Аналитическая фирма Gartner опубликовала отчёт 2024 Hype Cycle for Data Center Infrastructure Technologies, в котором отметила, что изменения в лицензировании Broadcom не только ведут к кратному увеличению стоимости услуг и пересмотру стратегий развития инфраструктур, но и запускают процесс девиртуализации, пишет The Register.

«Поскольку проекты локальной виртуализации переходят от [корпоративного лицензионного соглашения] ELA и бессрочных лицензий к новым пакетам ПО, иному соотношению количества ядер к сокетам и моделям потребления, затраты и цены могут увеличиться в два или три раза», — полагает Gartner. Для ряда крупных рабочих нагрузок, которые «не получают такого же увеличения плотности и экономии средств, как консолидация небольших рабочих нагрузок», подорожание лицензий сводит на нет всю выгоду от виртуализации.

Девиртуализация может стать выходом в данной ситуации, утверждает Gartner, вместе с тем предупреждая о стоимости и сложности приобретения и эксплуатации платформ bare metal, для которых труднее добиться той же устойчивости, что у виртуализированных сред. На данный момент Gartner считает девиртуализацию применимой лишь к 1 % компаний, но считает, что в течение 5–10 лет технологии станут более зрелыми.

Источник изображения: vmware.com

Переезд на другие гипервизоры — ревиртуализация — оценивается Gartner как технология, достигшая зрелости, поскольку она применима для 5–20 % организаций. В качестве драйвера здесь тоже названы изменения в лицензировании VMware. «Ревиртуализация, как правило, проводится для устранения технических недостатков или для устранения рисков, связанных с жизнеспособностью систем, а также коммерческих рисков», — указала Gartner в отчёте, добавив, что она может «увеличить общую стоимость владения, привнести незрелые административные и управленческие инструменты, создать дополнительную операционную нагрузку или проблемы с надёжностью». Однако аналитики Gartner считают, что риск может быть оправданным.

В отчёте Gartner также перечислены другие технологии, которые оцениваются как «находящиеся на подъёме»:

• Новые технологии памяти. Gartner считает, что технологии MRAM и ReRAM смогут упростить масштабирование комплексных нагрузок.
• Цифровые двойники сетей. Наличие виртуальной модели для всё более сложных сетей будет полезно для тестирования производимых в них изменений. Gartner считает, что эта технология позволит ускорить развёртывание на 20 %.
• Автономное энергоснабжение. Использование в ЦОД собственных генерирующих мощностей снижает зависимость от энергосетей, повышает автономность и обеспечивает возможность расширения. ЦОД, работающие на водороде, тоже вошли в список растущих технологий. А малые модульные ядерные реакторы рассматриваются Gartner как перспективные источники питания.
• Дополненная реальность (AR) в ЦОД. Gartner считает, что технология, которая «предоставляет техническим специалистам визуализацию данных в реальном времени, рекомендации и интерактивные 3D-модели для облегчения сложных задач и процессов обслуживания», может сократить время ремонта, а также позволит отказаться за ненадобностью от руководств по эксплуатации.

Среди технологий, которые, по оценкам Gartner, достигли пика, указаны экономика замкнутого цикла в ИТ, ЦОД с нулевым уровнем потребления, модели оплаты на основе потребления ресурсов для локальных и гибридных инфраструктур, а также прямое жидкостное охлаждение (D2C).

По мнению Gartner, периферийные вычисления не оправдали ожиданий. Также исследователи отметили сокращение автоматизации инфраструктуры и использования погружного охлаждения. Гибридные серверы также разочаровали покупателей, как и компонуемая инфраструктура. Среди растущих технологий аналитики выделили программно определяемую и т.н. неизменяемую (immutable) инфраструктуры.

В эпоху ИИ данные рассматриваются как «валюта». Поэтому спрос на инструменты для интеграции, хранения и обработки данных становится растущим приоритетом среди предприятий, пишет IEEE ComSoc. Ожидается, что к 2025 году объём генерируемых в мире данных достигнет 180 Збайт по сравнению со 120 Збайт в 2023 году. И всё это потребует немало оборудования.

