Umělá inteligence se může zdát digitální, ale její srdce bije v oceli a energii

Když většina z nás myslí na umělou inteligenci (AI), představujeme si algoritmy, učící se smyčky a rozsáhlé datové modely, které se optimalizují samy v cloudu. Ale za těmito digitálními abstrakcemi stojí velmi fyzický základ: globální síť datových center, která pohání rychlý vývoj AI.

Tyto zařízení závisí na obrovských množstvích elektřiny, průmyslové chladicí kapaliny a toku vody, stejně jako na čerpadlech, turbínách a systémech rozvodů elektřiny. Pokud některý z těchto komponentů selže, i ty nejpokročilejší modely AI mohou úplně zastavit.

Průmyslové nároky na moderní AI

Vlna AI přinesla bezprecedentní investice do infrastruktury – jednu z největších a nejrychlejších expanzí v historii moderní technologie. Velcí technologičtí poskytovatelé investují prostředky do budování a údržby datových center, jejichž rozsah se vyrovná národní infrastruktuře.

Recentní zpráva agentury Reuters tvrdí, že investice do AI, z nichž infrastruktura je největším nákladem, nejen překračují kapitál vložený do ostatních nedávných technologických boomů, ale také překračují vládní iniciativy, jako je projekt Manhattan a program Apollo pro přistání člověka na Měsíc. V roce 2024 137 nových hyperscale datových center bylo spuštěno, a očekává se, že počet pro rok 2025 bude podobný. Podle odhadů McKinseyho „společnosti napříč hodnotovým řetězcem výpočetní síly budou muset investovat 5,2 bilionu dolarů do datových center do roku 2030, aby uspokojily celosvětovou poptávku po AI.“

Ale navzdory jejich futuristické aurě fungují datová centra za naší AI posedlostí podobně jako každá průmyslová zařízení, přeměňující suroviny na cenné komodity. Jenom v tomto případě je to surová data, která jsou zpracovávána, transformována a dodávána jako vysoké hodnoty pro použití jednotlivci, organizacemi a dokonce i vládami.

Pro zachování nepřetržitého provozu datových center musí být základní operační technologie (OT) systémy – regulace teploty, rozvod elektřiny, správa vody a široká škála mechanických kontrol – monitorovány a chráněny neustále. Kybernetický útok nebo jiná událost, která naruší jediné chladicí ventily, může odstavit celé zařízení během několika minut, způsobit enormní finanční škody a potenciální bezpečnostní rizika pro personál na místě.

Datová centra AI jsou novou kritickou infrastrukturou

Společnost dlouho uznává důležitost zajištění bezpečnosti energetických sítí, vodárenských zařízení a dopravních systémů. Datová centra AI nyní vyžadují stejnou klasifikaci jako kritická infrastruktura. Každý diagnostický model, autonomní vozidlo, plánovač dodavatelského řetězce a platforma pro analýzu v reálném čase závisí na jejich nepřetržitém provozu – a tato závislost stále roste.

Jak se AI zatížení rozšíří po celém kontinentu, stává se spolehlivost každého datového centra ještě důležitější. Mnoho modelů AI nyní běží v distribuovaných prostředích, kde se provádí školení, úložiště a inference napříč několika místy. Jediná výpadek může přerušit tyto pracovní postupy, zpomalit vývojové cykly a narušit služby, na které se denně spoléhají miliony lidí.

Tato propojenost znamená, že slabina v jednom zařízení může mít dopad daleko za jeho fyzickou lokalitou. Zlepšení bezpečnosti na úrovni datového centra je proto nejen o ochraně jediného místa – je to o podpoře odolnosti celého ekosystému AI.

Když datové centrum AI selže, narušení se rozšíří napříč průmysly. Platformy zákaznické podpory se zastaví, zdravotnické systémy ztratí přístup k informacím v reálném čase a digitální nástroje produktivity se zhorší nebo úplně odpojí. Bezpečnost a spolehlivost fyzické infrastruktury AI mají přímé národní, ekonomické a provozní důsledky.

Tato zařízení také silně závisí na vzdálených inženýrech, dodavatelích a servisních technicích. Mnoho datových center se nachází v venkovských oblastech daleko od center populace a jsou obsluhována vzdáleně odborníky, kteří udržují a opravují zařízení nebo provádějí další důležité úkoly. Tato vzdálená konektivita zlepšuje efektivitu a minimalizuje prostoj, ale také rozšiřuje útočný povrch pro škodlivé aktéry. Z těchto důvodů musí být každá vzdálená konektivita do datového centra ověřena, monitorována a přísně kontrolována – stejně jako by tomu bylo u elektrické sítě nebo vodárenského zařízení.

V tomto okamžiku není otázkou, zda by datová centra AI měla být považována za kritickou infrastrukturu, ale zda si můžeme dovolit je považovat za cokoliv jiného.

Kde se technologie setkává s průmyslem: Základní postupy OT bezpečnosti

Protože tolik závisí na době provozu AI, datová centra musí aplikovat nejlepší postupy pro vzdálený přístup OT bezpečnosti konzistentně a přísně.

Klíčovými principy jsou:

1. Vynutit nulovou důvěru: Bezpečnostní model nulové důvěry je založen na principu „nikdy nedůvěřuj, vždy ověřuj“. Pokud jde o přístup k datovému centru, každá identita – ať už vzdálený technik nebo interní automatizační pracovní postup – by měla být ověřena a poté授ena přístup pouze k prostředkům potřebným pro výkon své práce. To omezuje laterální pohyb a brání neoprávněnému přístupu k kritickým průmyslovým kontrolám
2. Použít vícefaktorovou autentizaci (MFA) všude: MFA je jednou z nejúčinnějších obran proti neoprávněnému přístupu. Vyžadováním dvou nebo více nezávislých ověřovacích faktorů – jako je biometrická autentizace, jednorázové tokeny nebo fyzické bezpečnostní klíče – MFA posiluje identitu a upevňuje širší strategie nulové důvěry. Pro nejkomplexnější ochranu by organizace měly hledat řešení, která mohou být přizpůsobena pro podporu MFA bez narušení provozu.
3. Přijmout dohled a možnosti protokolování: Tradiční nástroje pro vzdálený přístup, jako jsou VPN a jump servery, se zaměřují na zabezpečení počátečního bodu přístupu, ale neposkytují žádnou viditelnost, jakmile je spojení navázáno. Modernější zabezpečené vzdálené přístupové (SRA) řešení zahrnují dohledové schopnosti, které umožňují větší kontrolu a odpovědnost. Dozorovaný přístup, přístup just-in-time, záznam relace a podrobné protokolování relace významně snižují riziko a pomáhají splnit požadavky na dodržování předpisů.

Tyto opatření společně posilují bezpečnost napříč digitálními a fyzickými systémy, které udržují datová centra a infrastrukturu AI uvnitř nich v provozu hladce po celý den.

Zajištění průmyslového srdce AI

Jak se AI stává více zakořeněnou v operacích podniků, vlád a kritických služeb, spolehlivost její základní infrastruktury nabývá na nové strategické důležitosti. Provozovatelé datových center musí priorizovat řízený přístup založený na identitě a moderní postupy OT bezpečnosti, nebo riskují významné provozní narušení.

Chráněním fyzických systémů, které udržují zařízení v provozu – chladiče, turbíny, transformátory a mechanické kontroly – a zabezpečením vzdálených spojů používaných k údržbě a servisu, provozovatelé mohou zajistit, aby AI zůstala akcelerátorem inovací, spíše než novým bodem zranitelnosti.