HPE одной из главных тем конференции HPE Discover 2025 выбрала повсеместное внедрение ИИ-агентов. Хотя не все автономные ИИ-агенты, о которых было объявлено на конференции, уже готовы к работе и использованию клиентами, в подразделении HPE Aruba Networking с энтузиазмом смотрят на будущее таких систем, пишет The Register.

В своём выступлении глава HPE Антонио Нери (Antonio Neri) отметил новые возможности Aruba в применении ИИ-агентов. «Эти ИИ-агенты используют набор моделей рассуждений… воспринимайте их как дополнительную административную команду, которая никогда не спит и не ест…, [но всегда] работает на вас. Результатом является сеть, которая думает сама за себя, автономно выявляя проблемы, предлагая решения и со временем становясь умнее», — цитирует его слова ресурс TechTarget.

Фил Моттрам (Phil Mottram), исполнительный вице-президент и генеральный директор HPE Aruba Networking, рассказавший об основных инновациях в портфолио компании, коснулся растущей роли агентского ИИ в сетевых операциях, о чём сообщает ресурс Convergedigest.com. Он отметил, что функции на основе ИИ — от автоматического управления питанием до динамической настройки сети — позволяют сократить ручные операции и помогают командам справляться с растущей сложностью и нехваткой навыков.

Источник изображений: HPE

Моттрам также спрогнозировал переход в дальнейшем на более автономные сети, отметив, что, тем не менее, многие корпоративные клиенты считают необходимым сохранить контроль человека в цикле принятия решений. Он отметил, что добавление mesh-группы взаимосвязанных ИИ-агентов и «второго пилота» (copilot) в Aruba Networking Central повысит эффективность сети в целом.

Как уточнил The Register, новая технология передаёт агентов, ориентированных на выполнение конкретных задач, под управление многоагентного оркестратора (MAO), который может агрегировать данные, предоставленные ему его субагентами. Клиенты будут иметь доступ к MAO через многомодального второго пилота, которому можно дать задание по сбору данных, обеспечению автоматизированного анализа первопричин сетевых проблем и проблем безопасности и их устранения.

По словам Моттрама, это похоже на «наличие дополнительной команды бесплатных сетевых администраторов, находящихся рядом». Вместе с тем он отметил, что ИИ-агенты не предназначены для замены сетевых администраторов, а должны дополнять их набор инструментов: «Это не тот случай, когда “у меня 20 сетевых администраторов, а я хочу, чтобы их было 15”». По его словам, усовершенствования платформы Aruba Networking Central позволят «снизить нагрузку на этих 20 администраторов, чтобы они могли сосредоточиться на безопасности… это упрощает людям управление сетью».

Сетевой администратор, столкнувшийся с проблемой, теперь сможет взаимодействовать с ИИ-агентом в разговорном режиме. «Он [ИИ-агент] интерпретирует запрос, а затем отфильтрует данные и скажет: “Это похоже на проблемы безопасности”, после чего может запустить исправление», — говорит Моттрам. Например, автономный сетевой ИИ-агент может заметить ухудшение работы роуминга Wi-Fi 802.11r, что характерно для Android-устройств. Агент определит, что на определённой точке доступа Wi-Fi находится большое количество Android- устройств, и временно отключит роуминг, пока проблемных устройств не станет меньше.

«На это администратору сети потребуется некоторое время, чтобы понять и настройки, — пояснил Моттрам. — Интеллектуальная платформа, которая отслеживает пользовательский опыт во всей сети, может довольно быстро обнаружить эту проблему». Он также сообщил ресурсу The Register, что сценарий восстановления 802.11r доступен уже сегодня.

По словам Силана Манавалана (Seelan Manavalan), вице-президента по продуктам Aruba, новая версия Aruba Networking Central включает около 200 готовых автономных функций на основе ИИ. Автоматизированный агентский ИИ также может оптимизировать энергопотребление и устранять простые проблемы — всё, что связано с простым анализом первопричин и реагированием на проблемы. Он отметил, что многие клиенты пока не доверяют MAO полный контроль над сетью: «Большинство клиентов всё ещё пробуют это и привыкают к тому, чтобы ИИ-агент действует автономно».

ИИ-агенты окончательно укрепились в корпоративной повестке. Главной темой мероприятия HPE Discover в 2025 году стало массовое внедрение ИИ-агентов, причём независимо от того, насколько зрелыми являются эти технологии, сообщает The Register.

