Door AI aangedreven datacenters vormen de ruggengraat van onze digitale toekomst. Om voorop te blijven lopen, is het cruciaal om de uitrol van AI-geschikte datacenters te versnellen. Dit artikel onderzoekt de drie fasen die daarbij komen kijken.
AI is nu een nieuwe hoeksteen voor de ontwikkeling van industrieën wereldwijd. De technologie wordt gebruikt voor alles, van het automatiseren van routinetaken tot het genereren van nieuwe ideeën voor producten en diensten, en de impact ervan zal naar verwachting alleen maar toenemen.
Volgens het rapport "The State of Artificial Intelligence" van McKinsey had vorig jaar 65% van de organisaties wereldwijd AI geïntegreerd in ten minste één bedrijfsfunctie (dit percentage zal naar verwachting 50% bereiken in 2023). IDC schat ondertussen dat de wereldwijde dataproductie dit jaar 175 ZB zal bereiken, voornamelijk gedreven door AI, machine learning en realtime dataverwerking.
Met de explosieve groei van de datacentermarkt zal AI een belangrijke groeimotor worden. Is uw infrastructuur klaar voor deze trend?
AI in datacenters: een ontwrichtende transformatie
Moderne AI-toepassingen verleggen voortdurend de grenzen van het ontwerp van bestaande datacenters. Van het afhandelen van interne bedrijfsworkloads op basis van machine learning-algoritmen tot het verbeteren van de energie-efficiëntie en de beveiliging door middel van voorspellende modellen: AI tilt de intelligente operationele mogelijkheden van datacenters naar een nieuw niveau.
Aan de basis van deze transformatie liggen datacenters met een hoge dichtheid, uitgerust met GPU-clusters. Deze clusters kunnen enorme parallelle workloads verwerken en voldoen aan de rekenkrachtbehoeften van modeltraining en inferentie.
Er bestaat echter geen enkel universeel model voor deze transformatie. Het tempo van de AI-implementatie verschilt per regio, bedrijf en locatie, waardoor een diepgaand begrip van het evolutiepad van AI-datacenters cruciaal is.
AI-datacenterinfrastructuur: een wereldwijd perspectief
Hieronder enkele belangrijke cijfers:
Noord-Amerika heeft een marktaandeel van meer dan 40% in de wereldwijde datacentermarkt en zal naar verwachting de capaciteit de komende jaren met een factor 2,5 vergroten.
Landen zoals Ierland, Denemarken en Duitsland ontwikkelen zich tot datacenterhubs, dankzij een gunstig belastingbeleid, sterke connectiviteit en een focus op duurzaamheid.
De regio Azië-Pacific zal naar verwachting nog hogere groeicijfers behalen (een samengesteld jaarlijks groeipercentage van 13,3% van 2025 tot 2030), aangevoerd door China, Japan, India en Singapore.
Drie fasen van de implementatie van een AI-gestuurd datacenter
De integratie van AI in datacenteractiviteiten verloopt doorgaans in drie fasen:
**Gegevensvoorbereiding:** In deze fase verzamelt de AI gegevens uit verschillende bronnen, zoals databases, API's, logbestanden, afbeeldingen, video's, sensoren en andere bronnen die realtime of niet-realtime kunnen zijn. Deze gegevens worden vervolgens gelabeld/geannoteerd, fouten worden verwijderd en ze worden omgezet in een formaat dat het AI-model kan begrijpen. Dit vormt de basis voor de nauwkeurigheid en prestaties van het model.
**Training:** Het AI-systeem begint het AI-model te leren hoe taken uit te voeren tijdens de datavoorbereidingsfase. Het neurale netwerk van het AI-model leert de data, de samenstelling ervan, de patronen en de relaties daartussen. Dit wordt ook wel de deep learning-fase genoemd. Deze fase vereist een datacenteromgeving met veel GPU's en een hoge dichtheid om AI-workloads met minimale latentie te verwerken.
**Inferentie/Autonomie:** Het AI-model begint naadloos te integreren met het externe ecosysteem en nieuwe data, en neemt vervolgens definitieve beslissingen en doet voorspellingen. Dit is waar AI-infrastructuur bekabeling, realtime datafeeds en diepe systeemintegratie nodig zijn.
Het overwinnen van infrastructurele uitdagingen ter ondersteuning van een AI-gestuurd datacenter
Om AI-autonomie te bereiken, moeten verschillende fundamentele uitdagingen worden aangepakt.
Poortdichtheid en rackruimte
AI-workloads zijn doorgaans afhankelijk van GPU-clusters die via snelle verbindingen met lage latentie met elkaar zijn verbonden. Dit resulteert in een hoge poortdichtheid, waardoor de benodigde ruimte en koeling aanzienlijk toenemen. Traditionele rackontwerpen kunnen hier niet aan voldoen. Zonder dedicated infrastructuur kan de hardware die wordt gebruikt om AI te versnellen een knelpunt vormen.
Keuzes voor bedrade media
De keuze tussen koper en glasvezel is niet langer een technische discussie, maar een strategische. AI-netwerken vereisen een hoge bandbreedte en een lage latentie over lange afstanden. Glasvezel is vaak de voorkeurskeuze in omgevingen met hoge prestatie-eisen, maar alleen als de planning en installatie correct zijn. Fouten hierbij kunnen leiden tot signaalverzwakking en prestatieverlies, met name in lawaaierige gebieden met veel interferentie.
IT-integratie met BAS/BMS
Intelligente AI-datacenters vereisen naadloze, realtime samenwerking en integratie binnen het gehele gebouwsysteem. Daarom is een diepe integratie van IT-systemen met gebouwautomatiseringssystemen (BAS) en gebouwbeheersystemen (BMS) cruciaal.
De integratie van dergelijke systemen wordt echter vaak belemmerd door meerdere factoren: verouderde infrastructuur, uiteenlopende besturings- en communicatieprotocollen en lang verwaarloosde grijze gebieden. Deze gebieden bevatten essentiële ondersteunende systemen zoals UPS-systemen, koelinstallaties, stroomdistributie en HVAC-regeling.
Om AI in te zetten voor realtime intelligente optimalisatie van energieverbruik, koeling en beveiliging, is een gestandaardiseerd bekabelingsschema essentieel om een uniforme en stabiele onderlinge verbinding van alle componenten in deze grijze gebieden te garanderen. Omgekeerd kunnen gefragmenteerde regelgevingssystemen en een gebrekkige systeemverbinding gemakkelijk leiden tot prestatievermindering en zelfs ernstige risico's zoals bedrijfsuitval.
Naarmate kunstmatige intelligentie steeds meer doordringt in bedrijfsmodellen, de verwachtingen van gebruikers ten aanzien van dienstverlening en digitale workflows, moeten datacenters zich blijven aanpassen en gelijke tred houden met de ontwikkelingen.
Geconfronteerd met een transformatie in de sector, is het proactief aanpakken van uitdagingen een noodzakelijke keuze geworden om de concurrentiepositie op lange termijn te behouden. De huidige beslissingen over infrastructuurplanning en -bouw bepalen direct of datacenters zich kunnen aanpassen aan de snelle iteratie en flexibele uitbreiding van toekomstige AI-technologieën. Het moderniseren van de infrastructuur in het AI-tijdperk draait in essentie om het creëren van aanpassingsvermogen voor datacenters op de lange termijn.
Belden HirschmannHet complete assortiment connectiviteitsoplossingen biedt een totaalproductportfolio dat specifiek is ontworpen voor veeleisende AI-datacenteromgevingen.
Geplaatst op: 9 mei 2026