Liderzy opinii

Złota gorączka centrÃģw danych: Jak AI moÅže pomÃģc firmom budowlanym osiągnąć sukces

mm mm
Dodaj Unite.AI do preferowanych ÅšrÃģdeł w Google
A widescreen, photorealistic photograph captures a construction supervisor overlooking a massive data center project at dusk. From an elevated perspective, the supervisor holds a transparent, glowing digital tablet displaying a holographic 3D blue and orange schematic with floating data nodes. Below, cranes, heavy machinery, steel frameworks, cooling towers, and electric substations are active under a cinematic sunset sky, symbolizing the integration of physical construction and advanced AI orchestration.

Złota gorączka centrÃģw danych stanowi wyzwanie pokoleniowe dla branÅžy budowlanej: czy branÅža moÅže wreszcie załatać luki w przyjęciu technologii za pomocą tego samego AI, ktÃģre napędza tę gorączkę?

BranÅža budowlana jest branŞą o niskich marÅžach i wysokim wolumenie, ktÃģra generalnie niechętnie przyjmuje innowacje i wolno przyjmuje technologie. Jest to rÃģwnieÅž sektor, ktÃģry stoi w obliczu znaczących wyzwań: trwającego niedoboru siły roboczej, słabej wspÃģłpracy i wysokich wskaÅšnikÃģw samobÃģjstw i przedawkowań.

Tymczasem rosną presje zewnętrzne. Do 2030 roku projekty centrÃģw danych mają przyciągnąć inwestycje o wartości prawie $6,7 biliona na całym świecie. Firmy budowlane znajdują się w centrum ułatwiania tych ogromnych inwestycji, co stanowi wiele moÅžliwości dla firm budowlanych, ale czy są one gotowe do radzenia sobie z wszystkimi związanymi z tym presjami? Firmy, ktÃģre wykorzystają moÅžliwości i pokonają głÃģwne wyzwania branÅžy, będą zwycięzcami, zarządzając ryzykiem lepiej i sprytniej. Aby to osiągnąć, konieczne jest wykorzystanie tego samego AI, ktÃģre napędza boom centrÃģw danych, oraz wzmocnienie pozycji jako partnerÃģw dla hyperscalerÃģw i przedsiębiorstw energetycznych.

Trzy podstawowe wyzwania

Pogoń za tykającym zegarem

Hyperscalery (myśl o gigantach z Doliny Krzemowej) pilnie chcą, aby ich centra danych były operacyjne. Dzięki narzędziom takim jak ChatGPT, istnieje coraz większy popyt na moc obliczeniową. W budownictwie oznacza to ukończenie projektÃģw z maksymalną wydajnością i minimalnymi ograniczeniami czasowymi. Jakiekolwiek opÃģÅšnienia przekładają się na ogromne wydatki i straty dla konkurujących firm technologicznych.

Zmagania z niedoborami siły roboczej, samobÃģjstwami i słabą adopcją technologii

KaÅždy projekt hyperskali wymaga wielu pracownikÃģw na miejscu, co oznacza 1 500 pracownikÃģw z potrzebą najlepszych programÃģw EHS. Jest to duÅže wyzwanie dla branÅžy, ktÃģra juÅž boryka się z powaÅžnym niedoborem siły roboczej.

NiedobÃģr siły roboczej jest pogarszany przez głębszy kryzys: sektor budowlany w Stanach Zjednoczonych ma obecnie jeden z najwyÅžszych wskaÅšnikÃģw samobÃģjstw spośrÃģd wszystkich głÃģwnych branÅž. Połączenie boomu centrÃģw danych i stosunkowo przestarzałych metodologii powoduje, Åže firmy budowlane są zmuszone do robienia więcej i szybciej, z siłą roboczą, ktÃģra juÅž jest na granicy wytrzymałości. Wspieranie wzrostu napędzanego przez AI, jednocześnie radząc sobie z podstawowymi wyzwaniami i w duÅžej mierze polegając na procesach ręcznych, jest niewykonalne.

PrzezwycięŞanie przeciÄ…Åžonej i przestarzałej sieci energetycznej

Popyt na energię elektryczną w centrach danych ma się podwoić w ciągu najbliÅžszych czterech lat. Tymczasem “światło ostrzegawcze” sieci jest włączone. Pojemność generacji energii juÅž nie jest w stanie zaspokoić popytu na energię elektryczną, a opÃģÅšnienia w uzyskaniu pozwolenia na modernizację infrastruktury powodują wzrost kosztÃģw. Te problemy stanowią znaczące zagroÅženie dla bezpieczeństwa energetycznego, ktÃģre dotyka wszystkich zaangaÅžowanych stron, w tym branÅžy budowlanej.

Aby ominąć te problemy, hyperscalery przechodzą poza sieć, stosując podejście “przynieś własną energię”. Te siły mają efekt kaskadowy na firmy budowlane, ktÃģre obsługują hyperscalery i branŞę energetyczną. Firmy budowlane są zobowiązane do realizacji projektÃģw z lepszą koordynacją, zarządzaniem projektami i praktycznie Åžadnymi opÃģÅšnieniami w harmonogramie.

