Мощность, возможности подключения и следующий этап суперцикла ИИ

Тридцать лет назад некоторые считали Интернет не более чем мощным факсимильным аппаратом.

Спустя три десятилетия и триллионы долларов мы знаем, что мышление, ориентированное на сегодняшний день, не работает для технологических суперциклов. Они приходят волнами и изменяют все, к чему прикасаются.

Мы рискуем совершить ту же ошибку с суперциклом ИИ.

Следующий рубеж переносит искусственный интеллект с наших ноутбуков и телефонов в реальный мир. Мы уже видим ранние сигналы этого будущего с Уэймо роботаксис, Amazon промышленные роботы и Мета и Google инновации в умных очках.

С точки зрения инфраструктуры, этот сдвиг требует взгляда «в будущее» на то, что ИИ потребуется дальше. Ясно одно: ИИ перерастает инфраструктуру, созданную для Интернета, с точки зрения вычислений, возможностей подключения и мощности.

Давление проявляется в первую очередь на фабриках искусственного интеллекта, в центрах обработки данных, где модели обучаются и развертываются. Эти объекты продолжают становиться больше и плотнее, исходя из предположения, что концентрация вычислений в небольшом количестве мест остается жизнеспособной.

Власть бросает вызов этому предположению. По оценкам отраслевых экспертов, рабочие нагрузки искусственного интеллекта уже потребляют десятки гигаватт во всем мире. По некоторым оценкам, к концу десятилетия потребление может приблизиться к сотням гигаватт, что выходит за пределы существующей энергетической инфраструктуры. На обеспечение безопасности сетевых подключений уходят годы. Критически важные электрические компоненты сталкиваются с длительными сроками поставки. Масштабирование вчерашней модели центров обработки данных не будет идти в ногу со временем.

Это больше, чем проблема с питанием. Это архитектурный вариант.

В отрасли часто задают вопрос, как построить более крупные центры обработки данных. Более важный вопрос заключается в том, как строить различные системы. ИИ требует архитектур, которые размещают вычисления там, где есть электроэнергия, и соединяют их, чтобы они работали как единое целое.

Связь играет центральную роль. Высокопроизводительные оптические и IP-сети позволяют рабочим нагрузкам ИИ дезагрегировать, синхронизировать и эффективно перемещать их между собой. Они превращают распределенную мощность в полезную инфраструктуру.

Следующий этап развития ИИ будет зависеть не столько от вычислительных мощностей, сколько от того, насколько эффективно будет работать интеллект.

Исследования Bell Labs указывают на ежегодный рост трафика между центрами обработки данных и метро в течение следующего десятилетия. Это отражает структурный сдвиг в сторону распределенной архитектуры ИИ, а не краткосрочный всплеск.

Обучение все чаще охватывает несколько площадок. Вывод приближается к пользователям. Метро и региональные местоположения становятся активными частями системы искусственного интеллекта, а не простыми точками доступа.

В этой модели сети перестают действовать как пассивные транспортные уровни. Они образуют интеллектуальную структуру, которая синхронизирует вычисления, данные и решения в основных, городских и периферийных средах.

Возможность подключения больше не просто перемещает данные. Оно определяет, где может существовать интеллект.

Этот следующий этап часто называют физическим ИИ — интеллектом, встроенным в машины, инфраструктуру и системы, которые напрямую взаимодействуют с реальным миром, где решения принимаются за доли секунды, а ошибки могут быть катастрофическими.

Физический ИИ меняет то, что должны делать сети. Сети развивались вокруг человеческого поведения. Движение транспорта шло по предсказуемому сценарию, в основном шло вниз по течению и терпело задержки.

Нативный AI-трафик ведет себя по-другому. Он варьируется в более широких пределах, передает больше данных в восходящий поток и требует строгой задержки и надежности.

Сегодня лишь небольшая часть трафика мобильной сети может считаться действительно искусственной. По мере того, как этот показатель растет, сетевые требования фундаментально меняются.

Задержка должна оставаться детерминированной. Надежность должна быть спроектирована. Доступность приближается к тому, что известно в отрасли как «шесть девяток» (почти идеальный уровень надежности системы, гарантирующий время безотказной работы 99,9999%), поскольку физические системы зависят от стабильных результатов.

Эти требования требуют сетей с искусственным интеллектом. Программно-управляемые платформы наблюдают за условиями, прогнозируют спрос, оптимизируют производительность и защищают себя в режиме реального времени. В конечном счете, большая ценность подключения будет зависеть от интеллекта, встроенного в саму сеть.

Этот сдвиг фундаментально меняет способ построения и работы критически важных систем.

Заводы, транспортные системы, энергетические сети, больницы, сети общественной безопасности и оборонная среда — все зависит от возможности подключения, которая является предсказуемой, устойчивой и надежной в экстремальных условиях.

Поскольку ИИ влияет на физические результаты, целостность сети становится частью самой системы безопасности, формируя надежность, отказоустойчивость и национальную безопасность.

Доверие начинается с инфраструктуры, которая работает предсказуемо, защищает данные и остается безопасной при любых условиях. Это также зависит от поставщиков, на которых правительства, отрасли и партнеры могут положиться в критически важных сетях. В эпоху искусственного интеллекта доверие определяет, сможет ли разведка безопасно работать в больших масштабах.

Рабочие нагрузки ИИ требуют бесперебойного и постоянного подключения. Инфраструктура должна поддерживать надежную передачу данных от центра обработки данных к периферии и устройствам, через корпоративные, мобильные и спутниковые сети, а также через партнеров и границы. Функциональная совместимость обеспечивает масштабируемость, устойчивость и скорость. Открытые системы, основанные на стандартах, уменьшают зависимость и позволяют аналитике перемещаться туда, где существуют власть, данные и спрос. В более противоречивом мире совместимость становится источником силы.

Ни одна компания или страна не сможет построить будущее искусственного интеллекта в одиночку. Прогресс зависит от сотрудничества и совместных инноваций в облачных, полупроводниковых, программных, коммуникационных и отраслевых экосистемах. Лидерство в эпоху искусственного интеллекта означает объединение усилий партнеров и быстрый переход от инноваций к внедрению. Те, кто объединяет экосистемы, будут определять, как ИИ стимулирует рост, безопасность и долгосрочную конкурентоспособность.

Интернет-суперцикл изменил глобальную экономику, объединив людей. Суперцикл ИИ снова изменит его, объединив интеллект между отраслями и физическим миром.

Вопрос сейчас не в том, сможет ли ИИ обеспечить преобразующий рост производительности; дело в том, насколько быстро достигаются эти выгоды и насколько широко общества могут их охватить.

Инфраструктура определит ответ. Надежная, совместимая связь будет определять, куда будут поступать разведданные, насколько безопасно они будут работать и какую выгоду получат экономики.

Предстоящая задача ясна. Нам нужна инфраструктура, которая будет безопасно, эффективно и надежно доставлять разведданные туда, где они необходимы. Если мы сделаем это правильно, ИИ станет надежным драйвером производительности, конкурентоспособности и долгосрочного экономического прогресса.