Ванни Парк, Основатель и Генеральный Директор PADO AI – Интервью

Ванни Парк, Основатель и Генеральный Директор PADO AI, является ветераном технологий и энергетики с более чем двумя десятилетиями опыта в создании компаний на пересечении программного обеспечения, чистой энергетики и связанной инфраструктуры. До запуска PADO AI он занимал руководящие должности, включая старшего вице-президента по партнерству и корпоративному развитию в Bidgely, генерального директора Zen Ecosystems и старшего вице-президента по корпоративному и бизнес-развитию в Inspire. Ранее в своей карьере он работал в корпоративном развитии и стратегических инвестиционных ролях в компаниях, таких как Belkin и Intel (INTC ) Capital, помогая стимулировать инновации в новых технологиях, IoT и энергетическом управлении.

PADO AI – это компания по энергетической оркестровке, ориентированная на помощь центрам обработки данных и крупным объектам в более эффективном управлении потреблением энергии. Ее платформа использует ИИ для анализа энергетического спроса в реальном времени, прогнозирования нагрузок и оптимизации использования электроэнергии, охлаждения и распределенных энергетических ресурсов. Улучшая использование энергетической инфраструктуры, компания стремится помочь операторам увеличить вычислительную мощность, снизить операционные затраты и поддержать более устойчивое использование энергии.

Вы построили свою карьеру на пересечении энергетических инноваций, корпоративного развития и ИИ – от Intel Capital и Belkin до руководства чисто энергетическими инициативами в CEIVA, Inspire, Zen Ecosystems и LG NOVA до основания PADO AI. Что вдохновило вас на запуск PADO AI, и как ваш предыдущий опыт сформировал ваше видение ИИ-ориентированной энергетической оркестровки в центрах обработки данных?

На протяжении всей своей карьеры я испытал ажиотаж, крах и восстановление некоторых интересных технологических циклов. Это включает в себя лопнувшую интернет-пузырь 2000 года, рост сетей, доставляющих сетевое взаимодействие / IoT в масштабе, и модернизацию североамериканской электрической сети в конце 2000-х годов. Для меня эти три технологических сдвига, меняющих рынок, привели к огромной возможности, которая представляет собой текущую экосистему вокруг центров обработки данных ИИ, и это причина, по которой был запущен PADO: программное решение, работающее на ИИ, возникшее из слияния энергии, вычислений и облака.

TotalEnergies (TTE ) недавно объявила о использовании соглашений о покупке энергии (PPA) для поставки возобновляемой электроэнергии в центр обработки данных Google. Как вы оцениваете этот более широкий сдвиг в сторону долгосрочных возобновляемых энергетических контрактов для гипермасштабной инфраструктуры?

Я рассматриваю это как большую победу для возобновляемых источников энергии. Однако я не бы назвал это более широким сдвигом в сторону возобновляемых источников энергии. Скорее это отражение доступа к энергии и времени до подачи энергии. В данном случае цифры вышли на уровень, который оправдывает затраты. С каждым таким объявлением вы, вероятно, увидите 10 газопowered проектов за пределами сети.

Когда нагрузки ИИ быстро увеличивают спрос на энергию, вы наблюдаете фундаментальный сдвиг в том, как операторы центров обработки данных подходят к интеграции возобновляемых источников энергии?

Что я вижу, это более целенаправленная работа по развертыванию систем хранения энергии, согласованных с более эффективным и устойчивым охлаждением. Это балансирует некоторые проблемы с возобновляемыми источниками энергии. Создание и развертывание устойчивых стратегий хранения позволяет увеличить интеграцию возобновляемых источников энергии, сохраняя при этом время безотказной работы центров обработки данных.

Какие самые большие структурные или операционные барьеры существующие центры обработки данных сталкиваются при попытке полностью интегрировать возобновляемые источники энергии, такие как солнечная энергия, в существующие системы?

