Стремительное развитие ИИ-технологий в Китае проходит не без эксцессов. По данным Datacenter Knowledge, в стране создано большое количество дата-центров для ИИ-систем, однако их ёмкость оказалась избыточной, а сами они оказались не лучшим образом приспособлены под такие нагрузки.
По информации китайских СМИ, проводящих собственные расследования, местные операторы создали слишком большие ёмкости, переоценив спрос. Негативно сказывается на отрасли и отсутствие достаточных компетенций в создании и управлении сложными ИИ-инфраструктурами. Для ИИ-приложений требуется иная архитектура ЦОД, более плотно интегрирующая на уровне «железа» и ПО вычисления, хранение и сети. Кроме того, такие объекты потребляют примерно вчетверо больше энергии в сравнении с традиционными ЦОД на базе CPU.
Источник изображения: Nadiia Ganzhyi/unsplash.com
При этом эксплуатация среднестатистического ИИ ЦОД на 1250 серверов в Китае обходится довольно дорого, до ¥1 млрд ($141 млн) в год. В основном расходы приходятся на электроэнергию и амортизацию. В прошлом году эксперты AI Technology Review пришли к выводу, что прогнозы в необходимости большого числа ЦОД были не вполне верными и спрос оказался переоценен. В результате это привело к простою серверов, а в некоторых случаях даже к закрытию ИИ-центров.
К 2025 году Китай планирует ввести в эксплуатацию 50 вычислительных центров для систем искусственного интеллекта, за четыре года вычислительные способности страны должны вырасти на треть. По некоторым оценкам, 70 новых центров строятся уже сейчас. Представители государственных структур КНР раскрыли, что за последний год власти потратили $6,1 млрд на строительство крупных кампусов ЦОД, а ещё $28 млрд вложили в отрасль частные компании.
Однако программа по переносу крупных ЦОД в западные регионы страны, например, во Внутреннюю Монголию, где есть избыток энергии, а рабочая сила и земля дешевле, чем на востоке, не вполне оправдала себя. Заказчики из густонаселённых восточных районов предпочитают использовать новые кампусы на западе исключительно для хранения, но не обработки данных. Этому мешают высокая задержка доступа, а также дороговизна подключения — порядка ¥160 тыс. ($22,5 тыс.) в месяц за выделенный канал шириной 1 Гбит/с.
Источник:
