DG Matrix และ InfraPartners ร่วมมือพัฒนาแพลตฟอร์มโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ออกแบบมาเพื่อแก้ไขปัญหาการขาดแคลนพลังงาน

เมื่อความต้องการโครงสร้างพื้นฐาน AI เพิ่มขึ้นทั่วโลก หนึ่งในข้อจำกัดที่ใหญ่ที่สุดของอุตสาหกรรมนี้ไม่ใช่แค่การเข้าถึง GPU แต่เป็นความสามารถในการส่งพลังงานและโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพที่เพียงพอเพื่อสนับสนุนการทำงานของ AI รุ่นต่อไป ในสถานการณ์นี้ DG Matrix และ InfraPartners ได้ประกาศความร่วมมือที่มุ่งเน้นในการสร้างแพลตฟอร์มที่รวมกันเพื่อเร่งการ_deploy_ ของศูนย์ข้อมูลที่พร้อมสำหรับ AI และ “โรงงาน AI”

การร่วมมือนี้รวมเอา Interport 360 ของ DG Matrix ซึ่งเป็นโครงสร้างพาวเวอร์เข้ากับ RapidNode ของ InfraPartners ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มศูนย์ข้อมูล AI ที่ผลิตขึ้นล่วงหน้า บริษัททั้งสองระบุว่าพวกเขากำลังสร้างโมเดลโครงสร้างพื้นฐาน “grid-to-rack” ที่รวมกันเพื่อลดระยะเวลาการ_deploy_ และเตรียมสิ่งอำนวยความสะดวกสำหรับ世代ที่จะมาถึงของฮาร์ดแวร์ AI

การเติบโตของ AI ทำให้เกิดแรงกดดันต่อโครงสร้างพื้นฐานพลังงาน

ความร่วมมือนี้เกิดขึ้นในช่วงเวลาที่ผู้ให้บริการคลาวด์ ผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐาน AI และผู้ให้บริการศูนย์ข้อมูลต้องเผชิญกับการล่าช้าในการเชื่อมต่อกริดและระยะเวลาการก่อสร้างศูนย์ข้อมูลแบบดั้งเดิม ตามเอกสารขาวที่บริษัททั้งสองเผยแพร่ คิวในการเชื่อมต่อกริดในบางตลาดอาจยาวถึงหลายปี ในขณะที่โครงการศูนย์ข้อมูลแบบดั้งเดิมอาจต้องใช้เวลา 2-3 ปีในการก่อสร้างหลังจากที่ได้รับพลังงานแล้ว

ความไม่สมดุลนี้มีความสำคัญมากขึ้นเมื่อคลัสเตอร์ฝึกอบรม AI ต้องการความหนาแน่นและพลังงานที่สูงขึ้น CEO ของ NVIDIA Jensen Huang曾เตือนไว้ว่าศูนย์ข้อมูลในอนาคตจะถูกจำกัดโดยพลังงานโดยตรง และความพร้อมของโครงสร้างพื้นฐานจะส่งผลกระทบต่อการสร้างรายได้

บริษัททั้งสองแย้งว่าการแก้ไขปัญหานี้ต้องการการบูรณาการที่ใกล้ชิดระหว่างโครงสร้างพื้นฐานการคำนวณและการจัดการพลังงาน มากกว่าการรักษาให้เป็นชั้นที่แยกจากกัน

การรวมโรงงาน AI ที่ผลิตขึ้นล่วงหน้าเข้ากับพลังงานที่กำหนดโดยซอฟต์แวร์

InfraPartners มุ่งเน้นธุรกิจในการผลิตศูนย์ข้อมูล AI ที่สามารถอัพเกรดได้และออกแบบมาเพื่อทำงานที่ต้องการ GPU สูง RapidNode ของบริษัทใช้การออกแบบอ้างอิงที่มาตรฐานซึ่งโครงสร้างพื้นฐานส่วนใหญ่จะถูกสร้างขึ้นในโรงงานก่อนที่จะ_deploy_ ตามเอกสารขาว ประมาณ 80% ของระบบจะถูกผลิตและรวมกันในโรงงานก่อนที่จะถูกส่งไปยังสถานที่_deploy_