Основными барьерами являются сложность инфраструктуры и отсутствие данных о работе в реальном времени. Системы, созданные ранее, были разработаны для постоянных, предсказуемых нагрузок и часто не имеют программного слоя, необходимого для управления возобновляемыми источниками энергии без риска простоя. И я бы добавил, основываясь на моих комментариях в вопросе 3, система хранения энергии будет умножителем при принятии решения об интеграции возобновляемых источников энергии, таких как солнечная энергия.

Из вашего опыта консультирования операторов и коммунальных служб, почему многие центры обработки данных испытывают трудности в балансировании строгих требований к надежности с целями декарбонизации?

С точки зрения центра обработки данных, надежность и декарбонизация часто рассматриваются как нулевая сумма – чтобы получить одно, вы жертвуете другим. Центры обработки данных естественно отдают приоритет “пяти-девяткам” надежности выше всего остального, поэтому цели декарбонизации часто откладываются.

Платформы энергетической оркестровки, работающие на ИИ и машинном обучении, набирают обороты. Как реальная оркестровка меняет экономику и надежность распределенных энергетических ресурсов в критически важных средах?

Центры обработки данных работают в существующем энергетическом контуре с фиксированной вычислительной мощностью.

Оркестровка превращает энергию из фиксированной стоимости в динамический актив, обеспечивающий большую производительность, будь то доход, производство токенов и т. д. Согласование оркестровки с различными распределенными энергетическими ресурсами позволяет вам увеличить свое влияние, будь то декарбонизация, доход, производство токенов и т. д.

Как можно наложить программное обеспечение для оркестровки на существующую инфраструктуру без необходимости крупных капиталоемких реконструкций?

Программное обеспечение для оркестровки можно и должно быть разработано как интеллектуальный программный слой, который интегрируется через API с существующими системами, будь то BMS, DCIMs, а также распределенные энергетические ресурсы. Это минимизирует любые крупные реконструкции.

Когда операторы взвешивают надежность, стоимость и декарбонизацию, что следует отдать приоритет первым – и какие компромиссы часто неправильно понимают?

Сегодня, как оператор, их главным приоритетом является надежность. И если вы дважды кликните на надежность, это означает “пять-девяток” время безотказной работы. Что означает надежную, фирменную энергию. Учитывая巨ные кратные между энергетическими затратами и стоимостью, которую фабрики ИИ генерируют из нее, экономия затрат не является проблемой. Вы видите это, когда коммунальные службы пытаются внедрить гибкость на рынке центров обработки данных без слишком многих покупателей. Если копнуть глубже, за пределами стоимости, декарбонизация, если она не обязательна, падает в нижнюю часть списка приоритетов.

Какие метрики центры обработки данных должны отслеживать, если они хотят существенно улучшить использование возобновляемых источников энергии, сохраняя при этом время безотказной работы?

На высоком уровне отслеживание и измерение выбросов Scope 1/2/3 на уровне объекта для установления базового уровня. Согласованные со стандартным PUE (Энергоэффективность использования энергии), операторы должны отслеживать углеродную интенсивность на рабочую нагрузку и коэффициент использования возобновляемых источников энергии (RUF). Наконец, центры обработки данных должны отслеживать потерянную мощность – количество мощности, за которое платят, но которое не используется из-за неэффективного управления нагрузкой.

Оглядываясь вперед, как вы видите эволюцию отношений между коммунальными службами, операторами центров обработки данных и ИИ-ориентированными энергетическими платформами в течение следующих пяти лет?

Я вижу два типа отношений. С одной стороны, я вижу, что эти три стороны движутся к сотрудничеству в сети. Где центры обработки данных становятся сетевым активом, который может сбросить или сдвинуть нагрузку, чтобы стабилизировать сеть. ИИ-ориентированные платформы будут клеем, который позволит этим двум巨ким отраслям общаться и координировать свои действия в реальном времени. С другой стороны, я вижу, что многие центры обработки данных отказываются от сети и самостоятельно генерируют энергию, находясь полностью за пределами сети. Учитывая стоимость и общую инвестицию в такие проекты, вряд ли они вернутся в сеть.

Благодарим за отличное интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить PADO AI.