人工智能正在改變世界，預計到 2030 年，全球市場價值將達到 2-4 萬億美元。

　　未來就在眼前，我們似乎每隔幾個月就會見證一次技術大爆炸。

　　人工智能已經滲透到我們生活的方方面面，從根本上改變了我們的工作和娛樂。數據中心是所有這些令人興奮的事情的核心。簡而言之，人工智能就是使用計算機系統模擬人類智能過程。這包括學習、推理，以及——特別有趣的——自我糾正。換句話說，這就像在計算機中擁有人腦。比爾蓋茨將其崛起比作歷史上一些最重要的技術進步的開始。

　　人工智能的激增令人震驚。例如，ChatGPT 僅用五天就達到了 100 萬用戶;對于 Netflix 來說，這一里程碑花了幾年時間。從這些爆炸式增長的例子可以看出，人們對實施這項技術的熱情。

　　然而，人工智能對數據的胃口大得驚人，處理這些數據所需的計算能力也非常巨大，尤其是考慮到這種需求只會進一步增加。這就是數據中心基礎設施的作用所在。數據中心是數字世界的骨干，不再僅僅是存儲空間，而是正在迅速演變成整個生態系統。這些生態系統耗能巨大，需要快速處理能力來處理能源密集型流程并在全球范圍內高效地交付數據。

　　數據中心是成排的服務器、存儲系統和復雜網絡的所在地，這些網絡促進了信息的流動。這些設施對于各種工作負載都至關重要，從搜索查詢到金融交易和數字交互，通常在完成任務時保持靜默。盡管人工智能的需求和能力在不斷進步，但確保它們與數據中心基礎設施的兼容性至關重要。

　　處理數據所涉及的每項計算都是人工智能的關鍵，這些過程的效率取決于三種主要類型的處理器：圖形處理單元 (GPU)、中央處理單元 (CPU) 和張量處理單元 (TPU)。

　　一方面，GPU 擅長管理并行性，非常適合訓練 AI 模型。另一方面，CPU 允許在不斷增加的規模上同時執行任務方面具有更大的靈活性。最后，TPU 是 Google 在該領域的發展，最適合在最短的時間內完成盡可能多的 AI 任務。

　　將人工智能集成到數據中心面臨多項挑戰：

　　1.電源：人工智能訓練過程需要高性能計算基礎設施，因此需要可靠且充足的電源系統。

　　2.連接性：無縫、高速和低延遲的網絡連接對于高效的數據傳輸和通信至關重要。

　　3.冷卻：人工智能工作負載會產生大量熱量，需要先進的冷卻系統來保持最佳工作溫度。

　　人工智能不斷涌現和發展，因此必須對法規做出改變。例如，歐盟最近發布的《人工智能法案》將人工智能的應用分為四個不同的風險級別：不可接受、高風險、有限風險、最小風險或無風險。同時，NIS2 指令擴大了網絡安全法規的范圍，以涵蓋數字領域。

　　因此，包括數據中心在內的行業面臨的主要挑戰之一將是跟上這些法規的步伐。人工智能的發展速度比我們近年來看到的任何發展都要快，數據中心必須迅速行動，以跟上目前正在定義的不斷變化的參數和風險邊界。

　　總而言之，人工智能革命正在改變我們的數字基礎設施的工作方式，數據中心是首批轉型的領域之一。這種轉型至關重要，因為隨著我們發現應用人工智能的新方法，我們將需要從技術進步到監管合規等一切。這既涉及技術進步，也涉及應對隨著人工智能的發展而堆積如山的新法律法規的需要。因此，人工智能和數據中心的歷史是不斷發展和相互塑造的歷史。

　　作者：Muhammad Zulhusni