Cùng với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI), nhu cầu về các trung tâm dữ liệu có khả năng xử lý và lưu trữ lượng dữ liệu lớn hơn và phức tạp hơn cũng tăng lên đáng kể. Điều này dẫn đến sự gia tăng chi phí trung tâm dữ liệu.
Theo một báo cáo của DatacenterHawk công bố vào tháng 12 năm 2023, chi phí trung tâm dữ liệu toàn cầu dự kiến sẽ tăng từ 167 tỷ USD vào năm 2022 lên 209 tỷ USD vào năm 2024. Sự gia tăng này được thúc đẩy bởi một số yếu tố, bao gồm:
- Nhu cầu ngày càng tăng về lưu trữ dữ liệu, điện năng và băng thông
- Sự phát triển của các ứng dụng AI, chẳng hạn như phân tích dữ liệu, tự động hóa và máy học
- Sự gia tăng của các doanh nghiệp sử dụng dịch vụ điện toán đám mây
Báo cáo cũng cho thấy các nhà cung cấp đám mây vẫn tiêu thụ phần lớn công suất trung tâm dữ liệu ở Bắc Mỹ, chiếm khoảng 70% vào năm 2023. Các nhà cung cấp đám mây lớn nhất, như Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure và Google Cloud Platform, đang dẫn đầu sự tăng trưởng này.
Cách mà AI góp phần làm tăng chi phí
Đầu tiên, AI đang dẫn đến nhu cầu về bộ xử lý và bộ nhớ mạnh mẽ hơn. Điều này là do AI đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán để đào tạo và chạy các mô hình.
Thứ hai, AI đang dẫn đến nhu cầu về lưu trữ dữ liệu nhiều hơn. Điều này là do AI tạo ra lượng dữ liệu lớn, chẳng hạn như dữ liệu được sử dụng để đào tạo các mô hình mới.
Cuối cùng, AI đang dẫn đến nhu cầu về băng thông nhiều hơn. Điều này là do AI yêu cầu truyền tải dữ liệu lớn giữa các thiết bị và hệ thống.
Dưới đây là một số ví dụ cụ thể về cách AI đang ảnh hưởng đến chi phí trung tâm dữ liệu:
- Phân tích dữ liệu: AI đang được sử dụng ngày càng nhiều để phân tích dữ liệu từ các nguồn khác nhau, chẳng hạn như dữ liệu cảm biến, dữ liệu mạng và dữ liệu truyền thông xã hội. Điều này dẫn đến nhu cầu về các trung tâm dữ liệu có khả năng lưu trữ và xử lý lượng dữ liệu lớn hơn.
- Tự động hóa: AI đang được sử dụng để tự động hóa các tác vụ trung tâm dữ liệu, chẳng hạn như quản lý tài nguyên, bảo mật và giám sát. Điều này dẫn đến nhu cầu về các trung tâm dữ liệu được thiết kế để hỗ trợ tự động hóa.
- Machine learning: Machine learning là một lĩnh vực AI đang được sử dụng để phát triển các mô hình có thể học hỏi từ dữ liệu. Điều này dẫn đến nhu cầu về các trung tâm dữ liệu có khả năng xử lý dữ liệu lớn và phức tạp.
Một số giải pháp để giảm chi phí trung tâm dữ liệu
Có một số giải pháp tiềm năng, chẳng hạn như cải tiến các mô hình AI hiệu quả hơn. Giải pháp khác là tối ưu hóa hoạt động của trung tâm dữ liệu như sử dụng các công cụ quản lý tài nguyên hiệu quả hơn.
- Google đang sử dụng AI để tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng trong các trung tâm dữ liệu của mình. Công ty sử dụng AI để dự đoán nhu cầu về năng lượng trong tương lai và điều chỉnh công suất của các máy chủ cho phù hợp. Điều này đã giúp Google giảm 40% lượng điện năng tiêu thụ trong các trung tâm dữ liệu của mình.