W erze transformacji cyfrowej i wykładniczego wzrostu danych, centra danych AI stały się rewolucyjną siłą zmieniającą oblicze technologii informatycznych. Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji w każdej branży, centra danych ewoluują z pasywnych magazynów danych w inteligentne, samooptymalizujące się ekosystemy.
Czym właściwie jest centrum danych AI i jak zmienia ono przyszłość infrastruktury? Przyjrzyjmy się, jak inżynierowie gbc podchodzą do projektowania centrów danych AI: analizując ich wpływ na infrastrukturę, zapotrzebowanie na energię oraz przyszłość zrównoważonych, wysokowydajnych systemów obliczeniowych.
Czym są centra danych AI?
Większość centrów danych korzysta z miejskiej sieci elektroenergetycznej jako głównego źródła zasilania. Sieć ta dostarcza energię, która następnie jest przetwarzana na miejscu, aby sprostać wymaganiom systemów IT w zakresie napięcia i natężenia. Oprócz sieci miejskiej wiele obiektów posiada generatory rezerwowe, które zapewniają ciągłość zasilania w przypadku awarii lub przerw w dostawie prądu. Mogą one wspierać główne źródło energii lub pełnić rolę awaryjnego zabezpieczenia, gwarantując nieprzerwany dostęp do krytycznych zasobów i usług.
Energia dostarczana do centrum danych przechodzi przez kilka etapów transformacji i dystrybucji. Po wejściu do obiektu trafia do głównych rozdzielnic (MDB), skąd jest kierowana do systemów takich jak UPS, banki obciążeń czy sprzęt IT. Dzięki temu wrażliwe systemy są chronione przed przepięciami i zakłóceniami, co pozwala utrzymać ciągłość działania i zapobiega uszkodzeniom technologii napędzających te wysokowydajne obiekty.
Kluczowym elementem tej architektury jest system zasilania awaryjnego UPS (Uninterrupted Power Supply). UPS zapewnia tymczasowe zasilanie w czasie przerw, dając czas na uruchomienie generatorów rezerwowych i utrzymanie płynności operacyjnej. Jest to fundament ochrony infrastruktury krytycznej – nawet krótkie przerwy w zasilaniu nie zakłócają pracy centrum danych ani usług świadczonych dla klientów. Systemy UPS stanowią część niezbędnej architektury odporności, którą nowoczesne obiekty muszą wdrażać, aby sprostać wymogom cyfrowej niezawodności i ciągłości operacyjnej.
Rosnący wpływ AI na branżę centrów danych
W 2025 roku branża centrów danych osiągnęła punkt zwrotny. Po udziale w niemal dziesięciu globalnych konferencjach jedno stało się jasne: wymagania związane ze sztuczną inteligencją napędzają kolejną falę projektowania centrów danych.
Na pierwszy plan wysunęły się koncepcje takie jak szkolenie AI, wnioskowanie, chłodzenie cieczą czy obliczenia o wysokiej wydajności (HPC). Wielu tradycyjnych operatorów nie było jednak przygotowanych na tę zmianę – od modeli zorientowanych na przechowywanie danych do architektury skupionej na mocy obliczeniowej. AI łączy świat chmury obliczeniowej z HPC, wprowadzając do sektora nowe terminologie i rozwiązania.
Czytaj więcej: 5 najważniejszych technologii centrów danych w 2025 roku: technologie wschodzące i sieciowe – gbc engineers
Spojrzenie wstecz: historyczne zastosowanie AI w centrach danych
Dekady temu AI wykorzystywano w prostych systemach monitorowania. Wraz ze wzrostem wolumenu danych i potrzeb obliczeniowych analityka wspierana przez AI zaczęła usprawniać zarządzanie serwerami i optymalizować infrastrukturę. Rozwój big data i zaawansowanych modeli uczenia maszynowego (ML) umożliwił centrom danych przewidywanie i zapobieganie awariom, redukcję kosztów energii oraz inteligentne równoważenie obciążeń.
Dziś centra danych AI przekształciły się w strategiczne aktywa cyfrowe – nie tylko utrzymują operacje IT, lecz także wspierają decyzje biznesowe dzięki analizie danych w czasie rzeczywistym.