Хотя немало внимания по традиции уделялось «железу», в выступлении главы HPE Антонио Нери (Antonio Neri) акцент был сделан именно на архитектуру ИИ-агентов GreenLake Intelligence. По данным самой компании, внедрение агентов предполагается везде, где только можно. HPE заявила, что GreenLake Intelligence должна стать ключевой «точкой взаимодействия» с ИИ-агентами во всей экосистеме HPE, управляемой с помощью гибридной облачной платформы HPE GreenLake.

В ходе выступления привели ряд примеров. Так, сетевые продукты HPE Aruba получат поддержку новой «агентной mesh-технологии», стоящей за мультимодальным помощником. Такой помощник сможет анализировать причины сетевых сбоев и с помощью разных ИИ-агентов предлагать, что именно должен сделать человек для устранения проблемы, не просто сообщая о неисправности, но и подсказывая решение.

Функции ИИ-агента появятся и в платформе управления IT-инфраструктурой OpsRamp, системах хранения данных и прочих бизнес-направлениях. ИИ-агенты будут использоваться для автоматизации управления затратами, обеспечения экоустойчивого развития и поддержки бизнес-услуг — для выполнения рутинных задач без участия человека.

Источник изображения: Emilipothèse/unsplash.com

Правда, внедрение ИИ-агентов в экосистему HPE вовсе не означает, что они полностью автономны. Пока ИИ не способен полностью взять рутину на себя. HPE подчёркивает, что хотя агенты и называются автономными, окончательное решение пока всё-таки остаётся за человеком. Тем не менее, некоторые сценарии уже отрабатываются автономно — вроде исправления сетевых ошибок, сбоев в хранении данных и др., но во многих других областях успехи не столь очевидны.

По мнению HPE, в течение следующего года в сфере внедрения ИИ-агентов ожидаются значительные успехи, хотя год назад о таких технологиях вообще почти не велось разговоров. В компании подчёркивают, что таким системам нужно постепенно эволюционировать. И дело даже не в «железе», ведь оно уже готово к этому — дело за программным обеспечением.

С прошлого года HPE и NVIDIA уже предлагают «ИИ-фабрики» AI Factory для корпоративных клиентов на базе HPE Private Cloud AI, а теперь появляются и новые варианты, включая Composable для провайдеров и компаний гиперскейл-уровня и Sovereign для правительств и клиентов с повышенными требованиями к безопасности и суверенитету данных. Сама NVIDIA уже представила проект AI-Q Blueprint Platform для создания продвинутых ИИ-агентов.

Признавая, что одних моделей, включая свежие Llama Nemotron с регулируемым «уровнем интеллекта», недостаточно для развёртывания ИИ на предприятии, NVIDIA анонсировала проект AI-Q Blueprint, представляющий собой фреймворк с открытым исходным кодом, позволяющий разработчикам подключать базы знаний к ИИ-агентам, которые могут действовать автономно.

Blueprint был создан с помощью микросервисов NVIDIA NIM и интегрируется с NVIDIA NeMo Retriever, что упрощает для ИИ-агентов извлечение мультимодальных данных в различных форматах. С помощью AI-Q агенты суммируют большие наборы данных, генерируя токены в 5 раз быстрее и поглощая данные петабайтного масштаба в 15 раз быстрее с лучшей семантической точностью.

Проект основан на новом наборе инструментов NVIDIA AgentIQ для бесшовного, гетерогенного соединения между агентами, инструментами и данными, опубликованном на GitHub. Он представляет собой программную библиотеку с открытым исходным кодом для подключения, профилирования и оптимизации команд агентов ИИ, работающих на основе корпоративных данных для создания многоагентных комплексных (end-to-end) систем. Его можно легко интегрировать с существующими многоагентными системами — как по частям, так и в качестве комплексного решения — с помощью простого процесса адаптации, который обеспечивает полную поддержку.

Набор инструментов AgentIQ также повышает прозрачность с полной отслеживаемостью и профилированием системы, что позволяет организациям контролировать производительность, выявлять неэффективность и иметь детальное представление о том, как генерируется бизнес-аналитика. Эти данные профилирования можно использовать с NVIDIA NIM и библиотекой с открытым исходным кодом NVIDIA Dynamo для оптимизации производительности агентских систем.

