1.9萬億美元
人工智能在多個行業(yè)的使用迅速升級，將促使企業(yè)重新評估其IT基礎(chǔ)設(shè)施，強調(diào)能效和可持續(xù)性是其商業(yè)戰(zhàn)略的關(guān)鍵因素。數(shù)據(jù)中心將是這些決策的核心，好消息是一些數(shù)據(jù)中心已經(jīng)適應(yīng)了這些新需求。
甚至在ChatGPT于2022年底出現(xiàn)之前，對人工智能的興趣和進展就已經(jīng)很顯著了，這引起了一波興奮。?
我們正在目睹的人工智能吸收的爆炸顯然不是一種趨勢——它代表了各種行業(yè)運營格局的深刻轉(zhuǎn)變，包括醫(yī)療保健、金融、教育和制造。
云服務(wù)提供商正在引領(lǐng)這一轉(zhuǎn)型階段，開發(fā)云來提供人工智能功能，無論是作為獨立產(chǎn)品還是作為其現(xiàn)有服務(wù)組合的一部分。預(yù)計到市場需求，他們正在引入人工智能增強的解決方案以及傳統(tǒng)的云服務(wù)。
數(shù)據(jù)中心對于這一轉(zhuǎn)型至關(guān)重要，在釋放人工智能的全部潛力方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。雖然該行業(yè)面臨合理的環(huán)境問題，但一段時間以來，更具前瞻性的供應(yīng)商一直專注于提高能源效率和最大限度地提高可持續(xù)性。
這一點至關(guān)重要，因為如果沒有適當(dāng)?shù)臏蕚?，新興人工智能服務(wù)的巨大處理需求可能會在可靠性、可持續(xù)性和成本方面帶來相當(dāng)大的挑戰(zhàn)。人工智能任務(wù)，特別是那些涉及深度學(xué)習(xí)的任務(wù)，需要強大的計算能力來進行數(shù)據(jù)分析、模式識別和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等活動。
這些增加的工作量自然會導(dǎo)致更多的能源消耗。例如，在人工智能處理中使用的圖形處理單元(GPU)比傳統(tǒng)的中央處理單元(CPU)消耗更多的能量。
數(shù)據(jù)中心提高能效和減少碳排放的能力取決于運營商對技術(shù)進步和可持續(xù)實踐的實施。這兩者必須齊頭并進。
人工智能對電力需求的激增要求對能源采購、消耗和優(yōu)化策略進行徹底的重新評估。這意味著不僅要解決眼前的能源需求，還要與總體環(huán)境目標(biāo)保持一致，重點是整合可再生能源。
數(shù)據(jù)中心正逐步采用太陽能、風(fēng)能和水力發(fā)電。這不是一個姿態(tài)，而是一個旨在確保長期可持續(xù)性和財務(wù)可行性的戰(zhàn)略決策。
能效是可持續(xù)電源管理的關(guān)鍵要素。尖端的人工智能算法被用來降低數(shù)據(jù)中心的能耗，從冷卻系統(tǒng)到服務(wù)器運行。
這些人工智能增強的效率不僅降低了能源足跡，還提高了運營效率。將數(shù)據(jù)中心的廢熱重新用于公共供暖計劃或其他工業(yè)應(yīng)用等創(chuàng)新做法標(biāo)志著向更循環(huán)、更可持續(xù)的能源模式的轉(zhuǎn)變。
人工智能正在改變數(shù)據(jù)中心位置的格局，超越了靠近主要城市以減少延遲的傳統(tǒng)需求。有了人工智能，低延遲數(shù)據(jù)中心的緊迫性降低了。該技術(shù)的學(xué)習(xí)模型不需要即時響應(yīng)，為數(shù)據(jù)中心站點提供了更大的靈活性。
這一轉(zhuǎn)變允許人工智能計算的分散化，緩解了歐洲主要城市的電力需求，并允許在更容易獲得可再生能源的地區(qū)使用數(shù)據(jù)中心。其結(jié)果是環(huán)境足跡的可喜減少。?
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例如，Ark在英格蘭西部鄉(xiāng)村威爾特郡的春園校區(qū)就體現(xiàn)了這一趨勢。盡管地處鄉(xiāng)村，但這里的鐵路四通八達，而且靠近M4，為那些希望向城市以外擴張的組織提供了一個靈活而可持續(xù)的選擇。像這樣一個為人工智能應(yīng)用而配備的數(shù)據(jù)中心提供了可訪問、可擴展的解決方案。
人工智能的變革性影響超越了技術(shù)進步，為更廣泛的社會帶來了重大優(yōu)勢。從疾病的早期識別到改善眾多行業(yè)的預(yù)測分析，潛在收益是巨大的。
人工智能從根本上分為不同的學(xué)習(xí)和生成階段。學(xué)習(xí)階段包括模型的訓(xùn)練，這是一項需要大量精力但可以遠程進行的任務(wù)。
一旦企業(yè)開發(fā)了這些模型，他們就會將其部署到最終用戶，從而實現(xiàn)實時自動化。這一階段還需要消耗大量的能源，需要在離最終用戶更近的地方進行。
隨著我們進一步進入人工智能時代，我們對可持續(xù)和對社會負責(zé)的創(chuàng)新的集體責(zé)任只會擴大。數(shù)據(jù)中心運營商及其客戶必須協(xié)同應(yīng)對這些不斷發(fā)展的動態(tài)，在追求技術(shù)進步與環(huán)境管理原則之間保持謹慎的平衡。
前進的道路是錯綜復(fù)雜的，但該行業(yè)致力于將先進技術(shù)融入生態(tài)意識是真實的，已經(jīng)取得了相當(dāng)大的成就。
人工智能和數(shù)據(jù)中心的未來超越了技術(shù)實力;它是關(guān)于質(zhì)疑既定規(guī)范并打造一條將創(chuàng)新與更廣泛的社會意識相結(jié)合的軌跡。
