Els centres de dades basats en IA formen l'eix vertebrador del nostre futur digital. Per mantenir-nos a l'avantguarda, accelerar el desplegament de centres de dades preparats per a la IA és crucial, i aquest article explora les tres fases implicades.
La IA és ara una nova pedra angular per al desenvolupament d'indústries a tot el món. La tecnologia s'utilitza per a tot, des de l'automatització de tasques rutinàries fins a la generació de noves idees per a productes i serveis, i s'espera que el seu impacte s'acceleri.
Segons l'informe "L'estat de la intel·ligència artificial" de McKinsey, l'any passat, el 65% de les organitzacions de tot el món havien integrat la IA en almenys una funció empresarial (es preveu que aquesta xifra arribi al 50% el 2023). Mentrestant, IDC estima que la generació global de dades arribarà als 175 ZB aquest any, impulsada principalment per la IA, l'aprenentatge automàtic i el processament de dades en temps real.
Amb el creixement explosiu del mercat dels centres de dades, la IA es convertirà en un motor clau de creixement. La vostra infraestructura està preparada per a aquesta tendència?
IA en centres de dades: transformació disruptiva
Les aplicacions modernes d'IA estan constantment superant els límits de disseny dels centres de dades existents. Des de la gestió de càrregues de treball internes basades en algoritmes d'aprenentatge automàtic fins a la millora de l'eficiència energètica i la seguretat mitjançant models predictius, la IA està impulsant les capacitats d'operació intel·ligent dels centres de dades a nous nivells.
Aquesta transformació es basa en centres de dades d'alta densitat equipats amb clústers de GPU. Aquests clústers poden gestionar càrregues de treball paral·leles massives, satisfent les demandes de potència de càlcul de l'entrenament i la inferència de models.
Tanmateix, no hi ha un model únic i universal per a aquesta transformació. El ritme d'implementació de la IA varia entre les diferents regions, empreses i instal·lacions, cosa que fa que una comprensió profunda de la trajectòria evolutiva dels centres de dades d'IA sigui crucial.
Infraestructura de centres de dades d'IA: una perspectiva global
Aquí teniu algunes xifres clau:
Amèrica del Nord representa més del 40% de la quota de mercat mundial de centres de dades i es preveu que augmenti la seva capacitat en 2,5 vegades en els propers anys.
Països com Irlanda, Dinamarca i Alemanya s'estan convertint en centres de dades gràcies a polítiques fiscals favorables, una forta connectivitat i un enfocament en la sostenibilitat.
Es preveu que la regió Àsia-Pacífic aconsegueixi taxes de creixement encara més altes (una CAGR del 13,3% del 2025 al 2030), liderada per la Xina, el Japó, l'Índia i Singapur.
Tres fases de desplegament d'un centre de dades basat en IA
La integració de la IA en les operacions dels centres de dades normalment es desenvolupa en tres fases:
**Preparació de dades:** En aquesta fase, la IA recopila dades de diversos recursos, com ara bases de dades, API, registres, imatges, vídeos, sensors i altres fonts que poden ser en temps real o no. Aquestes dades s'etiqueten/anoten; s'eliminen els errors i es converteixen en un format que el model d'IA pugui entendre. Aquesta és la base de la precisió i el rendiment del model.
**Entrenament:** El sistema d'IA comença a ensenyar al model d'IA com realitzar tasques durant la fase de preparació de dades. La xarxa neuronal del model d'IA aprèn les dades, la seva composició, els seus patrons i les seves relacions. Això també es coneix com a fase d'aprenentatge profund. Aquesta fase requereix un entorn de centre de dades d'alta densitat i ric en GPU per processar càrregues de treball d'IA amb una latència mínima.
**Inferència/Autonomia:** El model d'IA comença a integrar-se perfectament amb l'ecosistema extern i les noves dades, prenent decisions i prediccions finals. Aquí és on la infraestructura d'IA necessita cablejat, fluxos de dades en temps real i una integració profunda del sistema.
Superar els reptes d'infraestructura per donar suport a un centre de dades basat en IA
Per aconseguir l'autonomia de la IA, cal abordar diversos reptes fonamentals.
Densitat de ports i espai en rack
Les càrregues de treball d'IA solen basar-se en clústers de GPU interconnectats mitjançant enllaços d'alta velocitat i baixa latència. Això es tradueix en una alta densitat de ports, cosa que augmenta significativament els requisits d'espai i refrigeració. Els dissenys de rack tradicionals no poden seguir el ritme. Sense una infraestructura dedicada, el maquinari utilitzat per accelerar la IA es pot convertir en un coll d'ampolla.
Opcions de mitjans de comunicació amb cable
Triar entre el coure i la fibra ja no és un debat tècnic, sinó estratègic. Les xarxes d'IA requereixen un ample de banda elevat i una latència baixa a llargues distàncies. La fibra sovint és l'opció preferida en entorns d'alt rendiment, però només si es planifica i s'instal·la correctament. Els errors en aquest sentit poden provocar atenuació del senyal i pèrdua de rendiment, especialment en zones sorolloses i amb altes interferències.
Integració informàtica amb BAS/BMS
Els centres de dades intel·ligents d'IA requereixen una integració col·laborativa perfecta i en temps real en tot el sistema d'edificis, cosa que fa que la integració profunda dels sistemes informàtics amb els sistemes d'automatització d'edificis (BAS) i els sistemes de gestió d'edificis (BMS) sigui crucial.
Tanmateix, aquesta integració de sistemes sovint es veu limitada per múltiples factors: infraestructura antiga, protocols de control i comunicació dispars i zones grises que han estat descuidades durant molt de temps. Aquestes àrees allotgen sistemes de suport bàsics com ara SAI, refrigeradors, distribució d'energia i control de climatització.
Per aprofitar la IA per a l'optimització intel·ligent en temps real del consum d'energia, la refrigeració i la seguretat, un esquema de cablejat estandarditzat és essencial per garantir una interconnectivitat unificada i estable de tots els components en aquests espais d'àrea grisa. Per contra, els sistemes reguladors fragmentats i la mala interconnexió del sistema poden conduir fàcilment a la degradació del rendiment i fins i tot a riscos greus com ara el temps d'inactivitat empresarial.
A mesura que la intel·ligència artificial continua impregnant els models de negoci, les expectatives de servei a l'usuari i els fluxos de treball digitals, els centres de dades han d'iterar i mantenir el ritme del desenvolupament.
Davant la transformació de la indústria, abordar proactivament els reptes s'ha convertit en una opció necessària per mantenir la competitivitat a llarg termini. Les decisions actuals de planificació i construcció d'infraestructures determinaran directament si els centres de dades es podran adaptar a la ràpida iteració i l'expansió flexible de les futures tecnologies d'IA. La modernització de les infraestructures a l'era de la IA consisteix essencialment a construir una adaptabilitat a llarg termini per als centres de dades.
Belden HirschmannLa gamma completa de solucions de connectivitat d'ofereix una cartera completa de productes dissenyada específicament per a escenaris exigents de centres de dades d'IA.
Data de publicació: 09 de maig de 2026