Ewolucja AI w centrach danych
AI w centrach danych nie jest nowością – ewoluowała od prostych narzędzi automatyzacji do złożonych systemów ML i sieci neuronowych, które potrafią przewidywać awarie sprzętu zanim nastąpią, automatycznie przekierowywać obciążenia dla maksymalnej wydajności i optymalizować zużycie energii w czasie rzeczywistym.
Ten rozwój oznacza przełom w kierunku centrów danych samodzielnie zarządzających i samonaprawiających się, które mogą skalować się wraz z rosnącymi wymaganiami współczesnych obciążeń AI. Dla każdej firmy chcącej zachować konkurencyjność inwestycja w systemy oparte na AI – zarówno poprzez prywatne budowy, jak i kolokację – stała się koniecznością. Postęp ten nie tylko zwiększa efektywność operacyjną, lecz także przygotowuje centra danych do wspierania przyszłości inteligentnych obliczeń.
Zrozumienie infrastruktury AI: Przejście od danych do mocy obliczeniowej
Jedną z najważniejszych zmian w centrach danych AI jest przejście od pamięci masowej do mocy obliczeniowej. Tradycyjne centra danych zazwyczaj korzystają z szaf rackowych opartych na procesorach CPU o mocy około 10 kW na szafę. Natomiast obciążenia AI bazują na procesorach graficznych (GPU), które mogą zużywać nawet 140 kW na szafę lub więcej.
Ta fundamentalna zmiana pokazuje różnicę między tradycyjnymi obiektami a centrami danych gotowymi na AI. Jak powiedział Jensen Huang, prezes NVIDIA, wkraczamy w erę „fabryk AI” – centrów danych budowanych do szkolenia i wnioskowania na masową skalę.
Ogromne wymagania obliczeniowe
Szkolenie najnowocześniejszych modeli AI to proces niezwykle wymagający obliczeniowo, a jego skala jest imponująca. Meta, na przykład, wytrenowała swój model LLaMA 3.1, wykorzystując ponad 48 000 procesorów graficznych NVIDIA H100 – co wymagało ponad 4,5 petabajta pamięci wideo i ogromnych zasobów energii. Te „fabryki AI”, jak nazywa je Jensen Huang, przypominają linie produkcyjne cyfrowej inteligencji, wymagające nie tylko wydajnych układów scalonych, lecz także solidnych systemów chłodzenia, ultraszybkich sieci przesyłu danych i wysoce odpornych systemów zasilania.
Ponieważ nowe dane nieustannie trafiają do środowisk treningowych, zdolność do obsługi obliczeń o wysokiej gęstości staje się kluczowa. Pojedynczy proces szkoleniowy dużego modelu językowego może zużywać tyle energii, ile setki gospodarstw domowych rocznie, co podkreśla pilną potrzebę wydajnej i zrównoważonej infrastruktury wspierającej przyszłość sztucznej inteligencji.
Energia i wpływ na środowisko
Rozwój centrów danych AI niesie ze sobą poważne konsekwencje środowiskowe. Według Międzynarodowej Agencji Energetycznej (IEA) zapotrzebowanie na energię elektryczną ze strony centrów danych, AI i wydobycia kryptowalut może do 2026 roku wzrosnąć ponad dwukrotnie. Szkolenie zaawansowanych modeli AI pochłania ogromne ilości energii, obciążając sieci energetyczne i zwiększając emisję dwutlenku węgla.
Niektóre firmy badają radykalne rozwiązania – Microsoft, na przykład, rozważa ponowne uruchomienie zamkniętej elektrowni jądrowej Three Mile Island, aby zapewnić stałe zasilanie dla operacji AI. Trendy te zmuszają regulatorów i operatorów centrów danych do ponownego przemyślenia strategii zrównoważonego rozwoju.