ความคิดที่กว้างกว่าเบื้องหลังโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ผลิตขึ้นล่วงหน้าคือการลดความล่าช้าและความแปรผันในการออกแบบที่เกี่ยวข้องกับสิ่งอำนวยความสะดวกที่สร้างขึ้นในสนาม InfraPartners อธิบายว่าแนวทางของพวกเขาช่วยให้สามารถสร้างศูนย์ข้อมูลที่สามารถอัพเกรดได้และออกแบบมาเพื่อรองรับฮาร์ดแวร์ AI ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

DG Matrix มีส่วนร่วมในด้านโครงสร้างพื้นฐานพลังงานผ่าน Interport ซึ่งเป็นโครงสร้างพาวเวอร์ที่สามารถจัดการการเข้าและออกของพลังงานหลายแบบได้ บริษัทอธิบายว่า Interport เป็นฟาบริกพลังงานที่สามารถกำหนดค่าได้ด้วยซอฟต์แวร์ และสามารถรวมพลังงาน AC และ DC ได้ รวมถึงแบตเตอรี่ เจเนอเรเตอร์ พลังงานทดแทน และการทำงานของ AI ในระบบที่รวมกัน

แพลตฟอร์มนี้ยังถูกออกแบบมาเพื่อรองรับโครงสร้างพาวเวอร์ 800-VDC ที่หลายคนในอุตสาหกรรมคาดว่าจะใช้ในศูนย์ข้อมูล AI ในอนาคต เอกสารขาวระบุว่า Interport 360 ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับทั้งแบบ AC และ DC และช่วยให้ผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานสามารถเปลี่ยนไปใช้โครงสร้างพาวเวอร์ใหม่ๆ โดยไม่ต้องเปลี่ยนระบบที่มีอยู่ทั้งหมด

การย้ายไปยัง “โรงงาน AI” แทนที่ศูนย์ข้อมูลแบบดั้งเดิม

ธีมที่เกิดขึ้นซ้ำๆ ในการประกาศความร่วมมือนี้คือความคิดที่ว่าโครงสร้างพื้นฐาน AI กำลังพัฒนาไปจากโมเดลศูนย์ข้อมูลแบบดั้งเดิมสู่ “โรงงาน AI” ที่มีความเชี่ยวชาญสูง

ไม่เหมือนกับศูนย์ข้อมูลแบบดั้งเดิมสำหรับองค์กร โรงงาน AI ต้องจัดการกับการเปลี่ยนแปลงของฮาร์ดแวร์ GPU ที่รวดเร็ว ความหนาแน่นและความร้อนที่สูงขึ้น และความต้องการพลังงานที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วที่เกิดจากงานฝึกอบรม AI เอกสารขาวเน้นย้ำถึง “การบริหารจัดการพลังงาน AI” เป็นหนึ่งในความสามารถหลักของแพลตฟอร์ม

บริษัททั้งสองแย้งว่าโครงสร้างพื้นฐานที่รวมกันของพวกเขาจะช่วยดูดซับและทำให้พลังงานที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วมีความเสถียร และยังสามารถทำงานเป็นผู้เข้าร่วมกริดที่มีความยืดหยุ่นได้ รวมถึงการสนับสนุนระบบพลังงานเบื้องหลัง การสมดุลกริด และซอฟต์แวร์ในการจัดการพลังงานที่มุ่งเน้นการทำงานของ AI และการใช้พลังงานในเวลาเดียวกัน

DG Matrix ได้เพิ่มการมุ่งเน้นไปที่การเปลี่ยนแปลงโครงสร้างพื้นฐานในวงกว้าง บริษัทได้รับเงิน 60 ล้านดอลลาร์ในรอบ Series A เพื่อขยายการ_deploy_ เทคโนโลยีทรานส์ฟอร์เมอร์สถานะของตนสำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI และตลาดไฟฟ้า