Согласно оценкам BofA Global Research, средний размер наборов данных, необходимых для обучения моделей ИИ, увеличился с 5,9 млн записей в 2010 году до 750 млрд в 2023 году. В опросе BofA 150 IT-профессионалов в качестве ключевых вариантов использования ИИ были указаны потоковая обработка данных (44 %) и машинное обучение (37 %). Кроме того, ИИ подталкивает к переносу данных в облака. По оценкам Gartner, к 2027 году 74 % платформ управления данными будет развёрнуто в облаках по сравнению с 60 % в 2023 году.

Затраты на инфраструктурное ПО для работы с данными представляют собой главную статью расходов ИТ-отделов. По оценкам участников опроса, на такое ПО приходится 35 % от общих расходов на ИТ. При этом ожидается, что бюджеты вырастут на 9 % в течение следующих 12 месяцев. Публичные облака вошли в тройку лидеров среди поставщиков таких решений. Они же получают и немало выручки. Согласно подсчётам BofA, оборот индустрии инфраструктурного ПО (хранилища и озёра, работа с неструктурированными данными и т. д.) в настоящее время составляет около $96 млрд, и он может вырасти до $153 млрд в 2028 году.

Источник изображения: BofA Global Research

Что касается «железа», то BofA прогнозирует стремительное увеличение капитальных затрат у Amazon, Alphabet/Google и Meta/Facebook — в 2024 году они вырастут на 43 % в годовом исчислении до $145 млрд. Большая часть увеличения придётся на серверы и оборудование:

• Капитальные затраты Alphabet на ИТ-активы увеличатся на $12 млрд в годовом исчислении до $28 млрд.
• Мета✴, после резкого роста в 2023 году останавливаться не будет и снова увеличит расходы на серверы, сетевое и прочее оборудование на $7 млрд в годовом исчислении до $22 млрд.
• Расходы на оборудование Amazon увеличатся на $8 млрд в годовом исчислении до $41 млрд (за счёт AWS, затраты ретейл-сегмента не поменяются).

Также исследователи отметили, что Meta✴ лидирует по соотношению капвложений и выручки (% от выручки), и с 2022 года компания постоянно наращивает капитальные затраты на ИИ (собственный суперкомпьютер, LLM и т. д.). Расходы Meta✴ по объёму сравнимы с расходами более крупных гиперскейлеров. Одним из возможных результатов может быть появления нового облачного решения для рекламодателей.

Компания Meta✴, по сообщению The Register, провела исследование, результаты которого говорят о том, что ошибки в работе ИИ-систем могут возникать из-за аппаратных сбоев, а не только по причине несовершенства алгоритмов. Это может приводить к неточным, странным или просто плохим ответам ИИ.

Говорится, что аппаратные сбои способны провоцировать повреждение данных. Речь идёт, в частности, о так называемом «перевороте битов» (bit flip), когда значение ячейки памяти может произвольно меняться с логического «0» на логическую «1» или наоборот. Это приводит к появлению ложных значений, что может обернуться некорректной работой ИИ-приложений. Одной из причин ошибок является космическое излучение, причём с ростом плотности размещения ресурсов его влияние нарастает. Впрочем, в современных комплексных системах такие ошибки по разным причинам могут возникать на любом из этапов хранения, передачи и обработки информации.

Ошибка в одном бите одного параметра существенно меняет ответ ИИ (Источник: Meta✴)

Такие необнаруженные аппаратные сбои, которые не могут быть выявлены и устранены «на лету», называют тихими повреждениями данных (Silent Data Corruption, SDC). Подобные ошибки могут провоцировать изменения ИИ-параметров, что, в конечном счёте, приводит к некорректному инференсу. Утверждается, что в среднем 4 из 1000 результатов инференса неточны именно из-за аппаратных проблем. «Растущая сложность и неоднородность платформ ИИ делает их всё более восприимчивыми к аппаратным сбоям», — говорится в исследовании Meta✴. При этом изменение одного бита может привести к тому, что ошибки будут расти как снежный ком.

