2020-ականների ենթակառուցվածքային «ոսկե տենդը» բնորոշվում է շինարարական աննախադեպ և լարված բումով։ Մինչ Microsoft-ի, Google-ի և Amazon Web Services (AWS)-ի նման հիպերմասշտաբային ընկերությունները մրցավազքի մեջ են՝ ապահովելու հաջորդ սերնդի լեզվական մեծ մոդելների (LLMs) մարզման համար անհրաժեշտ հաշվողական հզորությունը, նրանք դիմում են ֆիզիկական աշխարհի հիմնասյանը՝ հմուտ աշխատուժին։ Սակայն միլիարդավոր դոլարների ներդրումների մասին վերնագրերի տակ լուռ լարվածություն է հասունանում հենց այն մասնագետների շրջանում, որոնց վստահված է արհեստական բանականության ապագայի «լարերը միացնելը»։

Տասնամյակներ շարունակ տվյալների կենտրոնների հսկայական նախագծերում պայմանագիր կնքելը կոմունալ և արդյունաբերական շինարարության գագաթնակետն էր։ Այսօր, սակայն, ավելի ու ավելի շատ էլեկտրիկներ և նախագծերի ղեկավարներ վերապահումով են մոտենում դրան։ Դժգոհությունները վերաբերում են ոչ միայն աշխատանքի ինտենսիվությանը, այլև այդ կառույցների երկարաժամկետ հասարակական և տնտեսական հետևանքներին։ Քանի որ գեներատիվ արհեստական բանականության (Generative AI) աշխատանքի համար անհրաժեշտ էլեկտրաէներգիայի պահանջարկը սրընթաց աճում է, մենք ականատես ենք լինում թվային առաջընթացի արժեքի և գնի վերաբերյալ շահագրգիռ կողմերի ընկալման փոփոխությանը։

Ֆիզիկական ենթակառուցվածքի և թվային հավակնությունների միջև առկա շփումը

Ժամանակակից հիպերմասշտաբային օբյեկտի կառուցումը հսկայական աշխատանք է։ Այս հարթակները պահանջում են էլեկտրաէներգիայի հսկայական ծավալներ, սառեցման բարդ համակարգեր և էներգամատակարարման պահուստային կրկնօրինակումներ, որոնք կարող են լարվածության հասցնել տեղական էներգացանցերը։ Աշխատանքային մասնագետների համար այս նախագծերի իրականությունը հաճախ «տեխնոլոգիական նորարարության» մասին չէ, այլ ծանր գրաֆիկների, տեղական համայնքների դիմադրության և այն գիտակցման, որ այդ օբյեկտները գնալով ավելի են դիտարկվում որպես «սև արկղեր», որոնք սպառում են ռեսուրսներ՝ առանց տեղական տնտեսությանը որևէ օգուտ տալու։

Այս տրամադրությունը յուրահատուկ խոչընդոտ է ստեղծում այն ձեռնարկությունների համար, որոնք ձգտում են ընդլայնել իրենց թվային ենթակառուցվածքը։ Երբ աշխատուժը՝ այն մարդիկ, որոնք ճարտարապետական գծագրերը վերածում են էներգիայով հագեցած իրականության, սկսում է կասկածի տակ դնել իր աշխատանքի բարոյականությունը կամ կայունությունը, դրա հետևանքները զգացվում են ամբողջ տեխնոլոգիական մատակարարման շղթայում։

Բիզնես առաջնորդների և տեխնոլոգիական տնօրենների (CTO) համար սա զգալի հետևանքներ ունի.

  • Նախագծերի ուշացումներ. Աշխատուժի պակասը կամ կապալառուների կողմից ընտրողական մոտեցումը կարող են հանգեցնել տվյալների կենտրոնների ավարտի ժամկետների երկարաձգմանը։
  • Կապիտալ ծախսերի (CAPEX) աճ. Տեղական համայնքների և արհմիությունների աճող դիմադրությունը հաճախ հանգեցնում է նախագծային հավելավճարների, քանի որ ընկերությունները ստիպված են լինում առաջարկել համայնքային ավելի մեծ օգուտներ կամ ցանցի ամրապնդման ավելի հուսալի միջոցներ՝ հավանություն ստանալու համար։
  • Ռազմավարական վերանայում. Ընկերություններն այժմ ստիպված են մտածել՝ արդյո՞ք հսկայական ֆիզիկական «սիլոսների» կառուցումը առաջ գնալու ամենաարդյունավետ ուղին է, թե՞ պետք է անցնել ապակենտրոնացված կամ եզրային (edge) հաշվարկային ճարտարապետության՝ ֆիզիկական ծախսերը նվազեցնելու համար։

ROI-ի (ներդրումների եկամտաբերության) և կայուն փոխակերպման հավասարակշռումը

Տվյալների կենտրոնների ընդլայնման ներկայիս ընթացքը հստակորեն անկայուն է, եթե դիտարկվի ավանդական «կառուցել ավելին՝ ցանկացած գնով» տեսանկյունից։ Բիզնեսի ղեկավարները պետք է գիտակցեն, որ թվային փոխակերպումն այլևս միայն ծրագրային ապահովման կամ ամպային տեխնոլոգիաների մասին չէ. այն այժմ անքակտելիորեն կապված է էներգակառավարման և ֆիզիկական ենթակառուցվածքների դիմացկունության հետ։

Երբ ընկերությունը գործառնությունները օպտիմալացնելու համար մեծապես ապավինում է ԱԲ-ին (AI), այն պետք է հասկանա այդ կախվածության ֆիզիկական գինը։ Եթե ձեր CRM կամ ավտոմատացման հարթակների աշխատանքի համար անհրաժեշտ ենթակառուցվածքը հայտնվում է աշխատանքային վեճի կամ էներգացանցի ճգնաժամի մեջ, ձեր գործառնական ճկունությունը վերանում է։

ROI-ի հետևանքները խորն են։ Այն ընկերությունները, որոնք իրենց ԱԲ նախաձեռնությունները պլանավորելիս հաշվի չեն առնում շինարարության և կոմունալ ծառայությունների ոլորտի անկայունությունը, վտանգում են իրենց ակտիվները։ Փոխարենը, միայն հաշվողական հզորության ծավալի վրա կենտրոնանալու փոխարեն, առաջադեմ կազմակերպությունները սկսում են ուշադրությունը դարձնել գոյություն ունեցող համակարգերի արդյունավետության օպտիմալացմանը։ Սա ներառում է ներդրումներ ավելի խելացի ծրագրային ապահովման, կոդավորման ճկուն մեթոդների և ԱԲ գործակալների մեջ, որոնք կարող են կառավարել աշխատանքային հոսքերը՝ առանց էներգատար հսկայական տվյալների պահեստների։

Ավելին, մենք տեսնում ենք «ճշգրիտ հաշվարկների» (precision compute) միտում։ Փոխարենը տվյալները հսկայական, կենտրոնացված «լճերի» մեջ լցնելու, բիզնեսները կիրառում են պատվերով մշակված ծրագրային լուծումներ, որոնք տվյալները մշակում են աղբյուրին ավելի մոտ։ Սա ոչ միայն նվազեցնում է կախվածությունը հսկայական, վիճահարույց տվյալների կենտրոններից, այլև բարելավում է տվյալների մշակման արագությունն ու անվտանգությունը՝ ի վերջո բերելով թվային ներդրումների ավելի բարձր եկամտաբերության։

Ապագա ուղին. արդյունավետությունն ընդդեմ ընդլայնման

Նայելով առաջ՝ դեպի տասնամյակի մնացած մասը, տեխնոլոգիական ենթակ