Благодаря этим инструментам предприятиям будет проще объединять команды ИИ-агентов в таких решениях, как Agentforce от Salesforce, поиск Atlassian Rovo в Confluence и Jira, а также ИИ-платформа ServiceNow для трансформации бизнеса, чтобы устранить разрозненность, оптимизировать задачи и сократить время ответа с дней до часов. AgentIQ также интегрируется с такими фреймворками и инструментами, как CrewAI, LangGraph, Llama Stack, Microsoft Azure AI Agent Service и Letta, позволяя разработчикам работать в своей предпочтительной среде. Azure AI Agent Service интегрирован с AgentIQ для обеспечения более эффективных агентов ИИ и оркестровки многоагентных фреймворков с использованием семантического ядра, которое полностью поддерживается в AgentIQ.

Возможности ИИ-агентов уже широко используются в различных отраслях. Например, платёжная система Visa использует ИИ-агентов для оптимизации кибербезопасности, автоматизируя анализ фишинговых писем в масштабе. Используя функцию профилирования AI-Q, Visa может оптимизировать производительность и затраты агентов, максимально увеличивая роль ИИ в эффективном реагировании на угрозы, сообщила NVIDIA.

Стартап Nerdio Inc., обеспечивающий компаниям работу с виртуальными рабочими столами в облаке Microsoft Azure, привлёк $500 млн новых инвестиций в раунде серии C. Капитализация разработчика ПО достигла $1 млрд, что в четыре раза больше, чем два года назад, сообщает Silicon Angle. Продукты Nerdio используют 15 тыс. организаций, в 2022 году речь шла о 5 тыс. Среди клиентов — Comcast, PayPal и другие крупные компании.

Платформа доступна в Azure Marketplace. В Nerdio утверждают, что это позволит избежать долгих процедур, сопровождающих корпоративные закупки ПО. Платформа может работать напрямую в облачных средах клиентов, что помогает повысить уровень безопасности. Платформа интегрирована в два VDI-сервиса Azure: AVD (Azure Virtual Desktop) и Windows 365.

Nerdio обещает упростить процесс создания виртуальных рабочих столов. По данным компании, в некоторых случаях первоначальная настройка и развёртывание занимают недели. Платформа компании ускоряет процесс в отдельных случаях на 80 %. Платформа включает инструменты, которые упрощают выявление проблем с производительностью виртуальных рабочих столов, а также отключают аккаунты, демонстрирующие потенциально вредоносное поведение.

Источник изображения: Nerdio

Встроенный инструмент автоматического масштабирования поможет снизить использование инфраструктуры. Эта функция позволяет автоматически назначить оборудование для выполнения задач в том объёме, в котором это действительно необходимо. В компании считают, что её ПО может снизить стоимость вычислений и хранения данных на 80 % при лучшем сценарии.

Компания сохранила прибыльность и, как сообщает её пресс-служба, расширила присутствие в регионах EMEA и APAC. Теперь она намерена использовать полученные средства, чтобы нанять новых разработчиков для расширения функциональности платформы.

Стартап Render Services объявил о привлечении $80 млн инвестиций в рамках раунда финансирования серии C, доведя общий объём финансирования до $157 млн. Раунд возглавила Georgian. Также в нём приняли участие 01A, Avra наряду с существующими инвесторами Addition, Bessemer Venture Partners, General Catalyst и South Park Commons Fund. Также стартап сообщил о том, что количество разработчиков, использующих его платформу, превысило 2 млн.

Как утверждает Render, с помощью его платформы разработчикам гораздо проще запускать приложения, сервисы и веб-сайты в облачной инфраструктуре по сравнению с традиционными платформами, такими как AWS. Платформа Render устраняет необходимость для разработчиков разбираться со сложными конфигурациями и настройками облачных инфраструктур. Она автоматизирует рутинные задачи по управлению инфраструктурой, позволяя разработчикам сосредоточиться исключительно на своих приложениях. Разработчикам достаточно подключить свой репозиторий GitHub или GitLab, и платформа тут же предложит команды для развёртывания приложения.