Для оценки возможных неисправностей предлагается ввести новую величину — «коэффициент уязвимости параметров» (Parameter Vulnerability Factor, PVF). PVF показывает вероятность того, как повреждение конкретного параметра в конечном итоге приведёт к некорректному ответу ИИ-модели Эта метрика, как предполагается, позволит стандартизировать количественную оценку уязвимости модели ИИ к возможным аппаратным сбоям. Показатель PVF может быть оптимизирован под различные модели и задачи. Метрику также предлагается использовать на этапе обучения ИИ и для выявления параметров, целостность которых надо отслеживать.

Производители аппаратного оборудования также принимают меры к повышению надёжности и устойчивости работы своих решений. Так, NVIDIA отдельно подчеркнула важность RAS в ускорителях Blackwell. Правда, делается это в первую очередь для повышения стабильности сверхкрупных кластеров, простой которых из-за ошибок обойдётся очень дорого.

Частота и серьёзность сбоев в ЦОД постепенно снижается относительно общей ёмкости объектов. Тем не менее, сообщает The Register, нарушения работы могут очень дорого обойтись операторам и их клиентам, а проблемы с электропитанием ведут к особенно серьёзным последствиям.

Ёмкость дата-центров постоянно увеличивается, так что общее количество инцидентов тоже растёт, но по данным Uptime Institute, частота и тяжесть происшествий увеличивается относительно медленными темпами. И хотя их стало больше в абсолютном значении, темпы прироста заметно упали в последние годы. На то имеется ряд причин, включая тот факт, что многие организации стали интенсивно вкладываться в обеспечение надёжности работы оборудования. Среди других причин называются переход клиентов в облака и внедрение новых технологий для соответствия требованиям регуляторов.

Источник изображения: Uptime Institute

Однако Uptime Institute предупреждает, что данные о перебоях могут оказаться не вполне точными, потому что операторы зачастую не желают раскрывать информацию об инцидентах из-за возможного репутационного ущерба, так что сведения приходится собирать из открытых источников. В докладе Annual Outage Analysis 2024 констатируется, что 55 % опрошенных представителей операторов подтвердили, что в последние три года в их ЦОД были перебои. С другой стороны, годом ранее речь шла о 60 %, а в 2021 году — о 69 %. В то же время только 10 % сбоев за последний год оценили как «серьёзные» или «тяжёлые», тогда как двумя годами ранее таковых было на 14 п.п. больше.

54 % респондентов отметили, что самые значимые происшествия в их компаниях обошлись более чем $100 тыс., а 16 % — более $1 млн. Главной причиной называлась проблема с системой распределения энергии на местах, в докладе эта тема отмечается в 52 % инцидентов. Исследователи говорят, что переход на более «динамичные» электросети с возобновляемыми источниками энергии сделал сети питания менее надёжными. При этом в ряде случаев ИБП/генераторы не смогли корректно отреагировать на отказ сети. Например, ровно это вызвало перебои с сервисами Microsoft Azure в Европе в 2023 году.

Источник изображения: Uptime Institute

Вторая из ключевых причин сбоев — поломка или недостаточная производительность охлаждающего оборудования. Эксперты отметили, что количество проблем со сторонними сервисами выросло с 2020 года вдвое — на них приходится порядка 10 % сбоев в 2023 году. Это связано с ростром популярности облачных сервисов, в том числе SaaS, услуг хостинга и колокации.

Во многих случаях играют роль человеческие ошибки — на них приходится от ⅔ до ⅘ всех инцидентов. Виной некорректное соблюдение процедур по обслуживанию оборудования или некорректность самих процедур. Например, в прошлом году на Нью-йоркской фондовой бирже (NYSE) сотрудник не смог корректно восстановить работу систем после сбоя во вспомогательном ЦОД, что привело к неверному ценообразованию на следующий день. Предполагается, что количество сбоев можно будет уменьшить благодаря более интенсивным тренировкам персонала и аудиту вероятных слабых мест.

