Sztuczna inteligencja napędza nową rewolucję przemysłową opartą na tzw. fabrykach AI. W przeciwieństwie do tradycyjnych centrów danych, które głównie przechowują i przetwarzają informacje, fabryki AI koncentrują się na masowej produkcji inteligencji. Przetwarzają ogromne ilości surowych danych i przekształcają je w użyteczne spostrzeżenia w czasie rzeczywistym.
Dla przedsiębiorstw i całych krajów oznacza to skrócenie czasu potrzebnego na wdrożenie innowacji i osiągnięcie przewagi konkurencyjnej. Kiedyś rozwój sztucznej inteligencji wymagał wieloletnich inwestycji i stopniowego wdrażania. Jednak współczesne fabryki AI umożliwiają natychmiastowe wykorzystanie AI do zwiększenia efektywności operacyjnej, optymalizacji procesów biznesowych i tworzenia nowych produktów oraz usług.
Nowa era przetwarzania i sztucznej inteligencji
Tradycyjne centra danych były projektowane do obsługi różnorodnych obciążeń obliczeniowych, bazując na ogólnych mechanizmach przetwarzania. Fabryki AI natomiast dostosowane są do całkowitego cyklu życia sztucznej inteligencji – od pozyskiwania i przetwarzania danych, przez ich trenowanie i ulepszanie, aż po masową implementację w czasie rzeczywistym.
W klasycznych modelach IT inteligencja jest efektem ubocznym operacji obliczeniowych i analizy danych. Natomiast w fabrykach AI inteligencja staje się głównym produktem. Kluczowym miernikiem wydajności tych systemów jest przepustowość tokenów AI – czyli rzeczywiste predykcje i rekomendacje, które stanowią podstawę dla automatyzacji i innowacyjnych usług.
Chociaż tradycyjne centra danych będą nadal funkcjonować, to ich przyszłość może zależeć od stopnia ich integracji z fabrykami AI albo stopniowej ewolucji w kierunku specjalistycznych rozwiązań AI.
Skokowy wzrost zapotrzebowania na moc obliczeniową
Ostatnie lata w dziedzinie sztucznej inteligencji były skoncentrowane na budowie dużych modeli AI. Jednak coraz większy nacisk kładzie się na proces inferencji, czyli wnioskowania na podstawie już wytrenowanych modeli. Ten trend jest kształtowany przez trzy kluczowe prawa skalowania:
– Pretraining scaling – używanie coraz większych zestawów danych i rosnącej liczby parametrów znacznie poprawia skuteczność AI. Jednak wymaga to ogromnych inwestycji w obszarze przetwarzania i zasobów obliczeniowych. W ciągu ostatnich pięciu lat wymagania obliczeniowe dotyczące wstępnego trenowania modeli wzrosły aż 50 milionów razy.
– Post-training scaling – dostosowywanie modeli AI do specyficznych potrzeb biznesowych wymaga nawet 30 razy większej mocy obliczeniowej niż ich pierwotne trenowanie. Dlatego organizacje, które stawiają na indywidualne optymalizacje, napotykają rosnące zapotrzebowanie na infrastrukturę AI.
– Test-time scaling – zaawansowane aplikacje, takie jak agentowe AI czy AI sterujące fizycznymi urządzeniami, wymagają iteracyjnych analiz i testowania wielu możliwych odpowiedzi przed podjęciem decyzji. To sprawia, że potrzeby obliczeniowe mogą wzrosnąć nawet 100-krotnie w porównaniu do klasycznych modeli wnioskowania.
Tradycyjne centra danych nie są przystosowane do obsługi tak gwałtownie rosnącego zapotrzebowania na moc obliczeniową. Fabryki AI dostarczają wydajniejsze i zoptymalizowane pod kątem przetwarzania modele operacyjne, umożliwiające ich trwałą i skalowalną eksploatację.