Obszary o wysokim wpływie AI

AI i analiza w czasie rzeczywistym odgrywają potęŞną rolę w umoÅžliwieniu firmom budowlanym skuteczniejszego zarządzania ryzykiem finansowym, operacyjnym, łańcucha dostaw i EHS. Zintegrowane narzędzia AI i analiza w czasie rzeczywistym w zarządzaniu projektami pozwalają menedÅžerom projektÃģw śledzić bieŞące wydatki i wąskie gardła, a takÅže przyszłe koszty i zagroÅženia z wyprzedzeniem kilku miesięcy. W projektach o wartości setek milionÃģw dolarÃģw, wskazywanie krytycznych szczegÃģłÃģw przed ich eskalacją ma znaczące implikacje finansowe.

Ponadto AI pomaga humanizować budownictwo, chroniąc ludzi na placu budowy. Systemy AI mogą śledzić wzorce, takie jak długie godziny pracy, nadmierna podrÃģÅž i ryzykowe zachowania na placu budowy, aby menedÅžerowie mogli proaktywnie chronić pracownikÃģw przed wystąpieniem kryzysu.

Jednak branÅža musi pokonać powszechną niechęć do przyjęcia narzędzi AI. Ostatnie badanie ASCE wykazało, Åže tylko 27% sektora uÅžywa AI w swoich operacjach. Operacje zaleÅžne od procesÃģw ręcznych oznaczają, Åže kluczowe szczegÃģły i ryzyka przepadają, osłabiając audytowalność, śledzenie i odpowiedzialność. UniemoÅžliwia to rÃģwnieÅž firmom budowlanym występowanie jako partnerzy, ktÃģrzy mogą dotrzymać kroku wymaganiom hyperscalerÃģw.

To samo badanie ujawnia pozytywny wpływ AI: 94% z 27% juÅž korzystających z AI planuje zwiększyć swoje uÅžycie. Ta pewność wśrÃģd wczesnych adoptujących jest sygnałem branÅžowym, Åže AI juÅž dostarcza mierzalną wartość w celu poprawy EHS, zarządzania projektami, przepływu gotÃģwki i łańcuchÃģw dostaw.

Ewolucja z kontrahenta do partnera

W regulowanej branÅžy energetycznej, tradycyjne struktury umowne często pomijają wyniki i efektywność, a czas i materiały dla prac kontrahentÃģw mogą wydłuÅžać terminy i zwiększać faktury. Tworzy to wbudowane motywy do wydłuÅžania projektÃģw jako części systemu, ktÃģry nagradza niewydajność ponad oszczędności i silne wyniki. Nie tylko zwiększa to rachunki za energię dla odbiorcÃģw, ale takÅže spowalnia przyjęcie technologii w finansach i operacjach po stronie budowlanej. Zastosowanie tego modelu do projektu centrum danych o wartości miliarda dolarÃģw oznacza, Åže kilka miesięcy opÃģÅšnienia w umowie na czas i materiały przekłada się na dziesiątki milionÃģw dolarÃģw dodatkowych kosztÃģw dla właścicieli i finansistÃģw.

Zamiast tego potrzebny jest model wspÃģłtworzenia, w ktÃģrym hyperscalery, firmy budowlane i przedsiębiorstwa energetyczne wspÃģłpracują w celu zaprojektowania, sfinansowania i obsługi niezbędnej infrastruktury dla tych projektÃģw.

Ponadto pojawia się symbiotyczny system nagradzania. Hyperscalery dostarczają kapitał, przedsiębiorstwa energetyczne przynoszą wiedzę infrastrukturalną, a budownictwo otrzymuje centra danych. Wysokie finansowe i projektowe wyniki są uznawane za kluczowe wskaÅšniki do oceny wynikÃģw kontrahentÃģw, nagradzając firmy budowlane, ktÃģre są świadome technologii i występują jako partnerzy innowacyjni.

Złota gorączka centrÃģw danych stanowi ryzyko, ale takÅže niewątpliwe moÅžliwości dla firm budowlanych, ktÃģre są gotowe przyjąć innowacje technologiczne. Podejście cyfrowe w połączeniu z modelem wspÃģłtworzenia oddzieli zwycięzcÃģw od tych, ktÃģrzy zostaną w tyle w jednym z najszybciej rozwijających się sektorÃģw gospodarki amerykańskiej.

Hari Vasudevan, PE, jest przedsiębiorcą i inÅžynierem na czele rozwoju sztucznej inteligencji, uÅžyteczności i zarządzania budownictwem. Jako załoÅžyciel i dyrektor generalny KYRO, napędza przełomowe postępy w budownictwie, roślinności, uÅžyteczności i usługach polowych.

Neil Shah jest Prezesem i Dyrektorem Generalnym CFMA. On wprowadza innowacje i dostarcza strategiczne oraz technologiczne rozwiązania, ktÃģre napędzają wzrost i skalę biznesu.