Источник изображения: Render

Основатель и гендиректор Render Анураг Гоэл (Anurag Goel) сообщил SiliconANGLE, что платформа компании гибче, чем традиционные бессерверные решения, и способна поддерживать гораздо более полный набор рабочих нагрузок, в том числе выполняющихся очень долго. Он отметил, что многие клиенты переходят на платформу Render с других платформ, потому что им нужно использовать LLM API и веб-сокеты, а традиционные FaaS и бессерверные решения не отвечают их потребностям.

В числе преимуществ Render Гоэл назвал более быстрое развёртывание и возможность простого масштабирования. Render автоматизирует необходимую подготовку инфраструктуры, не заставляя разработчиков возиться с настройкой Kubernetes или других сред, говорит глава стартапа. Также у платформы Render ниже стоимость владения по сравнению с конкурентами.

Хольгер Мюллер (Holger Mueller) из Constellation Research отметил, что Render облегчает работу разработчиков, поскольку большинство публичных облаков стали невероятно сложными в управлении и эксплуатации. «Управление инфраструктурой отнимает у разработчиков много времени и ресурсов, поэтому приятно видеть альтернативу, такую как Render, которая справляется с этим», — заявил аналитик.

NVIDIA анонсировала NIM Agent Blueprints, каталог предварительно обученных, настраиваемых программных решений, предоставляющий разработчикам набор инструментов для создания и развёртывания приложений генеративного ИИ для типовых вариантов использования, таких как аватары для обслуживания клиентов, RAG, виртуальный скрининг для разработки лекарственных препаратов и т.д.

Предлагая бесплатные шаблоны для частых бизнес-задач, компания помогает разработчикам ускорить создание и вывод на рынок ИИ-приложений. NIM Agent Blueprints включает примеры приложений, созданных с помощью NVIDIA NeMo, NVIDIA NIM и микросервисов партнёров, примеры кода, документацию по настройке и Helm Chart'ы для быстрого развёртывания. Предприятия могут модифицировать NIM Agent Blueprints, используя свои бизнес-данные, и запускать приложения генеративного ИИ в ЦОД и облаках (в том числе в рамках NVIDIA AI Enterprise), постоянно совершенствуя их благодаря обратной связи.

На текущий момент NIM Agent Blueprints предлагают готовые рабочие процессы (workflow) для систем обслуживания клиентов, для скрининга с целью автоматизированного поиска необходимых соединений при разработке лекарств и для мультимодального извлечения данных из PDF для RAG, что позволит обрабатывать огромные объёмы бизнес-данных для получения более точных ответов, благодаря чему ИИ-агенты чат-боты службы станут экспертами по темам компании. С примерами можно ознакомиться здесь.

Источник изображения: NVIDIA

Каталог NVIDIA NIM Agent Blueprints вскоре станет доступен у глобальных системных интеграторов и поставщиков технологических решений, включая Accenture, Deloitte, SoftServe и World Wide Technology (WWT). А такие компании как Cisco, Dell, HPE и Lenovo предложат полнофункциональную ИИ-инфраструктуру с ускорителями NVIDIA для развёртывания NIM Agent Blueprints. NVIDIA пообещала, что ежемесячно будут выпускаться дополнительные шаблоны для различных бизнес-кейсов.

Вскоре после недавнего массового сбоя ПК на Windows, произошедшего по вине компании CrowdStrike, в австралийском подразделении консалтингового бизнеса Grant Thornton нашли удобный способ быстро избавиться от «синих экранов смерти» (BSOD). The Register сообщает, что один из технических специалистов компании вовремя вспомнил о том, что самые простые сканеры штрихкодов воспринимаются ПК как клавиатуры.

Источник изображения: Grant Thornton

Это совершенно бесполезное на первый взгляд знание приобрело большое значение, когда в компании попытались найти решение проблемы, созданной CrowdStrike. В австралийском филиале Grant Thornton в цикл бесконечной перезагрузки отправились сотни ПК и не менее ста серверов. При этом все они были защищены с помощью BitLocker, поэтому в процессе восстановления требовался ввод 48-символьного ключа для расшифровки раздела.

Если работу серверов удалось восстановить вручную, то для ПК пришлось придумать инструмент автоматизации. Открыто рассылать ключи для BitLocker было бы слишком рискованно, да и зачитывать их по телефону или диктовать лично весьма затруднительно. Поэтому в компании сконвертировали ключи в штрихкоды, которые можно мгновенно отсканировать с экрана ноутбука администратора.

Источник изображения: PublicDomainPictures/unsplash.com

В результате все ПК заработали уже к обеду, на починку каждого из них ушло 3–5 минут, тогда как в случае серверов на ручное восстановление уходило по 20 минут. В Grant Thornton сожалеют лишь о том, что не догадались сразу использовать QR-коды, тогда зашифровать в них можно было бы больше данных, полностью автоматизировав процесс восстановления. Впрочем, в компании и без того в восторге, что отделались малой кровью в сравнении с другими бизнесами.

Масштабный сбой стал последствием выпуска некорректного обновления системы защиты CrowdStrike. В самой Microsoft первопричиной недавнего масштабного сбоя назвали вынужденное соглашение 2009 года с Евросоюзом, согласно которому разработчикам защитных программ обеспечили низкоуровневый доступ к операционным системам Windows. В CrowdStrike признали собственную вину и сослались на баг в программе тестирования собственных апдейтов.

Редакция со своей стороны желает системным администраторам никогда не сталкиваться с такими проблемами.

Компания Juniper Networks Inc. представила новый инструмент Marvis Minis на базе ИИ, который позволяет моделировать влияние изменений в сети, чтобы определить, может ли это привести к техническим проблемам.

Marvis Minis использует ИИ для выявления причин сбоев в сети и автоматически генерирует предложения по устранению неполадок. Инструмент имеет диалоговый интерфейс, используя который администратор сможет запрашивать подсказки при настройке маршрутизаторов и других компонентов.

Marvis Minis автоматически распознаёт конфигурацию и параметры сети. Затем он моделирует подключения пользователей, устройств этих пользователей и приложения, работающие на этих устройствах. Моделируемый трафик позволяет выявить сбои в сети, о которых администратор узнал бы лишь после того, как они вызвали бы технические проблемы у сотрудников.

Источник изображений: Juniper Networks

После обнаружения проблемы в сети Marvis Minis отправляет собранные данные об инциденте в службу Marvis Actions, автоматически генерирующую рекомендации по устранению неисправностей и способную самостоятельно исправить некоторые проблемы без вмешательства человека. Благодаря интеграции Minis в платформу сетевой автоматизации Marvis нет необходимости установки дополнительных внешних программных компонентов в сети для сбора данных по выявлению неполадок, что упрощает работу администраторов.

Juniper сообщила, что использование инструмента облегчит администраторам доступ к информации о кабелях, конфигурации и других технических деталях сети. Marvis Minis работает как с собственным сетевым оборудованием компании, так и с оборудованием других фирм.

«ИИ — это крупнейший технологический переломный момент со времен появления самого интернета, и его постоянное влияние на сети невозможно недооценить», — цитирует заявление гендиректора Juniper Рами Рахим (Rami Rahim) ресурс SiliconANGLE. «Расширяя операции с ИИ от конечного пользователя до приложения и на каждом сетевом домене между ними, мы делаем большой шаг к тому, чтобы сбои в сети, заявки на неисправности и простои приложений остались в прошлом», — добавил он.

Juniper также сообщила об обновлении своего предложения AI Data Center, включающего Marvis, платформу сетевого управления Apstra, маршрутизаторы и коммутаторы. В частности, обновлённая платформа Apstra поможет быстрее обрабатывать Ethernet-трафик ИИ-приложений. Juniper также представила новые маршрутизаторы PTX и линейные модули на базе собственных чипов Express 5, а семейство коммутаторов Juniper QFX пополнилось решениями на базе Broadcom Tomahawk 5.

Nokia Bell Labs представила технологию Natural-Language Networks («Сети на естественном языке»), которая позволит управлять сетями с помощью простой речи или текстовых подсказок. Как утверждает компания, благодаря использованию новой технологии сети будут «понимать» намерения пользователей и обладать достаточным интеллектом, чтобы автономно действовать в соответствии с этими намерениями.

Компания сообщила, что Natural-Language Networks упростит управление сетями, а также позволит гораздо лучше реагировать на потребности конечных пользователей. Используя ИИ, технология позволит поставщикам услуг предоставлять и поддерживать идеальную конфигурацию сети для любого клиента в любой момент, когда ему это потребуется.

Источник изображения: Nokia

Кроме того, Natural-Language Networks постоянно совершенствуется, обучаясь на выполняемых операциях и всё глубже оптимизируя сеть с каждым последующим запросом. По мере накопления знаний Natural-Language Networks начинает предвидеть потребности в услугах и приложениях и самостоятельно адаптируется к ним без какого-либо вмешательства человека.

