Wannie Park, zakladatel a generální ředitel PADO AI – rozhovor

Wannie Park, zakladatel a generální ředitel PADO AI, je zkušený technologický a energetický manažer s více než dvacetiletou zkušeností s budováním společností na rozhraní softwaru, čisté energie a propojené infrastruktury. Předtím, než založil PADO AI, zastával senior pozice, včetně SVP pro partnerství a firemní rozvoj v Bidgely, CEO v Zen Ecosystems a SVP pro firemní a obchodní rozvoj v Inspire. Na počátku své kariéry pracoval ve firemním rozvoji a strategických investičních rolích ve společnostech, jako jsou Belkin a Intel (INTC ) Capital, kde pomáhaly pohánět inovace v oblasti vyvíjejících se technologií, IoT a energetického managementu.

PADO AI je softwarová společnost pro orchestraci energie, která se zaměřuje na pomoc datovým center a velkým zařízením při efektivnějším řízení spotřeby energie. Jeho platforma využívá umělou inteligenci k analýze energetické poptávky v reálném čase, předpovídání zatížení a optimalizaci využití elektřiny, chlazení a distribuovaných energetických zdrojů. Díky zlepšení využití energetické infrastruktury si společnost klade za cíl pomoci provozovatelům zvýšit výpočetní kapacitu, snížit provozní náklady a podporovat udržitelnější využívání energie.

Vybudujete si kariéru na rozhraní energetických inovací, firemního rozvoje a AI – od Intel Capital a Belkin po vedení čisté energetiky v CEIVA, Inspire, Zen Ecosystems a LG NOVA před založením PADO AI. Co vás inspirovalo k založení PADO AI a jak vaše předchozí zkušenosti ovlivnily vaše vize pro AI řízenou orchestraci energie v datových centrech?

Celou svou kariéru jsem prožil v zajímavých technologických cyklech. To zahrnuje prasknutí internetové bubliny v roce 2000, růst sítí a IoT a modernizaci severoamerické elektrické sítě na konci roku 2000. Pro mě tyto tři technologické posuny vedly k obrovské příležitosti, kterou je současný ekosystém kolem AI datových center, a proto byla založena PADO: softwarové řešení poháněné umělou inteligencí, které vzniklo z konvergence energie, výpočtu a cloudu.

TotalEnergies (TTE ) nedávno oznámily použití Power Purchase Agreements (PPA) pro dodávku obnovitelné elektřiny do datového centra Google. Jak vidíte tuto širší posun směrem k dlouhodobým obnovitelným energetickým smlouvám pro hyperscale infrastrukturu?

Považuji to za velký úspěch pro obnovitelné zdroje. Nicméně, já bych to neviděl jako širší posun směrem k obnovitelným zdrojům. Místo toho je to spíše odraz přístupu k energii a času pro energii. V tomto případě se čísla sečtla. S každým takovým oznámením uvidíte pravděpodobně 10, které jsou poháněny plynem za měřicím zařízením.

Jakmile se AI zatížení rychle zvyšují poptávku po energii, vidíte fundamentální posun v tom, jak operátoři datových center přistupují k integraci obnovitelných zdrojů?

Co vidím, je soustředěnější úsilí o nasazení energetických úložných systémů, které jsou sladěny s efektivnějším a udržitelnějším chlazením. To vyrovnává některé problémy s proměnlivostí obnovitelných zdrojů. Budování a nasazení udržitelných strategií úložiště umožňuje zvýšit integraci obnovitelných zdrojů, zatímco datové centrum může udržet dostupnost.

Jaké jsou největší strukturální nebo provozní bariéry, kterým čelí legacy datové centrum při pokusu o plnou integraci obnovitelných zdrojů, jako je solární energie, do stávajících systémů?

