Siemens в 2026 году в Австралии заявляет, что ИИ меняет инфраструктуру центров обработки данных
Репортаж от Wedoany,Глава глобального направления центров обработки данных компании Siemens Чиаран Фланаган на конференции Melbourne Cloud & Datacenter Convention 2026 в Мельбурне заявил, что внедрение искусственного интеллекта (ИИ) ускоряется по всему миру, и все страны сталкиваются с одной и той же задачей: как построить цифровую инфраструктуру, способную обеспечить потребности обработки данных этой новой эпохи, и Австралия не исключение. Он охарактеризовал эти изменения как крупнейшую единичную трансформацию отрасли центров обработки данных за последние 20 лет, когда центр конкуренции смещается с программного обеспечения и приложений на физическую инфраструктуру, обеспечивающую работу ИИ.

Фланаган считает, что общественные дискуссии в основном сосредоточены на программном обеспечении, моделях и приложениях ИИ, однако следующий этап революции ИИ будет определяться инфраструктурой: от энергосетей и систем охлаждения до цифровых двойников и передовой автоматизации — ИИ меняет форму и способы эксплуатации центров обработки данных. В прошлом прогресс в вычислениях в основном обеспечивался программным обеспечением, но всё более жёсткие требования к рабочим нагрузкам ИИ превращают физическую инфраструктуру в конкурентное преимущество. Конкуренция всё больше будет проявляться в эффективности эксплуатации этих объектов, охватывая энергетику, воду, кадровые ресурсы и операционные аспекты. Центры обработки данных больше нельзя рассматривать как здания, где размещаются серверы; электроэнергия, охлаждение, вычисления и эксплуатация должны работать как единая скоординированная система. Ставки высоки: спрос на услуги ИИ продолжает стремительно расти, а объекты, обеспечивающие эти услуги, становятся больше, плотнее и сложнее. Фланаган также отметил, что инвестиции в ИИ катализируют модернизацию мировых энергосетей, и эта модернизация приносит пользу всем.
Одно из ключевых изменений в отрасли происходит на этапе планирования. Исторически центры обработки данных проектировались вокруг рабочих нагрузок и приложений, теперь же всё чаще отправной точкой становится чип. Фланаган пояснил, что поведение микропроцессоров определяет техническое проектирование; мощность и тепловыделение процессоров ИИ постоянно растут, и понимание этих характеристик имеет решающее значение для решений по распределению электроэнергии, системам охлаждения и проектированию объектов. Он упомянул, что при недавнем общении с клиентом тот изначально предполагал, что нагрузка логического вывода ИИ будет использовать GPU (графические процессоры), однако углублённый анализ подтвердил, что многие стратегии логического вывода основаны на CPU (центральных процессорах), и это различие изменило схемы распределения электроэнергии и управления охлаждением.
Теплоотвод всегда был частью проектирования центров обработки данных, и ИИ делает его ещё более критичным. Традиционное воздушное охлаждение всё чаще дополняется технологиями жидкостного охлаждения, которые более эффективно отводят тепло от высокопроизводительных процессоров. Фланаган отмечает, что речь идёт не только об эффективности, но и об устойчивости системы: окно теплового разгона в таких центрах обработки данных сократилось до нескольких секунд, в некоторых случаях — до нескольких минут, тогда как раньше оно составляло 30 минут; при прерывании охлаждения у операторов может быть всего несколько секунд на реагирование. Эта реальность стимулирует инвестиции в автоматизацию, мониторинг и системы прогнозного управления. По его словам, автономность будущих центров обработки данных — это реальность. Внимание также смещается с охлаждающего оборудования на управление и контроль систем охлаждения — то, как контуры жидкостного охлаждения регулируются в зависимости от нагрузки GPU или CPU, имеет решающее значение для надёжности и эффективности.
Быстрый рост ИИ одновременно меняет энергетическую повестку. Объекты становятся крупнее и потребляют больше электроэнергии, и операторы изучают новые решения для энергетической инфраструктуры, включая более широкое применение архитектур постоянного тока (DC). Фланаган сообщил, что Siemens ведёт с клиентами углублённые обсуждения постоянного тока, однако масштабный и массовый переход всей отрасли центров обработки данных на постоянный ток — непростая задача; сначала необходимо решить вопросы безопасности, нормативного регулирования и масштабируемости, и модульность является важной частью решения этих задач на текущем этапе. Будущая инфраструктура ИИ будет ещё теснее связана с энергосистемами, и сотрудничество между технологическими поставщиками, энергетическими компаниями и правительствами становится всё более важным.
По мере ускорения спроса скорость развёртывания становится ключевым фактором. Фланаган считает, что модульное строительство помогает операторам быстрее вводить новые мощности и является рычагом повышения эффективности; сборные системы позволяют сократить сроки строительства, ускорить развёртывание высокоценной вычислительной инфраструктуры и помочь организациям быстрее получить возврат на инвестиции. В то же время технология цифровых двойников меняет способы планирования и проектирования объектов. Некоторые клиенты сотрудничают с Siemens, используя программное обеспечение для трёхмерного построения будущих центров обработки данных и проведения всех симуляций до начала строительных работ. Моделирование энергосистем, охлаждающей инфраструктуры и операционных сценариев до начала строительства позволяет снизить риски, повысить предсказуемость и сделать решения более обоснованными. Он назвал эту работу настоящим конкурентным преимуществом.
По мнению Фланагана, будущие центры обработки данных станут более автоматизированными, интеллектуальными и глубоко интегрированными с окружающими энергосистемами; это будут уже не склады серверов, а скорее промышленные информационные экосистемы. Для строительства таких центров обработки данных необходим фундаментальный пересмотр инфраструктуры, делающей возможным ИИ. Siemens уверен в своих силах справиться с этой задачей, однако всей отрасли необходимо сотрудничать; только совместными усилиями можно удовлетворить спрос и реализовать обещания ИИ.
Связанные продукты

Интеллектуальная система мониторинга конвейерных лент
LUO YANG WIRE ROPE INSPECTION TECHNOLOGY CO., LTD.

Антенные системы и сопутствующая электронная продукция
Chengdu Zhongdian Jinjiang Information Industry Co., Ltd.



Интеллектуальный автоматический калибратор давления ConST811A
Beijing ConST Instruments Technology Inc.
QPS-20A Резервированный переключатель питания
CHN ENERGY ZHISHEN CONTROL TECHNOLOGY CO., LTD.



Автоматический патрульный робот/автоматический робот безопасности
FOTUN HONGKONG LIMITED








