Адель Аль-Ансари, старший директор по предпродажному обслуживанию в регионе Египта, Леванта и Турции в компании Nutanix, подтвердил, что ускоренное внедрение приложений искусственного интеллекта создает новые операционные и технические проблемы для центров обработки данных, подчеркнув, что эффективность использования инфраструктуры стала решающим критерием успеха этих проектов.
Проблемы инфраструктуры в эпоху искусственного интеллекта
В ходе своего участия в выставке Cairo ICT 2026 Аль-Ансари пояснил, что современные центры обработки данных требуют огромных инвестиций, что делает эффективность использования ресурсов экономической и технической необходимостью. Он отметил, что проблема больше не ограничивается предоставлением серверов, а перешла к тому, как получить максимальную отдачу от графических процессоров (GPU), которые являются наиболее дорогостоящим компонентом, а также к управлению значительным ростом энергопотребления, связанным с рабочими нагрузками искусственного интеллекта.
Что практически меняется в управлении центрами обработки данных?
Стандарты измерения производительности в центрах обработки данных претерпевают радикальные изменения, поскольку фокус смещается от простого обеспечения емкости к мониторингу точных показателей, таких как:
- Эффективность использования энергии (PUE).
- Стоимость генерации «токенов» (Tokens) в моделях искусственного интеллекта.
- Коэффициенты использования GPU для снижения потребности в постоянном расширении закупок дорогостоящего оборудования.
Стратегия оптимизации Nutanix
Аль-Ансари сообщил, что компания работает над разработкой специализированных решений для повышения эффективности инфраструктуры, основываясь на приобретении французской компании Ryax Technologies, специализирующейся на оптимизации производительности GPU. Он также отметил ключевую роль технологии контейнеров (Containers), поскольку около 75% современных приложений искусственного интеллекта полагаются на эту технологию для обеспечения гибкости в управлении и переносе рабочих нагрузок.
Стратегия Nutanix в настоящее время опирается на два направления: первое — повышение эффективности материальных ресурсов (GPU и энергия), а второе — предоставление гибких платформ, таких как Nutanix Kubernetes Platform, для управления приложениями искусственного интеллекта, что помогает организациям расширять использование этих технологий, сохраняя при этом контроль над операционными расходами.