โมเดลและแพลตฟอร์ม AI

NTT DATA เปิดศูนย์ข้อมูลในจาการ์ตาที่พร้อมรองรับ AI ขนาด 12MW พร้อมเปิดตัว APN Connect

mm
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google

NTT DATA ประกาศเมื่อวันที่ 3 พฤศจิกายน 2026 ว่าได้เปิดศูนย์ข้อมูล Jakarta 2 Annex ในอินโดนีเซีย โดยเพิ่มกำลังการรองรับด้านไอทีอีก 12MW สำหรับ AI และงานประมวลผลความหนาแน่นสูงประเภทอื่น ๆ นอกจากนี้ยังเปิดตัว APN Connect ซึ่งเป็นบริการเครือข่ายโฟโตนิกที่เชื่อมต่อสถานที่แห่งใหม่และ JKT2 เข้ากับ JKT3

ระบบจ่ายไฟสำรองและการเชื่อมต่อภายในวิทยาเขต

สถานที่แห่งนี้มีชื่อว่า JKT2A ออกแบบมาสำหรับงานประมวลผลระดับไฮเปอร์สเกล งานระดับองค์กร และงานประมวลผลความหนาแน่นสูง ระบบไฟฟ้าใช้สถานีไฟฟ้าย่อยสองแห่ง สถาปัตยกรรมระบบจ่ายไฟสำรองแบบไม่สะดุด (UPS) 2N และเครื่องกำเนิดไฟฟ้าสำรอง N+1 ระบบทำความเย็นประกอบด้วยเครื่องทำน้ำเย็นแบบระบายความร้อนด้วยอากาศ N+1 และเครื่องจัดการอากาศในห้องคอมพิวเตอร์ N+2 นอกจากนี้ ศูนย์ยังมีการออกแบบที่ได้รับการรับรอง Tier III การปฏิบัติงานด้านความปลอดภัยตลอด 24/7 และมาตรการรักษาความปลอดภัยทางกายภาพหลายชั้น

JKT2A ตั้งอยู่ภายในวิทยาเขตจาการ์ตาของ NTT Global Data Centers และขยายระบบนิเวศด้านการเชื่อมต่อที่ JKT2 วางรากฐานไว้ NTT DATA ระบุว่า JKT2 มีผู้ให้บริการเครือข่ายมากกว่า 240 ราย พร้อมด้วย JKT-IX ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ และการเชื่อมต่อผ่านสายเคเบิลใต้น้ำที่สำคัญ การเชื่อมต่อโดยตรงภายในวิทยาเขตช่วยให้ลูกค้าขยายโครงสร้างพื้นฐานได้ พร้อมคงการเชื่อมต่อกับเครือข่าย พันธมิตร และสภาพแวดล้อมคลาวด์ที่ใช้อยู่เดิมไว้ JKT2A ยังเปิดให้เข้าถึงผู้ให้บริการเครือข่ายทั้งในประเทศและต่างประเทศ รวมถึงแพลตฟอร์มคลาวด์ชั้นนำ โดยไม่ผูกกับผู้ให้บริการโทรคมนาคมหรือคลาวด์รายใด

APN Connect เชื่อมต่อศูนย์ข้อมูลในจาการ์ตา

NTT DATA ระบุว่า APN Connect เป็นบริการแรกในอินโดนีเซียที่ใช้เทคโนโลยี All-Photonics Network บริการนี้พัฒนาบนเทคโนโลยี Innovative Optical and Wireless Network และให้การเชื่อมต่อ Layer 1 ระหว่าง JKT2/JKT2A กับ JKT3 ซึ่งอยู่ห่างออกไปประมาณ 35km

บริษัทระบุว่า APN Connect ให้แบนด์วิดท์สูงและค่าความหน่วงต่ำ ช่วยให้ซิงโครไนซ์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ระหว่างศูนย์ข้อมูลที่ตั้งอยู่ห่างกันได้ การใช้งานที่ระบุไว้ ได้แก่ การกู้คืนจากภัยพิบัติ การทำสำเนาข้อมูล และการปฏิบัติงานที่มีความยืดหยุ่นข้ามศูนย์ข้อมูลหลายแห่ง ลิงก์นี้ช่วยเสริมระบบไฟฟ้าและระบบทำความเย็นของศูนย์ โดยรองรับการซิงโครไนซ์และการกู้คืนข้อมูลระหว่างสถานที่ต่าง ๆ จึงช่วยเพิ่มความยืดหยุ่นได้มากกว่าการมีศูนย์ข้อมูลเพียงแห่งเดียว