การมาตรฐานกำลังเป็นเป้าหมายเชิงกลยุทธ์

หนึ่งในด้านที่น่าสังเกตที่สุดของความร่วมมือนี้คือการเน้นไปที่การมาตรฐานและการ_deploy_ ที่สามารถทำซ้ำได้ บริษัททั้งสองอธิบายว่าแพลตฟอร์มนี้สามารถกำหนดค่าได้ด้วยซอฟต์แวร์สำหรับภูมิภาคต่างๆ ระดับแรงดัน ความถี่ และข้อกำหนดกริดโดยไม่ต้องออกแบบใหม่ทั้งหมดสำหรับการ_deploy_ แต่ละครั้ง

แนวทางนี้สะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นในอุตสาหกรรมโครงสร้างพื้นฐาน AI เมื่อความต้องการเพิ่มขึ้น ผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานกำลังมองหาวิธีการในการ_deploy_ ที่สามารถทำซ้ำได้ มากกว่าการพึ่งพาโครงการที่มีการปรับแต่งสูงสำหรับสิ่งอำนวยความสะดวกแต่ละแห่ง

เอกสารขาวยังแย้งว่าการอัพเกรดเป็นสิ่งจำเป็นเมื่อช่วงเวลาของฮาร์ดแวร์ AI สั้นลง สิ่งอำนวยความสะดวกที่ออกแบบมาเพื่อความหนาแน่นของラックที่ต่ำกว่ามากตอนนี้ถูกผลักดันให้ไปสู่ระดับพลังงานที่สูงขึ้นอย่างมาก ทำให้ผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานต้องคิดใหม่ว่าโครงสร้างพื้นฐานสามารถอยู่ได้ยาวนานแค่ไหนโดยไม่ต้องมีการปรับปรุงครั้งใหญ่

InfraPartners ได้เน้นย้ำถึงแนวคิดนี้อย่างต่อเนื่อง โดยอธิบายว่าโครงสร้างพื้นฐาน AI เป็นสิ่งที่ต้องเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่องไปพร้อมกับการเปลี่ยนแปลงของซิลิคอน การทำความเย็น และการจัดส่งพลังงาน

อนาคตของโครงสร้างพื้นฐาน AI อาจขึ้นอยู่กับความยืดหยุ่นของพลังงาน

ความร่วมมือระหว่าง DG Matrix และ InfraPartners เน้นย้ำถึงความเป็นจริงที่เพิ่มขึ้นในอุตสาหกรรม AI ซึ่งการขยาย AI กำลังเปลี่ยนจากปัญหาในการคำนวณเป็นปัญหาในการจัดการพลังงานและโครงสร้างพื้นฐาน

เมื่อโมเดล AI ยังคงเติบโตในขนาดและการ_deploy_ ที่ขยายไปทั่วโลก ความได้เปรียบในการแข่งขันในอนาคตอาจขึ้นอยู่กับว่าผู้ให้บริการสามารถรับพลังงาน_deploy_ โครงสร้างพื้นฐาน และปรับเปลี่ยนสิ่งอำนวยความสะดวกให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงของฮาร์ดแวร์ AI ได้อย่างรวดเร็วแค่ไหน

บริษัททั้งสองเชื่อว่าระบบที่รวมกันของโรงงาน AI ที่ผลิตขึ้นล่วงหน้า โครงสร้างพาวเวอร์ที่กำหนดโดยซอฟต์แวร์ และการจัดการพลังงานที่ยืดหยุ่น อาจกลายเป็นส่วนสำคัญของกลยุทธ์การ_deploy_ AI ในรุ่นต่อไป ไม่ว่าโมเดลนี้จะกลายเป็นกระแสหลักหรือไม่นั้น ยังคงต้องดู แต่แรงกดดันที่เพิ่มขึ้นต่อผู้ให้บริการสาธารณูปโภค กริด และระยะเวลาการก่อสร้างแบบดั้งเดิม กำลังบังคับให้อุตสาหกรรมต้องคิดใหม่ว่าโครงสร้างพื้นฐาน AI จะถูกสร้างขึ้นอย่างไรในอนาคต