Primárními bariérami jsou složitost infrastruktury a nedostatek telemetrie v reálném čase. Legacy systémy byly postaveny pro konstantní, předvídatelné zatížení a často postrádají softwarovou vrstvu potřebnou pro řízení proměnlivosti solární energie bez ohrožení dostupnosti. A já bych dodal, na základě svých komentářů v otázce 3, že systém BESS by byl násobitelem při rozhodování o integraci obnovitelných zdrojů, jako je solární energie.

Z vašich zkušeností s poradenstvím operátorům a dodavatelům energií, proč mnoho datových center zápasí s vyvážením přísných požadavků na spolehlivost s cíli dekarbonizace?

Z pohledu datového centra jsou spolehlivost a dekarbonizace často považovány za nulovou hru – abyste získali jednu, musíte obětovat druhou. Datová centra přirozeně upřednostňují “pět devítek” spolehlivosti nad vším ostatním, takže cíle dekarbonizace jsou často podceňovány.

Platformy pro orchestraci energie poháněné umělou inteligencí a strojovým učením získávají na popularitě. Jak se mění ekonomika a spolehlivost distribuovaných energetických zdrojů v kritických prostředích díky orchestraci v reálném čase?

Datová centra fungují v rámci stávajícího energetického obalu s pevnou výpočetní kapacitou.

Orchestrace mění energii z fixní náklady na dynamický aktivum, které přináší více produktivity, ať už se jedná o výnosy, tokeny atd. Orchestrace se sladí s různými DER, můžete násobit váš dopad, ať už se jedná o dekarbonizaci, výnosy, tokeny atd.

Jak lze softwarové řešení pro orchestraci integrovat do stávající infrastruktury bez nutnosti velkých investic do přestavby?

Softwarové řešení pro orchestraci může a mělo by být navrženo jako inteligentní softwarová vrstva, která se integruje prostřednictvím API s stávajícími systémy, ať už se jedná o BMS, DCIM nebo DER. To by minimalizovalo potřebu velkých přestaveb.

Jaké priority by měly operátoři stanovit, když zvažují spolehlivost, náklady a dekarbonizaci – a jaké kompromisy jsou často nepochopitelné?

Dnes, jako operátor, jejich nejvyšší prioritou je spolehlivost. A pokud se podíváte na spolehlivost, znamená to “pět devítek” dostupnosti. To znamená pevnou, spolehlivou energii. Vzhledem k obrovským násobkům mezi energetickými náklady a hodnotou, kterou AI továrny generují z nich, nejsou náklady problémem. Vidíte to u dodavatelů energií, kteří se snaží zavést flexibilitu na trh datových center bez mnoha zájemců. Pokud se podíváte dále, za náklady a dekarbonizaci, klesají priority na seznamu.

Jaké metriky by měli operátoři datových center sledovat, pokud chtějí významně zlepšit využití obnovitelných zdrojů, zatímco udržují dostupnost?

Na vysoké úrovni by operátoři měli sledovat a měřit emise Scope 1/2/3 na úrovni místa, aby stanovili základ. V souladu se standardem PUE (Power Usage Effectiveness) by operátoři měli sledovat uhlíkovou intenzitu na jednotku zatížení a faktor využití obnovitelných zdrojů (RUF). Nakonec by datové centrum mělo sledovat ztracenou energii – množství energie, které je zaplaceno, ale zůstává nevyužité kvůli neefektivnímu řízení zatížení.

Jak vidíte vztah mezi dodavateli energií, operátory datových center a AI poháněnými energetickými platformami v průběhu příštích pěti let?

Vidím dvě skupiny vztahů. Na jedné straně vidím, že tyto tři strany se pohybují směrem ke spolupráci na síti. Datová centra se stanou aktivem, které může reagovat na síť, a AI poháněné platformy budou lepivem, které umožní těmto dvěma velkým odvětvím komunikovat a koordinovat v reálném čase. Na druhé straně vidím, že mnoho datových center opouští síť a samo generuje energii a je plně za měřicím zařízením. Vzhledem k nákladům a celkovým investicím do těchto projektů je nepravděpodobné, že by se vrátily k síti.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit PADO AI.