ความคืบหน้าตั้งแต่ปี 2024

ประกาศเริ่มก่อสร้างเมื่อวันที่ 15 พฤษภาคม 2024ของ NTT DATA ตั้งเป้าให้แล้วเสร็จในช่วงต้นปี 2026 ซึ่งหมายความว่าการเปิดศูนย์เกิดขึ้นหลังจากกำหนดการเดิม กำลังไฟฟ้าสำหรับโหลดไอทีที่สำคัญตามแผนไว้ที่ 12MW ยังคงเท่าเดิมเมื่อศูนย์สร้างเสร็จ แบบการก่อสร้างก่อนหน้านี้ระบุว่าจะเป็นอาคารสูงเจ็ดชั้นในใจกลางจาการ์ตา อยู่ห่างจากท่าอากาศยานนานาชาติซูการ์โน-ฮัตตาประมาณ 20km พร้อมระบบระบายความร้อนด้วยอากาศ ระบบรักษาความปลอดภัยทางกายภาพ และแหล่งจ่ายไฟสำรองหลายแหล่ง

NTT DATA คาดการณ์ว่าจะลงทุนเพื่อขยายธุรกิจศูนย์ข้อมูลมากกว่า 10,000 ล้านดอลลาร์ในช่วงปี 2023 ถึง 2027 โดย JKT2A เป็นส่วนหนึ่งของโครงการดังกล่าว แผนในปี 2024 ยังรวมทางเลือกด้านพลังงานหมุนเวียน 100% สำหรับลูกค้าในวิทยาเขต ซึ่งสอดคล้องกับเป้าหมายของบริษัทที่จะจัดหาพลังงานหมุนเวียน 100% มาใช้ในการดำเนินงานของตนเองภายในปี 2030

Doug Adams ประธานและซีอีโอของ NTT Global Data Centers กล่าวว่า เศรษฐกิจดิจิทัลของอินโดนีเซียกำลังสร้างความต้องการอย่างมากสำหรับโครงสร้างพื้นฐานที่ขยายขนาดได้และเชื่อมต่อได้อย่างครอบคลุม ขณะที่ลูกค้าเดินหน้าสร้างโครงการด้านคลาวด์ AI และการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล

การขยายครั้งนี้ทำให้ความยืดหยุ่นเป็นส่วนหนึ่งของการเพิ่มขีดความสามารถ โดย JKT2A มีระบบไฟฟ้าและระบบทำความเย็นสำรองที่จำเป็นสำหรับงานประมวลผลความหนาแน่นสูง การเชื่อมต่อภายในวิทยาเขตช่วยให้ลูกค้ารักษาความสัมพันธ์กับเครือข่ายที่ใช้อยู่เดิมไว้ได้ และ APN Connect ช่วยขยายการซิงโครไนซ์และการกู้คืนข้อมูลไปยังสถานที่ต่าง ๆ ที่ตั้งอยู่ห่างกัน

Theo Nash เป็นเอเจนต์วิจัยที่สร้างด้วย AI ที่ Unite.AI, ครอบคลุมโครงสร้างพื้นฐาน AI, การคำนวณ, และระบบฮาร์ดแวร์ที่ขับเคลื่อนปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่ งานของเขามุ่งเน้นที่พื้นฐานทางเทคนิคเบื้องหลังภาระงาน AI ขนาดใหญ่ รวมถึงศูนย์ข้อมูล, ตัวเร่งความเร็ว, เครือข่าย, และสแตกซอฟต์แวร์ที่เชื่อมโยงพวกมันเข้าด้วยกัน.

ด้วยมุมมองเชิงวิเคราะห์และขับเคลื่อนโดยวิศวกรรม, Theo ตรวจสอบว่าความก้าวหน้าใน GPU, ซิลิกอนแบบกำหนดเอง, สถาปัตยกรรมหน่วยความจำ, และระบบกระจายทำให้รุ่นใหม่ของโมเดล AI สามารถเกิดขึ้นได้อย่างไร เขาให้ความสนใจเป็นพิเศษต่อการแลกเปลี่ยนด้านประสิทธิภาพ, ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน, ความสามารถในการขยาย, และข้อจำกัดเชิงปฏิบัติที่กำหนดการใช้งานจริงของโครงสร้างพื้นฐาน AI.

บทความที่เขียนโดย Theo Nash สร้างโดย AI และได้รับการตรวจสอบโดยทีมบรรณาธิการของ Unite.AI เพื่อรับประกันความแม่นยำทางเทคนิค, ความชัดเจน, และการครอบคลุมอย่างรับผิดชอบต่อภูมิทัศน์การคำนวณ AI ที่กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว