Согласно исследованию IDC AInomics, инвестиции в искусственный интеллект (ИИ) в 2025 году вырастут на 104% и составят по меньшей мере пятую часть от общего бюджета компаний. Ключевым драйвером этого роста станет генеративный ИИ. Поэтому в статье рассматриваем, что такое центр обработки данных искусственного интеллекта и во многом его особенность.

Что такое центр обработки данных искусственного интеллекта (AI Data Center)

Центр обработки данных искусственного интеллекта – это объект, в котором размещается специальная ИТ-инфраструктура, необходимая для обучения, развертывания и предоставления программ и услуг ИИ. Он имеет усовершенствованную архитектуру вычисления, сети и хранения, а также возможности энергоснабжения и охлаждения.
В то время как традиционные ЦОД содержат много тех же компонентов, что и специализированный для ИИ, их вычислительная мощность и другие возможности ИТ-инфраструктуры значительно отличаются.
Большинству компаний сегодня не нужно строить собственные центры обработки данных искусственного интеллекта с нуля. Ведь такие варианты, как гибридное облако и колокейшн позволяют решить эту задачу, предлагая мощную IT-инфраструктуру для высокоинтенсивных рабочих нагрузок.

Дата-центры ИИ vs. традиционные дата-центры

Оба типа дата-центров имеют серверы, системы хранения и сетевое оборудование, а их владельцы заботятся о безопасности, надежности и энергоэффективности.
Главная разница – мощность обработки. Традиционные ЦОД не рассчитаны на интенсивные нагрузки ИИ, что приводит к перегрузкам. Дата-центры для ИИ оснащены ускорителями (GPU, TPU, NPU), быстрой памятью и усовершенствованными системами охлаждения для эффективной работы AI-моделей.
Гипермасштабные дата-центры – это большие объекты с более чем 5000 серверов и площадью от 1000 квадратных метров. Они предназначены для обработки масштабных рабочих нагрузок, таких как генеративная ИИ, аналитика и облачные сервисы. Основные провайдеры: AWS, Microsoft Azure, Google Cloud.
Коммерческие ЦОД – это модель, когда компании арендуют серверные мощности у больших дата-центров. Это позволяет бизнесу получить доступ к гипермасштабной инфраструктуре без значительных капиталовложений. Лидеры рынка: Equinix, Digital Realty, сдающие площади Amazon, Google и Microsoft для последующей аренды клиентам.
Оба варианта подходят для ИИ-решений, но выбор зависит от потребностей компании. Гипермасштабированные – для крупных провайдеров, коммерческие – для тех, кто хочет масштабирования без собственной инфраструктуры.
Рост дата-центров ИИ и инвестиции в 2025 году
Microsoft назвала искусственный интеллект "электричеством нашего возраста", и темпы его внедрения это подтверждают. Инструменты ИИ, такие как ChatGPT, быстро приобрели популярность, что стимулировало развитие новых решений и инфраструктуры.
ИИ становится доступным не только крупным компаниям — благодаря открытым моделям любой бизнес может интегрировать AI в свои процессы. По данным IBM, 43% технологических руководителей уже пересматривают свою ИТ-инфраструктуру для масштабирования ИИ-решений.
Спрос на вычислительные мощности привел к быстрому развитию дата-центров. Самые большие хабы появляются в Азиатско-Тихоокеанском регионе и Северной Америке.
Технологические гиганты активно инвестируют в этот сектор. В 2025 году Microsoft выделит 80 миллиардов долларов на строительство нового дата-центра, а Meta – более 10 миллиардов на гипермасштабный комплекс в Луизиане. Скорость развития этой инфраструктуры будет определять будущее ИИ.

Основные характеристики центров обработки данных ИИ

Центрам обработки данных с поддержкой ИИ присущи определенные функции и характеристики:
  • высокопроизводительные вычисления;
  • расширенная архитектура хранения;
  • надежная и безопасная сеть;
  • нестандартные решения для питания и охлаждения.
Высокопроизводительные вычисления
Дата-центры для ИИ используют мощные ускорители (GPU, TPU, NPU), которые оптимизируют машинное обучение, обработку речи и большие языковые модели (LLM). Графические процессоры Nvidia позволяют обрабатывать задачи параллельно, значительно повышая скорость работы.
Быстрое и гибкое хранение
ИИ требует высокоскоростной памяти и гибкой архитектуры.
Твердотельные накопители (SSD) — устройства хранения данных на основе полупроводников, обычно использующие флэш-память NAND — основа работы центров обработки данных искусственного интеллекта. В частности, твердотельные накопители NVMe, имеющие скорость, возможность программирования и способность выполнять параллельную обработку.
Графические процессоры, ускорители и некоторые твердотельные накопители ЦОД используют память высокой пропускной способности (HBM). Такой тип архитектуры памяти обеспечивает высокопроизводительную передачу данных с меньшим энергопотреблением, чем динамическая память с произвольным доступом (DRAM).
Стабильная и безопасная сеть
Для обработки запросов в реальном времени дата-центры внедряют оптоволоконные сети, технологии комбинированной оптики и программно определенные сети (SDN). Это уменьшает задержки и позволяет быстро масштабировать нагрузку.
Охлаждение и энергопотребление
Серверы ИИ потребляют огромное количество энергии, что требует эффективных решений. Например, в специализированных ЦОД преобладает жидкостное охлаждение. Такой метод использует воду, а не воздушное охлаждение для передачи и рассеяния тепла. Он предлагает большую эффективность в работе с высокой плотностью тепла и улучшенную эффективность энергопотребления – коэффициент (PuE).
Ожидается, что к 2030 году спрос на энергию для дата-центров вырастет на 165%.
Переход на возобновляемые источники энергии
Технологические компании, как Apple, уже перевели свои дата-центры на 100% возобновляемую энергию (солнечную, гидро- и ветровую). Рассматриваются даже орбитальные центры обработки данных, которые могут использовать солнечную энергию в космосе, снижая затраты на электроэнергию на 95%.
Раньше мы писали о роли искусственного интеллекта в дата-центрах.