Источник изображения: Uptime Institute

По данным Uptime Institute, каждый год случается 10–20 крупных отказов оборудования ЦОД в мире, что ведёт к серьёзным финансовым потерям и перебоям в обслуживании клиентов, а во многих случаях и к репутационным издержкам. В любом случае недавно в Uptime Institute сообщали, что в ближайшие годы затраты на строительство и обслуживание дата-центров будут только расти.

Маркетинговая и консалтинговая фирма 360iResearch прогнозирует быстрый рост мирового рынка суперкомпьютеров для ИИ-задач. Под такими системами аналитики понимают специализированные платформы с большими вычислительными ресурсами для быстрой обработки огромных объёмов данных.

По оценкам 360iResearch, в 2023 году объём глобальной отрасли ИИ-суперкомпьютеров составил приблизительно $1,90 млрд. В 2024-м, как ожидается, затраты поднимутся до $2,26 млрд. В дальнейшем прогнозируется CAGR (среднегодовой темп роста в сложных процентах) на уровне 18,97 %. В результате к 2030 году расходы в рассматриваемом сегменте могут достичь $6,43 млрд.

Источник изображения: 360iResearch

Эксперты выделяют несколько ключевых факторов, способствующих быстрому росту рынка. Это, в частности, цифровая трансформация, стремительное увеличение объёма генерируемых данных и потребность в вычислительных мощностях для эффективного использования бизнес-информации. Другими драйверами отрасли названы достижения в области машинного и глубокого обучения, а также нейронных сетей. В свете внедрения различных технологий ИИ растёт потребность в НРС-вычислениях. Плюс к этому реализуются инициативы по поддержке ИИ-рынка на государственном уровне.

С другой стороны, существует и ряд сложностей. Сектор ИИ-суперкомпьютеров сталкивается с такими препятствиями, как высокие затраты на исследования, разработки и внедрение, проблемы конфиденциальности и безопасности данных, этические вопросы, нехватка квалифицированных кадров и ограниченные возможности в развивающихся регионах. Аналитики отмечают, что дальнейшему росту во многом будут способствовать достижения в области квантовых компьютеров и вычислительных систем экзафлопсного уровня.

В целом, рынок ИИ-суперкомпьютеров демонстрирует рост во всех ключевых регионах. В Северной и Южной Америке, особенно в США, этому способствует внедрение ИИ в различных секторах, включая здравоохранение, финансовые услуги и автомобилестроение. В регионе EMEA (Европа, Ближний Восток и Африка) развитие отрасли стимулируется активными исследованиями в области ИИ и внедрением соответствующих технологий на предприятиях, которые стремятся повысить свою эффективность. В Азиатско-Тихоокеанском регионе наблюдается растущее внедрение ИИ-технологий в электронной коммерции, автомобилестроении и производстве. 

Компания Forrester опубликовала исследование «The State Of Generative AI, 2024», посвящённое рынку ИИ в 2024 году с оценкой текущего состояния технологии генеративного ИИ c точки зрения спроса и предложения и её развёртывания. Также компания сообщила о грядущих переменах на рынке и указала факторы, которые предприятиям следует учитывать при подготовке к внедрению этой технологии.

Аналитики отметили, что в отношении этой технологии по-прежнему широко распространена путаница и непонимание. И многочисленные объявления о новых партнёрствах, функциях, сервисах и продуктах, связанных с генеративным ИИ, эту путаницу лишь усиливают.

Как сообщается, в сфере разработки больших языковых моделей (LLM) доминируют небольшое количество ведущих технологических компаний, поскольку создание фундаментальных моделей требует значительных инвестиций, многих лет разработки и инфраструктуры стоимостью миллионы долларов. Впрочем, на рынке присутствуют и небольшие компании, но это не повлияет на доминирование крупных игроков, по крайней мере, в ближайшем будущем.

