Pusat data yang dipacu AI membentuk tulang belakang masa depan digital kita. Untuk terus berada di hadapan, mempercepatkan penggunaan pusat data yang sedia AI adalah penting, dan artikel ini meneroka tiga fasa yang terlibat.
AI kini merupakan asas baharu bagi pembangunan industri di seluruh dunia. Teknologi ini digunakan untuk pelbagai perkara, daripada mengautomasikan tugasan rutin kepada menjana idea baharu untuk produk dan perkhidmatan, dan impaknya dijangka akan meningkat.
Menurut laporan "Keadaan Kecerdasan Buatan" McKinsey, sehingga tahun lepas, 65% organisasi di seluruh dunia telah mengintegrasikan AI ke dalam sekurang-kurangnya satu fungsi perniagaan (angka ini dijangka mencapai 50% pada tahun 2023). Sementara itu, IDC menganggarkan bahawa penjanaan data global akan mencapai 175 ZB tahun ini, terutamanya didorong oleh AI, pembelajaran mesin dan pemprosesan data masa nyata.
Dengan pertumbuhan pesat pasaran pusat data, AI akan menjadi pemacu pertumbuhan utama. Adakah infrastruktur anda bersedia untuk trend ini?
AI dalam Pusat Data: Transformasi Mengganggu
Aplikasi AI moden sentiasa meningkatkan had reka bentuk pusat data sedia ada. Daripada mengendalikan beban kerja perniagaan dalaman berdasarkan algoritma pembelajaran mesin kepada peningkatan kecekapan dan keselamatan tenaga melalui model ramalan, AI sedang melonjakkan keupayaan operasi pintar pusat data ke tahap yang lebih tinggi.
Transformasi ini disokong oleh pusat data berketumpatan tinggi yang dilengkapi dengan kluster GPU. Kluster ini boleh mengendalikan beban kerja selari yang besar, memenuhi permintaan kuasa pengkomputeran untuk latihan model dan inferens.
Walau bagaimanapun, tiada model tunggal yang universal untuk transformasi ini. Kadar pelaksanaan AI berbeza-beza merentasi rantau, perusahaan dan kemudahan yang berbeza, menjadikan pemahaman yang mendalam tentang laluan evolusi pusat data AI adalah penting.
Infrastruktur Pusat Data AI: Perspektif Global
Berikut adalah beberapa angka penting:
Amerika Utara menyumbang lebih 40% daripada bahagian pasaran pusat data global dan diunjurkan akan meningkatkan kapasitinya sebanyak 2.5 kali ganda pada tahun-tahun akan datang.
Negara-negara seperti Ireland, Denmark dan Jerman menjadi hab pusat data, hasil daripada dasar cukai yang menggalakkan, ketersambungan yang kukuh dan tumpuan terhadap kemampanan.
Rantau Asia Pasifik dijangka mencapai kadar pertumbuhan yang lebih tinggi (CAGR sebanyak 13.3% dari tahun 2025 hingga 2030), didahului oleh China, Jepun, India dan Singapura.
Tiga Fasa Penggunaan Pusat Data Berpacuan AI
Pengintegrasian AI ke dalam operasi pusat data biasanya berlaku dalam tiga fasa:
**Penyediaan Data:** Dalam fasa ini, AI mengumpul data daripada pelbagai sumber, seperti pangkalan data, API, log, imej, video, sensor dan sumber lain yang mungkin masa nyata atau bukan masa nyata. Data ini kemudiannya dilabel/diberi anotasi; ralat dialih keluar dan ditukar kepada format yang boleh difahami oleh model AI. Ini adalah asas untuk ketepatan dan prestasi model.
**Latihan:** Sistem AI mula mengajar model AI cara melaksanakan tugas melalui fasa penyediaan data. Rangkaian saraf model AI mempelajari data, komposisinya, coraknya dan hubungannya. Ini juga dikenali sebagai fasa pembelajaran mendalam. Fasa ini memerlukan persekitaran pusat data berketumpatan tinggi yang kaya dengan GPU untuk memproses beban kerja AI dengan kependaman minimum.