Nowa definicja projektowania centrów danych
Centra danych AI różnią się strukturalnie od tradycyjnych. Podczas gdy starsze obiekty koncentrowały się na maksymalizacji dostępności pamięci masowej i sieci, centra danych AI priorytetowo traktują gęstość obliczeniową i są projektowane z myślą o znacznie wyższym zużyciu energii. Zużycie mocy na szafę może przekraczać 100 kW – pięć do dziesięciu razy więcej niż w typowych centrach danych. Aby sprostać temu zapotrzebowaniu, niezbędne jest wdrażanie zaawansowanych technologii chłodzenia, zarówno cieczą, jak i powietrzem, a także zoptymalizowane zarządzanie przepływem powietrza i solidne plany redundancji.
Kluczowe znaczenie mają również szybkie połączenia między procesorami GPU, umożliwiające rozproszone szkolenie obejmujące biliony parametrów. Ta transformacja napędza rozwój nowej generacji kampusów, zaprojektowanych specjalnie z myślą o wydajności i efektywności obciążeń opartych na AI.
Rola liderów branży
Najwięksi gracze w sektorze AI i chmury obliczeniowej intensywnie inwestują w infrastrukturę zoptymalizowaną pod kątem sztucznej inteligencji. Google opracowało własne jednostki Tensor Processing Units (TPU) i rozbudowuje klastry superkomputerowe. Amazon Web Services (AWS) stworzył autorskie układy scalone, takie jak Trainium i Inferentia, aby zmniejszyć zależność od GPU firm trzecich. Microsoft buduje dedykowane kampusy AI, a ambicje Meta obejmują szkolenie modeli liczących biliony parametrów.
Dynamicznie rozwija się również CoreWeave – firma specjalizująca się w infrastrukturze chmurowej opartej na GPU – która osiągnęła miliardowe wyceny i rozszerza działalność na nowe rynki. Wszystko to pokazuje branżowy konsensus: obciążenia AI wymagają zupełnie nowego rodzaju centrów danych.
Perspektywy na przyszłość
Wraz z dalszym rozwojem sztucznej inteligencji infrastruktura musi skalować się proporcjonalnie. Od generatywnej AI po systemy autonomiczne, przyszłe zastosowania będą opierać się na szybkiej, niezawodnej i zrównoważonej mocy obliczeniowej. Centra danych AI stają się dziś kluczowym elementem tej transformacji.
Decyzje podejmowane teraz – dotyczące źródeł energii, architektury chipów i lokalizacji obiektów – ukształtują nie tylko konkurencyjność firm, lecz także globalny ślad węglowy gospodarki cyfrowej. Nadchodzące lata pokażą, czy branża potrafi połączyć innowacyjność z odpowiedzialnością.
Czytaj więcej: Serwery w centrach danych: trendy i innowacje 2025 – gbc engineers
Gotowy na przyszłościowe przygotowanie swojego centrum danych?
Nawiąż współpracę z inżynierami gbc, aby zaprojektować obiekt, który zapewni wydajność, niezawodność i długoterminową wartość.
🌐 Odwiedź: www.gbc-engineers.com
🏗️ Poznaj nasze usługi: Usługi – gbc engineers
Wnioski: Przyszłość centrów danych AI
Centra danych AI otwierają nowy rozdział w ewolucji infrastruktury – miejsca, w których inteligencja, wydajność i elastyczność spotykają się ze sobą. W miarę jak firmy coraz szybciej integrują sztuczną inteligencję ze swoimi działaniami, zapotrzebowanie na wyspecjalizowane środowiska obliczeniowe będzie systematycznie rosło.
Od szkolenia ogromnych modeli językowych po wnioskowanie w czasie rzeczywistym – te inteligentne centra będą napędzać przyszłość innowacji. Niezależnie od tego, czy nazywamy je „fabrykami AI”, czy „centrami obliczeniowymi”, jedno jest pewne: sztuczna inteligencja redefiniuje znaczenie centrum danych.
Aby zachować konkurencyjność w tym dynamicznie zmieniającym się otoczeniu, współpraca z partnerami myślącymi przyszłościowo staje się niezbędna. Inżynierowie gbc wspierają tę transformację, oferując innowacyjne rozwiązania konstrukcyjne oraz dogłębną wiedzę techniczną, dostosowaną do unikalnych wyzwań infrastruktury gotowej na AI.