Nie ma chyba w obecnych czasach konferencji poświęconej transformacji cyfrowej, w trakcie której nie odmieniano by przez każdy przypadek wyrażenia „sztuczna inteligencja”. Jeżeli ktoś uważał, że błyskawiczny wzrost zainteresowania chatbotami napędzanymi AI to jedynie chwilowa moda, zapewne przekonał się już do chwili obecnej, że to nie jest kwestia chwilowej fascynacji – to mocny trend oparty o technologię, która zmienia na naszych oczach całe branże, zmienia nasz sposób postrzegania przyszłości, stawia pod znakiem zapytania przyszłą strukturę zatrudnienia i obecne modele biznesowe.
Sztuczna inteligencja jest przedmiotem zainteresowania indywidualnych użytkowników, tworzących na komputerze obrazy w stylu Van Gogha albo komponujących niczym Czajkowski. Firm, które szukają swojej drogi do oferowania usług szybciej, taniej i w sposób lepiej dopasowany do indywidualnych potrzeb klientów oraz rządów państw upatrujących w tej technologii nie tylko szansy na kolejny skok technologiczny gospodarki, ale także olbrzymie wyzwanie i ryzyko – także w aspekcie bezpieczeństwa państwa. Nic zatem dziwnego, że raz po razie pojawiają się raporty i opracowania wskazujące na potencjał oraz możliwe kierunki rozwoju AI. Wszystkie one maja jedną cechę wspólną – wskazują na wagę przygotowania odpowiedniej infrastruktury technicznej, zapewniającej bezpieczne i sprawne przetwarzania zetabajtów informacji, stanowiących podstawę dla gospodarki cyfrowej.
Aplikacje AI, w szczególności algorytmy głębokiego uczenia się, wymagają znacznej mocy obliczeniowej do przetwarzania i analizowania ogromnych ilości danych. To zapotrzebowanie na zasoby obliczeniowe będzie napędzać zapotrzebowanie na mocniejszy i wydajniejszy sprzęt w centrach danych. Rosnąć będzie także znaczenie przetwarzania brzegowego (ang. edge computing), w którym obliczenia dokonywane przez AI odbywają się możliwie blisko źródła danych lub użytkowników końcowych, aby uniknąć opóźnień.
W miarę jak sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej powszechna i dotyczy tak newralgicznych obszarów jak przykładowo dane medyczne, kwestią krytyczną staje się bezpieczeństwo danych. Co ciekawe, to właśnie sztuczna inteligencja wykorzystywana jako narzędzie, stanowi jedno z szybko rosnących ryzyk dla bezpieczeństwa tych danych. Stąd infrastruktura wykorzystywana do przetwarzania danych coraz częściej sama wykorzystuje mechanizmy oparte na AI dla ich zabezpieczenia. Ten prawdziwy wyścig zbrojeń w obszarze wykorzystania mechanizmów AI dla zapewnienia bezpieczeństwa danych w sposób oczywisty promuje duże, profesjonalne centra przetwarzania danych, które mogą korzystać z ekonomii skali i doświadczenia globalnych zespołów wdrażających najnowsze rozwiązania w czasie rzeczywistym.
Tak jak sztuczna inteligencja potrzebuje bezpiecznych i wydajnych centrów przetwarzania danych, tak centra te potrzebują energii. Według Międzynarodowej Agencji Energetycznej (IEA) w 2021 r. zużycie energii przez centra danych mieściło się w przedziale od 220 do 330 terawatogodzin (TWh), co stanowi około 0,9–1,3% całkowitego światowego zapotrzebowania na energię elektryczną. Jest to więcej energii niż niektóre kraje zużywają każdego roku. Warto pamiętać o tym, że efektywność energetyczna jest tym elementem, który przy stale zwiększających się potrzebach może decydować o przenoszeniu przetwarzania danych do profesjonalnych ośrodków.
Czytając raport Deloitte ze stycznia 2024 roku, warto zwrócić uwagę, że ponad 60 procent zarządzających biorących udział w badaniu jest nie tylko zainteresowanych, ale wręcz zafascynowanych możliwości wykorzystania technologii AI. Ponad połowa z nich uważa, że wpłynie to na zwiększenie produktywności, jedna trzecia uważa, że obniży koszty działania, a prawie 30% wierzy, że AI ulepszy ich produkty i usługi. Co chyba jeszcze ważniejsze, prawie 80% badanych uważa, że wykorzystanie AI doprowadzi do transformacji ich przedsiębiorstw w okresie najbliższych 3 lat.
Wszystko wskazuje więc na to, że motorem napędzającym transformacje cyfrową w nadchodzącym trzyleciu będzie sztuczna inteligencja, co z kolei oznacza popyt na coraz wydajniejszy i efektywny sprzęt, zwiększoną przepustowość sieci, rozwój możliwości przetwarzania brzegowego i większe zużycie energii. To wszystko w formacie stwarzającym maksymalne bezpieczeństwo dla przetwarzania danych. Innymi słowy -popyt na profesjonalne centra przetwarzania danych.
[1] „Now decides next: Insights of generative AI adoption”, Deloitte’s State of Generative AI in the Enterprise Quarter one report, styczeń 2024 https://www2.deloitte.com/ro/en/pages/technology/articles/state-generative-ai-enterprise-now-decides-next.html