Фото: Possessed Photography / Unsplash

Согласно данным Forrester, более 90 % лиц, принимающих решения в области ИИ по всему миру, планируют внедрить генеративный ИИ для обслуживания клиентов и внутренних запросов. Что касается использования технологии в производстве, то её применение пока ограничено предприятиями высокого уровня.

Компании возлагают большие надежды на технологию, при этом главными целями называются рост производительности, инновации и экономическая эффективность. Однако компаниям необходимо точно определить конечный результат своих инвестиций в генеративный ИИ, что приводит к более осторожному подходу при запуске внутренних сценариев использования с постепенным переходом к клиентским и другим внешним приложениям.

Согласно опросу Forrester, широкому внедрению генеративного ИИ по-прежнему препятствует отсутствие навыков работы с ИИ (30 % респондентов), трудности с интеграцией технологии с существующей инфраструктурой (28 %), а также проблемы безопасности и конфиденциальности данных (28 %). Прежде чем ускорить внедрение генеративного ИИ, многие организации ждут, пока будет принята соответствующая нормативно-правовая база и появится больше ясности в отношении актуальности базовых моделей для их конкретных отраслей.

Изображение: Gerard Siderius / Unsplash

Следует отметить, что технология генеративного ИИ по-прежнему не лишена недостатков, включая предвзятость и галлюцинации. Области, где уже нашли применение возможностям ИИ, включают повышение производительности сотрудников, поддержку клиентов и разработку ПО. Здесь ИИ, в частности, позволяет автоматизировать повторяющиеся задачи для оптимизации рабочих процессов.

Исходя из данных, полученных в ходе исследования, Forester рекомендовала установить руководящие принципы и политику использования собственного ИИ (BYOAI). Поскольку большая часть ИИ, используемого в компаниях, создаётся сторонними поставщиками, необходимо задать стандарты для оценки генеративного ИИ в решениях поставщиков.

Forrester также рекомендует руководителям сосредоточиться на приложениях, которые уже доказали свою эффективность. Кроме того, поскольку технология генеративного ИИ становится всё более сложной, компании должны подготовиться к обновлению своей стратегии ИИ с учётом новых стандартов и ограничений.

Исследование Cast AI показало, что клиенты облачных платформ используют в среднем только около 13 % предоставляемых им CPU-ресурсов и примерно 20 % выделенной памяти, передаёт DataCenter Dynamics. Это приводит к росту затрат и увеличению углеродного следа. А из-за того, что одни предприятия запрашивают избыточное количество мощностей, другие не могут получить доступ к вычислительным ресурсам.

Cast AI, предоставляющая средства оптимизации затрат на Kubernetes-платформы, проанализировала работу 4000 кластеров в Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform и Microsoft Azure в период с 1 января по 31 декабря 2023 года. Оценивались кластеры с 50 и более процессорами.

Источник изображения: Google

Оказалось, что в AWS и Azure уровень использования CPU-ресурсов находится на отметке 11 %, у Google Cloud — 17 %. В плане потребления памяти показатель равен 18 % у Google Cloud, 20 % — у AWS и 22 % — у Azure. В случае крупных кластеров, насчитывающих 1000 и более процессоров, средняя утилизация CPU составляет 17 %.

Аналитики Cast AI называют несколько причин, из-за которых наблюдается недостаточное использование облачных ресурсов. В частности, многие клиенты резервируют больше вычислительных мощностей, чем им необходимо на самом деле. Кроме того, заказчики прохладно относятся к так называемым спотовым инстансам. Такая модель обеспечивает значительную экономию средств (в некоторых случаях до 90 %), но клиенты опасаются возможной нестабильности. Ещё одна причина — недостаточное использование ресурсов кастомизированных инстансов, для которых можно выбрать соотношение CPU и RAM.

Для поставщиков облачных услуг сложившаяся ситуация в некотором смысле играет на руку: из-за неполной загрузки мощностей снижается потребность в электроэнергии. При этом провайдеры по-прежнему получают доход, основанный на гипотетическом использовании их серверов. Но вместе с тем приходится закупать больше дорогостоящего оборудования, чем это по факту необходимо.

Компания Positive Technologies обнародовала результаты исследования, в ходе которого изучались тенденции в области фишинговых атак в мировом масштабе в 2023 году. Говорится, что модель «фишинг как услуга» стала обычной практикой, а злоумышленники начинают внедрять технологии генеративного ИИ для повышения эффективности своей деятельности.

В отчёте сказано, что основными целями фишеров являются получение данных (85 %) и финансовой выгоды (26 %). Похищенная конфиденциальная информация зачастую затем сбывается в даркнете. Кража сведений может также осуществляться с целью шпионажа за организацией или страной.

Источник изображений: Positive Technologies

Самым распространённым каналом для коммуникации с жертвами для фишеров остаётся электронная почта — на неё приходится около 92 % всех атак. В 8 % случаев также применяются мессенджеры и социальные сети, а в 3 % нападений злоумышленники рассылают SMS. Чаще всего в фишинговых сообщениях киберпреступники выдают себя за контрагентов (26 %), специалистов техподдержки или IT (15 %) и представителей госорганов (13 %).

Для доставки вредоносной нагрузки с помощью вложений наиболее часто (в 37 % случаев) используют архивы (ZIP, 7z, RAR и т. п.), а на втором месте по популярности (30 %) находятся текстовые документы (DOC, ODT, ONE и т. п.). В 43 % фишинговых сообщений используются ссылки, которые приводят либо к загрузке вредоносного файла (46 %), либо к переходу на поддельную страницу для ввода учётных данных (50 %). Кроме того, мошенники внедряют в свои сообщения QR-коды, которые помогают скрывать вредоносные адреса от получателей и систем защиты.

Более половины (56 %) всех фишинговых атак носят целевой характер: мишенями становятся как конкретные организации, так и определённые отрасли и даже целые страны. Чаще всего в таких случаях жертвами являются госучреждения (44 % целевых инцидентов) и оборонные предприятия (19 %). Далее следуют организации в сфере науки и образования (14 %), финансовые структуры (13 %) и медицинские учреждения (11 %). Говорится, что из-за сложной геополитической ситуации по всему миру фишинговые атаки на государственные организации проводятся чаще, чем на другие отрасли.

Аналитики Positive Technologies прогнозируют, что киберпреступники продолжат активно внедрять средства ИИ. Такие инструменты позволяют генерировать убедительные фишинговые сообщения, создавать дипфейки голосов, изображений и видео, а также поддерживать осмысленный диалог с жертвой в автоматизированном режиме.

Что касается модели «фишинг как услуга», то стоимость готовых фишинговых проектов начинается с $15 и может достигать $5000. Бюджет до $100 позволяет приобрести услуги SMS-фишинга или заказать изготовление шаблонов фишинговых писем. А за $100–$1000 можно купить готовые фишинговые страницы, фишинговые проекты, имитирующие деятельность банков, и пр.

Венчурная компания Menlo Ventures опубликовала результаты исследования «Состояние генеративного ИИ на предприятиях». Чтобы получить представление о текущем уровне внедрения генеративного ИИ в корпоративном сегменте, исследователи опросили более 450 руководителей предприятий в США и Европе. Несмотря на шумиху вокруг данной технологи, исследование показало, что корпоративные инвестиции в генеративный ИИ по-прежнему малы по сравнению с другими категориями ПО.

По оценкам Menlo Ventures, инвестиции предприятий в генеративный ИИ в 2023 году составят $2,5 млрд, что гораздо меньше расходов предприятий на традиционный ИИ ($70 млрд) и облачное ПО ($400 млрд). Следует отметить, что ИИ не является чем-то новым для предприятий, которые использовали традиционные технологии ИИ (компьютерное зрение, глубокое обучение и т. д.) задолго до появления генеративного ИИ.