Fabryki AI jako nowy fundament rozwoju gospodarczego
Globalny wyścig o dominację w obszarze sztucznej inteligencji przyspiesza. Wiele rządów i przedsiębiorstw już teraz inwestuje w fabryki AI, aby wspierać rozwój gospodarki, zwiększać innowacje i poprawiać efektywność operacyjną.
Unia Europejska zapowiedziała budowę siedmiu fabryk AI we współpracy z 17 krajami członkowskimi. Podobne inicjatywy pojawiają się w innych regionach świata, gdzie rządy zdają sobie sprawę, że technologia AI stanie się kluczową infrastrukturą na równi z telekomunikacją i energetyką.
Wnętrze fabryki AI – ekosystem inteligencji
Fabryki AI opierają się na tzw. modelach bazowych (foundation models), które stanowią podstawę do dalszej optymalizacji i dostosowywania do konkretnych zastosowań. Dane klientów, narzędzia AI i cykle optymalizacji przyczyniają się do powstawania najnowocześniejszych technologii na niespotykaną dotąd skalę.
Obieg danych odbywa się w sposób cykliczny, gdzie nowo zgromadzone informacje są przechowywane, przetwarzane i ponownie wykorzystywane do dalszego doskonalenia modeli AI. Takie podejście pozwala utrzymać elastyczność i ciągłe doskonalenie możliwości sztucznej inteligencji.
Ekosystem NVIDIA jako fundament fabryk AI
Firma NVIDIA opracowała kompletną architekturę dla fabryk AI, integrując wszystkie warstwy technologiczne – od układów krzemowych po oprogramowanie. Dzięki temu przedsiębiorstwa mogą wdrożyć gotowe, zoptymalizowane i opłacalne rozwiązania AI, które sprostają rosnącym wymaganiom w zakresie obliczeń i przetwarzania danych.
Ekosystem NVIDIA obejmuje:
– Najnowszą architekturę obliczeniową – od rozwiązań Hopper po Blackwell, które zapewniają nawet 50-krotnie wyższe osiągi w zakresie przetwarzania AI.
– Zaawansowaną sieć komputerową – korzystającą z technologii NVLink oraz systemów NVIDIA Quantum InfiniBand.
– Systemy do zarządzania infrastrukturą AI – rozwiązania takie jak NVIDIA Mission Control i Run:ai umożliwiające optymalizację procesów zarządzania.
– Platformy przechowywania i przetwarzania danych – skalowane systemy do przechowywania zasobów w celu efektywnego działania infrastruktury AI.
Elastyczność wdrożenia – chmura czy centra danych?
Fabryki AI można wdrażać na różne sposoby, w zależności od potrzeb przedsiębiorstw:
– Lokalna infrastruktura – np. NVIDIA DGX SuperPOD, który umożliwia szybkie wdrożenie sztucznej inteligencji w obrębie własnych data center.
– Chmura obliczeniowa – NVIDIA DGX Cloud dostarcza skalowalne rozwiązania w modelu chmurowym, które umożliwiają szybszy dostęp do zasobów obliczeniowych.
– Hybrydowe podejście – przedsiębiorstwa mogą łączyć własne zasoby IT z rozwiązaniami chmurowymi, uzyskując równowagę między kontrolą nad danymi a elastycznością operacyjną.
Przyszłość fabryk AI
Transformacja w stronę fabryk AI otwiera nowe możliwości dla biznesu oraz rozwoju gospodarczego. Przedsiębiorstwa, które zainwestują w te technologie już teraz, będą wyznaczać kierunki innowacji w nadchodzących dekadach. Dzięki architekturze przygotowanej przez NVIDIA, wdrożenie i skalowanie sztucznej inteligencji staje się bardziej przystępne, wydajne i ekonomiczne.
Wraz z postępem technologii fabryki AI staną się podstawową infrastrukturą dla najważniejszych obszarów gospodarki – od przemysłu, przez finanse, po opiekę zdrowotną i transport. Przyszłość należy do inteligencji tworzonej na masową skalę.