**Inferens/Autonomi:** Model AI mula berintegrasi dengan lancar dengan ekosistem luaran dan data baharu, membuat keputusan dan ramalan muktamad. Di sinilah infrastruktur AI memerlukan kabel, suapan data masa nyata dan integrasi sistem yang mendalam.
Mengatasi Cabaran Infrastruktur untuk Menyokong Pusat Data Berpacuan AI
Untuk mencapai autonomi AI, beberapa cabaran asas mesti ditangani.
Ketumpatan Pelabuhan dan Ruang Rak
Beban kerja AI biasanya bergantung pada kluster GPU yang saling terhubung melalui pautan berkelajuan tinggi dan latensi rendah. Ini mengakibatkan ketumpatan port yang tinggi, meningkatkan keperluan ruang dan penyejukan dengan ketara. Reka bentuk rak tradisional tidak dapat ditandingi. Tanpa infrastruktur khusus, perkakasan yang digunakan untuk mempercepatkan AI boleh menjadi hambatan.
Pilihan Media Berwayar
Memilih antara kuprum dan gentian bukan lagi perdebatan teknikal—ia adalah perdebatan strategik. Rangkaian AI memerlukan lebar jalur yang tinggi dan kependaman rendah dalam jarak jauh. Gentian selalunya merupakan pilihan yang diutamakan dalam persekitaran berprestasi tinggi, tetapi hanya jika dirancang dan dipasang dengan betul. Kesilapan di sini boleh menyebabkan pelemahan isyarat dan kehilangan prestasi, terutamanya di kawasan yang bising dan mempunyai gangguan tinggi.
Integrasi IT dengan BAS/BMS
Pusat data AI pintar memerlukan integrasi kolaboratif masa nyata yang lancar merentasi keseluruhan sistem bangunan, menjadikan integrasi mendalam sistem IT dengan Sistem Automasi Bangunan (BAS) dan Sistem Pengurusan Bangunan (BMS) penting.
Walau bagaimanapun, penyepaduan sistem sedemikian sering dikekang oleh pelbagai faktor: infrastruktur legasi, protokol kawalan dan komunikasi yang berbeza, dan kawasan kelabu yang telah lama diabaikan. Kawasan ini menempatkan sistem sokongan teras seperti UPS, penyejuk, pengagihan kuasa dan kawalan HVAC.
Untuk memanfaatkan AI bagi pengoptimuman pintar masa nyata bagi penggunaan tenaga, penyejukan dan keselamatan, skim kabel piawai adalah penting untuk memastikan kesalinghubungan yang seragam dan stabil bagi semua komponen dalam ruang kawasan kelabu ini. Sebaliknya, sistem kawal selia yang berpecah-belah dan kesalinghubungan sistem yang lemah boleh menyebabkan kemerosotan prestasi dan juga risiko serius seperti gangguan perniagaan.
Memandangkan kecerdasan buatan terus meresap ke dalam model perniagaan, jangkaan perkhidmatan pengguna dan aliran kerja digital, pusat data mesti bergerak dan mengikuti perkembangan.
Berhadapan dengan transformasi industri, menangani cabaran secara proaktif telah menjadi pilihan yang perlu untuk mengekalkan daya saing jangka panjang. Keputusan perancangan dan pembinaan infrastruktur semasa akan menentukan secara langsung sama ada pusat data boleh menyesuaikan diri dengan lelaran pantas dan pengembangan fleksibel teknologi AI masa hadapan. Memodenkan infrastruktur dalam era AI pada asasnya adalah tentang membina kebolehsuaian jangka panjang untuk pusat data.
Belden HirschmannRangkaian penuh penyelesaian ketersambungan menawarkan portfolio produk lengkap yang direka khusus untuk senario pusat data AI yang mencabar.
Masa siaran: 9 Mei 2026