
Naročite se
|Prijavite se
Zaradi velikih potreb po računalniški moči naložbe v podatkovne centre rastejo kot gobe po dežju, v štirih letih se bodo početverile. Še več: do leta 2030 naj bi povpraševanje po kapljevinskih sistemih za hlajenje prehitelo povpraševanje po zračnih. Tu se začne odmik od Draghijevega poročila, ki trdi, da Evropa nima nič z razvojem najnovejših tehnologij. A regulacijo hlajenja omogočajo izključno izdelki, razviti in praviloma tudi izdelani v Evropi. To je še vedno konkurenčna prednost Evrope. Kaj pa slovenska?

Zato veliko večino podatkovnih centrov načrtujejo v ZDA. Mnogi centri imajo na strehi fotovoltaične elektrarne. Tako proizvajajo lastno elektriko, ki jo tudi shranjujejo v baterije. Standard PUE (Power Usage Effectiveness) graditeljev podatkovnih centrov v ZDA ne zanima preveč, a tudi tam postaja energija vse dražja, zato bo PUE v prihodnosti igral ključno vlogo. Podobno je na Bližnjem vzhodu, v Evropi in Aziji pa je PUE pomemben dejavnik.
Zanimivo je, da se, ne samo v ZDA, veliko vlaga v podatkovne centre tudi na Bližnjem vzhodu in v Aziji, Evropa je nekako ob robu predvsem zaradi zelene energetske politike, ki ima posledično precej višjo ceno energije.
Okoli podatkovnih centrov se je vzpostavil nov gospodarski ekosistem. To je posledica skoraj eksponentne rasti, ki je omogočila tudi razvoj novih igralcev na trgu. Ti izdelujejo zlasti opremo za hlajenje podatkovnih centrov in podobno. Eno izmed velikih podjetij je Veriv, še pred desetletjem neznano podjetje za izdelavo hladilnih klimatskih sistemov, ki ima proizvodne enote okoli Slovenije – v Italiji, na Hrvaškem in Slovaškem. Ta podjetja so v zadnjih letih svoje prihodke podeseterila. Tudi velika podjetja, ki so bila prej tipični igralci na področju klimatizacije, na primer Daikin, Carrier, Trane in podobni, so s prevzemi ali razvojem lastnih izdelkov postala pomembna na trgu infrastrukture podatkovnih centrov. Izjemno preobrazbo je na primer doživelo podjetje Eaton, ki se je iz dobavitelja električnih in avtomobilskih delov ter hidravlike prelevilo v enega glavnih dobaviteljev sistemov za pametna omrežja in podatkovne centre, in sicer s prevzemom podjetja Boyd Thermal Systems.
Poslovnih priložnosti je veliko, nova podjetja, kot so CoolIT, Liquid stack (prevzem Trane), JetCool, Motivair (prevzem Schneider Electric), bodo v nekaj letih postala izredno močna. Podjetja pa ne rastejo samo v ZDA, ampak tudi tam, kjer si nihče ne bi mislil: na primer Petra Technologies v Jordaniji ali Khazna v Savdski Arabiji. Priložnosti je torej res veliko, samo uporabiti jih je treba.
Podjetje Eaton se je iz dobavitelja električnih in avtomobilskih delov ter hidravlike prelevilo v enega glavnih dobaviteljev sistemov za pametna omrežja in podatkovne centre.
Kaj pa Slovenija in regija? Z vsem birokratskimi ovirami Slovenija ni ravno najbolj gostoljubna država za gradnjo podatkovnih centrov, cena elektrike pa je na povprečju EU. Tudi napovedi, da bo država gradila in upravljala podatkovne centre, niso najbolj spodbudne. V Sloveniji ni niti enega kapljevinsko hlajenega podatkovnega centra. Se pa gradi Arnesov center v Mariboru.
Zadnje čase se Slovenija zelo rada primerja z Balkanom. V tej regiji nastaja deset ali petnajst podatkovnih centrov, prednjači Grčija, sledijo Romunija, Srbija in Hrvaška ter celo Albanija. V Sloveniji Arnes gradi edini večji center, ki je daleč od velikosti največjih (Meta, Google ...) ali pa centrov, kjer podjetja najemajo prostor, moč, hlajenje in mrežno povezavo za lastne strežnike (na primer Equinix). Obstaja več manjših, a še vedno gre večina naših podatkov iz Slovenije. Če se primerjamo z Višegrajsko skupino, je slika še slabša: v tej regiji je kar 189 velikih podatkovnih centrov, Srednja Evropa jih ima približno 860.
Danes se velikokrat srečamo z umetno inteligenco, pa tega niti ne zaznamo. Zelo veliko pametnih naprav je namreč imelo že pred trendom umetne inteligence vgrajene sodobne algoritme za upravljanje različnih procesov, od senčenja oken, ogrevanja, avtomobilov in seveda proizvodnje. Zdaj bi te algoritme imenovali umetna inteligenca, ki temelji na sposobnosti večrazsežne regresije in prepoznavanja vzorcev. Matematično to omogočajo nevronske mreže, ki imajo več nivojev, s čimer dosežemo globoko učenje.
Ravno za to globoko učenje pa so nujni velike količine podatkov, njihovo procesiranje in izračun rezultatov prek nevronskih mrež. To zahteva ogromno računalniško moč in pomnjenje, ki poteka v procesorjih, ki pa zaradi velike porabe električne energije potrebujejo hlajenje, tako zračno kot tudi kapljevinsko (po domače vodno, vendar je hladilna tekočina mešanica z glikolom in precej drugačna od vode).
Umetna inteligenca ima seveda svoje omejitve. Večina pozna velike jezikovne modele, ki pa niso primerni za reševanje osnovnih matematičnih operacij. Če chatgpt vprašate, denimo, ali je poljubna številka praštevilo ali ne, ni nujno, da boste dobili pravi odgovor. Prav tako je iskanje po bazah precej energijsko potratno, saj se je za odgovor na vprašanje, koliko kilometrov je med Ljubljano in Kranjem, bolje usesti v avtomobil in to razdaljo izmeriti. Tako boste porabili manj energije, kot če vam to pove chatgpt. Obstajajo pa specializirani programi, na primer claude, za kodiranje programske opreme, ki je zelo uporaben, saj lahko napiše strojno kodo v precej krajšem času kot ljudje.
———
dr. Miha Bobič, Danfoss Trata, predsednik upravnega odbora Zbornice elektroindustrije GZS
Prispevek je mnenje avtorja in ne izraža nujno stališča uredništva.
Komentarji