Чаба Вулкан (Csaba Vulkan), руководитель исследований в области автоматизации сетевых систем в Nokia Bell Labs, отметил, что операторам не нужно будет изучать технические каталоги или сложные описания API при настройке сетей. Для этого будет достаточно команды «Оптимизировать сеть в местоположении X для услуги Y». С помощью голосового управления можно будет оптимизировать беспроводную сеть, например, на заводе для автоматизации роботов или для согласования потока загрузок в социальные сети.

Решение Natural-Language Networks является компонентом новой исследовательской инициативы Nokia Bell Labs под названием UNEXT, которая направлена на изменение стека сетевого ПО и систем. Ожидается, что UNEXT сделает процесс безопасной интеграции компонентов с сетью простой задачей, превратив саму сеть в операционную систему.

Microsoft планирует создать целую команду для исследований, связанных с автоматизацией ЦОД и разработкой роботов для их обслуживания. Как сообщает Datacenter Dynamics, компания ищет управляющего, специализирующегося на аппаратной автоматизации и являющегося экспертом по робототехнике.

В описании вакансии указывается, что новый управляющий сыграет ключевую роль, определяющую будущее работы ЦОД. Успешный кандидат будет отвечать за управление средой, в которой будут «процветать инновации». При этом работа команды должна будет соответствовать более общим организационным целям компании и стандартам качества с соблюдением дедлайнов.

Источник изображения: kalhh/pixabay.com

Новость появилась через месяц после сбоя Microsoft Azure в Австралии, в котором частично винят плохую автоматизацию. Сбой в энергоснабжении привёл к сбоям в охлаждении. Поскольку на объекте оказалось недостаточно персонала для перезагрузки оборудования, автоматика отключила серверы для их защиты от перегрева. Если бы системой была предусмотрена перезагрузка охлаждающих модулей, этого удалось бы избежать. Позже в Microsoft заявили, что рассматривают оптимизацию автоматики.

Ожидается, что следующую волну автоматизации и роботизации возглавят гиперскейлеры. При этом, как отмечают в Google, несмотря на схожесть ЦОД со складами, где роботы используются уже давно, применение робототехники на объектах IT-инфраструктуры намного сложнее, чем в других отраслях. Компания уже использует роборуку для помощи в утилизации жёстких дисков, но считает, что добавление машин в здания с традиционным персоналом чревато повышением травмоопасности.

У Meta✴ с 2019 года имеется собственное подразделение Site Engineering Robotics Team для создания робототехники, призванной автоматизировать и масштабировать ряд операций в ЦОД. Судя по имеющимся вакансиям, команда всё ещё действует и ищет людей, способных разрабатывать архитектуру роботизированных систем, включая робоманипуляторы, а также готовых возглавить интеграцию манипуляторов в мобильные роботизированные платформы. Компания уже экспериментировала с механическим манипулятором для перекоммутации сети.

Источник изображения: geralt/pixabay.com

Amazon предпочитает не распространяться о собственных проектах в этой сфере, но десятилетиями инвестирует в разработку роботов для электронной коммерции и скупает другие компании в этой сфере. Компания уже внедрила более 750 тыс. роботов на торговых складах. При этом некоторые данные свидетельствуют о том, что склады с роботами опаснее для людей, чем те, на которых автоматизация преимущественно отсутствует.

Особого внимания заслуживают робособаки — как минимум Digital Realty, Novva, Oracle, и Scala тестировали их применение для патрулирования ЦОД для видеонаблюдения и сбора данных с помощью сенсоров. Впрочем, изучаются и другие форм-факторы — японская NTT представила простой мобильный торс с руками, который используется уже в 15 ЦОД, и работает над другими моделями. При этом одни планируют использовать роботов только для мониторинга, тогда как другие намерены хотя бы частично заменить ими персонал.

Роботы могут быть полезными в разных типах ЦОД, включая малые дата-центры для периферийных вычислений, не имеющие постоянного персонала. В будущем, вероятно, робототехника будет активно применяться и на крупных объектах, где роботы и автоматика полностью заменят людей. Впрочем, тогда ЦОД будут подвергаться ещё большей критике, поскольку перестанут создавать даже рабочие места в местностях, где их будут строить.