Il n’y a pas si longtemps, les discussions sur l’IA étaient théoriques, expérimentales et spéculatives, les entreprises réfléchissant et parlant de preuves de concept et de possibilités futures. Aujourd’hui, cependant, l’IA devient rapidement la pierre angulaire de la transformation des entreprises dans le monde entier.
La technologie est utilisée pour tout faire, de l’automatisation des tâches de routine à la génération de nouvelles idées de produits et de services, et son impact ne devrait que s’accélérer.
Selon le rapport sur l’état de l’IA de McKinsey, 65% des organisations dans le monde avaient déjà intégré l’IA dans au moins une fonction commerciale l’année dernière (contre 50% en 2023). Dans le même temps, IDC estime que la création mondiale de données atteindra 175 ZB cette année, fortement tirée par les charges de travail liées à l’IA, l’apprentissage automatique et le traitement des données en temps réel.
Alors que le marché des centres de données explose, l’IA sera le principal moteur de croissance. Il s’agit de remodeler l’infrastructure physique qui soutient la transformation numérique. Alors que les charges de travail liées à l’IA arrivent dans votre centre de données, votre infrastructure est-elle prête à les accueillir ?
L’IA dans le centre de données : perturbation en temps réel
Les applications modernes de l’IA repoussent les limites de la conception actuelle des centres de données. De la gestion des charges de travail internes qui utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique à l’amélioration de l’efficacité énergétique et de la sécurité grâce à des modèles prédictifs, l’IA favorise un nouveau niveau d’intelligence opérationnelle.
Cette transformation est alimentée par des centres de données haute densité équipés de clusters GPU capables de gérer des charges de travail parallèles massives pour la formation et l’inférence des modèles.
Mais il ne s’agit pas d’une transition universelle. Chaque région, organisation et installation a un rythme d’adoption différent, il est donc essentiel de comprendre comment les centres de données d’IA évoluent.
Infrastructure de centre de données IA : une perspective mondiale
Alors que le secteur des centres de données évolue rapidement, l’adoption de l’IA varie considérablement d’une région à l’autre. Par exemple :
- L’Amérique du Nord détient plus de 40% de la part de marché mondiale des centres de données, avec une capacité qui devrait être multipliée par 2 5 au cours des prochaines années.
- Des pays comme l’Irlande, le Danemark et l’Allemagne sont en train de devenir des centres de données, poussés par des politiques fiscales favorables, une connectivité robuste et un accent mis sur la durabilité.
- La région Asie-Pacifique devrait enregistrer le taux de croissance le plus élevé (TCAC de 13,3% de 2025 à 2030), menée par la Chine, le Japon, l’Inde et Singapour.
À mesure que ces écosystèmes évoluent, l’infrastructure sous-jacente doit évoluer également.
3 phases de déploiement de centres de données pilotés par l’IA
L’intégration de l’IA dans les opérations du centre de données se déroule généralement en trois phases :
- Préparation des données : Au cours de cette phase, l’IA recueille des données à partir de diverses ressources telles que des bases de données, des API, des journaux, des images, des vidéos, des capteurs et d’autres sources qui peuvent ou non être en temps réel. Ces données sont ensuite étiquetées/étiquetées ; les erreurs sont supprimées et converties dans un format que les modèles d’IA comprennent. C’est la base de la précision et de la performance du modèle.
- formation: Les systèmes d’IA commencent à enseigner au modèle d’IA comment une tâche doit être accomplie en utilisant la phase de préparation des données. Le réseau neuronal du modèle d’IA apprend les données, leur composition, leur modèle et leur relation. C’est ce qu’on appelle également la phase d’apprentissage profond. Cette phase exige des environnements de centres de données haute densité riches en GPU pour traiter les charges de travail d’IA avec une latence minimale.
- Inférence/autonomie : C’est là que le modèle d’IA commence à s’intégrer de manière transparente aux écosystèmes externes, le monde extérieur avec de nouvelles données. C’est là que les décisions finales et les prédictions sont faites. C’est également là que l’infrastructure d’IA nécessitera un câblage, des flux de données en temps réel et des systèmes profondément intégrés.
Surmonter les défis d’infrastructure pour prendre en charge les centres de données basés sur l’IA
Pour atteindre l’autonomie de l’IA, plusieurs défis fondamentaux doivent être relevés.
1. Densité des ports et espace de rack
Les charges de travail d’IA reposent souvent sur des clusters GPU interconnectés via des liaisons à haut débit et à faible latence. Cela entraîne une densité de ports élevée, ce qui augmente considérablement les besoins en espace et en refroidissement. Les conceptions de rack traditionnelles ne peuvent pas suivre. Sans infrastructure spécialement conçue, le matériel même destiné à accélérer l’IA peut devenir un goulot d’étranglement.
2. Sélection des supports câblés
Choisir entre le cuivre et la fibre n’est plus un débat technique, c’est un débat stratégique. Les réseaux d’IA exigent une bande passante élevée et une faible latence sur de plus longues distances. La fibre est généralement préférée dans les environnements à haute performance, mais seulement lorsqu’elle est correctement planifiée et installée. Les erreurs peuvent entraîner une dégradation du signal et une perte de performance, en particulier dans les zones très bruyantes et interférentielles.
3. Convergence des technologies de l’information et de BAS/BMS
Les centres de données basés sur l’IA nécessitent une intégration transparente et en temps réel de tous les systèmes du bâtiment, ce qui rend essentielle la convergence de l’informatique avec les systèmes d’automatisation des bâtiments (BAS) et les systèmes de gestion des bâtiments (BMS).
Cependant, cette intégration est souvent entravée par une infrastructure héritée, des protocoles de contrôle disparates et des espaces gris négligés abritant des systèmes de support critiques tels que les onduleurs, les refroidisseurs, la distribution électrique et les commandes CVC.
Pour que l’IA optimise l’énergie, le refroidissement et la sécurité en temps réel, ces composants de l’espace gris doivent être unifiés et interconnectés de manière fiable grâce à un câblage bien planifié. Dans le cas contraire, une surveillance fragmentée et une mauvaise connectivité peuvent entraîner d’importants problèmes de performances et de temps d’arrêt.
Il faut agir : construire intelligemment, construire maintenant
Il n’y a pas de temps pour attendre. Alors que l’IA continue d’imprégner les modèles commerciaux, les attentes des clients et les flux de travail numériques, les centres de données doivent suivre le rythme. Relever ces défis n’est pas négociable pour la compétitivité à long terme.
Les décisions que vous prendrez aujourd’hui en matière d’infrastructure détermineront si votre centre de données peut évoluer avec l’évolution rapide des technologies d’IA demain.
Moderniser pour l’IA signifie assurer la pérennité de votre infrastructure. Nos solutions de connexion complètes offrent un portefeuille complet conçu pour les environnements de centres de données d’IA les plus exigeants.
Êtes-vous prêt à concevoir un centre de données prêt pour l’IA qui fonctionne sous pression ? Nous vous aiderons à construire une infrastructure qui alimentera l’avenir.
En savoir plus sur les centres de données Belden.
Liens associés :
- La résilience d’un centre de données consiste à évaluer les risques et à adapter les pratiques
- Présentation de la norme ANSI/TIA-942-C : mises à jour récentes des normes relatives aux centres de données
- Tendances dans les centres de données : des vitesses plus rapides et une largeur de bande plus importante