Источник изображений: Menlo Ventures

Половина участников опроса до 2023 года внедрила ту или иную форму ИИ, например, в продукты для клиентов или в системы внутренней автоматизации. Но запуск ChatGPT стал поворотным моментом: стратегия развития ИИ внезапно стала горячей темой среди руководителей, а принятие технологии возросло. Исследование показало, что после пяти лет застоя:

• Количество предприятий, использующих ту или иную форму ИИ, выросло на 7 % (с 48 % в 2022 году до 55 % в 2023 году).
• За тот же период расходы на ИИ внутри предприятий выросли в среднем на 8 %, тогда как общие расходы предприятий выросли всего на 5 %.

Инвестиции в генеративный ИИ способствовали увеличению расходов на ИИ вообще. При это 80 % респондентов сообщили о покупке стороннего ПО для генеративного ИИ вместо попыток самостоятельно создать такие решения. Говоря об опыте внедрения новых революционных технологий, аналитики отметили, что за первое десятилетие своего существования облако достигло 30 % расходов на корпоративное ПО; уровень проникновения интернета за тот же период достиг 45 %, а мобильной связи — 80 %.

В 2023 году предприятия потратили около $2,5 млрд на генеративный ИИ, что способствовало развитию таких инструментов, как GitHub Copilot и Hugging Face (оба заработали десятки миллионов долларов). Но рынок всё ещё находится в зачаточном состоянии и корпоративные инвестиции в генеративный ИИ по-прежнему составляют менее 1 % всех расходов на облако. Что важно, популярность генеративного ИИ также стимулировала спрос на классические платформы для работы с данными, такие как Dataiku и Databricks.

В настоящее время больше всего средств на генеративный ИИ тратят продуктовые и инженерные отделы. Причём они тратят больше (4,7 % всех расходов на технологии), чем все остальные отделы вместе взятые (3,5 %). При создании собственных систем ИИ предприятия вкладывают значительные средства в персонал и технологии, поручая традиционным разработчикам и специалистам по обработке данных создавать внутреннюю инфраструктуру, а некоторые нанимают дополнительных специалистов (ML-инженеров, исследователей и т. д.). Предприятия также вкладывают значительные средства в сторонние решения, составляющие основу современного стека ИИ.

Как ожидают исследователи, по мере того как решения будут развиваться и приносить большую ценность, инвестиции в генеративный ИИ будут увеличиваться во всех подразделениях компаний. Тем не менее, согласно прогнозу Menlo Ventures, несмотря на ажиотаж, внедрение генеративного ИИ на предприятиях будет носить умеренный характер, как и раннее внедрение облачных технологий. Многие стартапы первой волны все еще пытаются дифференцироваться, что затрудняет завоевание позиций на рынке.

Menlo Ventures прогнозирует, что рынок продолжит отдавать предпочтение игрокам, которые внедряют ИИ в существующие продукты. В борьбе за долю рынка генеративного ИИ существующие игроки быстро перешли к «стратегии встроенного ИИ». Исследователи ожидают, что их существующее преимущество сохранится в течение следующих нескольких лет, пока не станут преобладать новые и более мощные подходы вроде автономных агентов и многоэтапного размышления. Кроме того, Menlo Ventures полагает, что мощные контекстно-зависимые рабочие процессы с большим объёмом данных станут ключом к внедрению генеративного ИИ на предприятии.

Аналитики Menlo Ventures определили три области, которые имеют огромный потенциал для развития стартапов:

• Вертикальный ИИ. В отраслевых приложениях ИИ позволит переосмыслить взаимодействие человека и машины, став движущей силой сквозной автоматизации, а не просто «вторым пилотом» или платформой для совместной работы.
• Горизонтальный ИИ. Горизонтальные решения популярны, поскольку их можно использовать в разных отраслях и подразделениях, повышая эффективность рабочих процессов. ИИ всё более развивает способности рассуждать, сотрудничать, общаться, обучаться и прогнозировать, так что инструменты следующего поколения не только позволят машинам дополнять или автоматизировать рутинные задачи, но и взять на себя работу, которую раньше могли выполнять только люди.
• Современный стек ИИ. Новые возможности требуют новых инструментов для создания приложений LLM, включая базы данных, обслуживающую инфраструктуру, оркестрацию данных и процессов. Хотя современный стек ИИ всё ещё развивается, он привлекает большую долю корпоративных инвестиций, что делает его крупнейшим сегментом в области генеративного ИИ.

Ассоциация AFCOM в очередном докладе о состоянии мировой индустрии ЦОД отмечает, что сейчас наблюдается бум в строительстве и инновационном проектировании ЦОД на фоне растущего рынка ИИ и расширение цифровых сервисов в целом. Но вместе с появлением новых решений появляются и новые вызовы в области энергоснабжения, охлаждения и обеспечения экоустойчивости дата-центров.

Как сообщается в материалах ассоциации, развитие ИИ-систем значительно влияет на рынок ЦОД и сопутствующую инфраструктуру. Изменения продвигаются гиперскейлерами, которые оптимизируют свою инфраструктуру для повышения вычислительной плотности, что необходимо для ИИ-задач. По мнению экспертов, дата-центры для ИИ-нагрузок оптимальнее строить с нуля, а не пытаться модернизировать уже существующие мощности, поскольку современная инфраструктура отличается уникальными требованиями к охлаждению и энергоснабжению.

Согласно опросу AFCOM, 53 % представителя индустрии уверены, что новые ИИ-проекты определённо увеличат требования к ёмкости в колокейшн-сегменте. 56 % респондентов заявили, что планируют внедрять в своих ЦОД решения для поддержки ИИ-нагрузок, причём в основном речь идёт о генеративном ИИ (43 %). Помимо ИИ, рост спроса на вторичных рынках и спроса на высокоёмкие колокейшн-сервисы также стали стимулами к реализации новых проектов ЦОД.

Источник изображения: Ricardo Gomez Angel/unsplash.com

Данные AFCOM косвенно подтверждается прогнозами Gartner на 2024 год — общие IT-расходы вырастут до $5 трлн (+6,8 % год к году), а сегмент ЦОД прибавит сразу 7,5 % и вырастет до $261 млрд. Эксперты уверены, что корпорации будут находить всё больше способов применения IT-технологий, а ЦОД формируют костяк корпоративной IT-инфраструктуры. И спрос почувствуют все, кто занят в строительстве и эксплуатации ЦОД.

Источник изображения: AFCOM

По мнению европейских экспертов, проблемы, связанные с экономическими причинами, цепочками поставок, доступностью земли и энергии, а также местными законами можно будет решить с помощью внедрения инноваций. Все эти вызовы могут стать главными для индустрии ЦОД в 2024 году. Так, 73 % респондентов намерены использовать возобновляемую энергию на своих объектах, а 27 % уже делают это.

Источник изображения: AFCOM

Также ожидается рост доли модульных ЦОД. 42 % респондентов приветствуют гибридный подход к строительству дата-центров, при котором наряду с капитальными строениями используются готовые модульные конструкции. В основном речь идёт и готовых модулях питания (78 %) и охлаждения (72 %). Модульный подход способен сократить время строительства ЦОД на 40–80 % и снизить на ⅔ углеродный выброс.

Источник изображения: AFCOM

При этом ИИ порождает не только проблемы и вызовы. Развитие систем ИИ способствует оптимизации работы самих дата-центров, а также повышению уровня безопасности. Например, ИИ может прогнозировать пиковые нагрузки и автоматически распределять физические и виртуальные ресурсы, а также учитывать доступность источников энергии, что повышает экоустойчивость площадок.

Операторы ЦОД оказались на переднем фронте монументальных изменений — по некоторым оценкам, внедрение ПО на основе больших языковых моделей (LLM) в следующие пять лет станет столь же повсеместным, как и обычных веб-приложений, а новые технологии способны произвести революцию в любом бизнесе.