נוידיה ומרכזי נתונים: מה המשמעות לעסקים שלכם
נוידיה המשיכה להשקיע בתשתיות AI. הפעם, במתקני נתונים שמודפסים מחדש בחודשים, לא בשנים. מה זה עוזר לעסקים קטנים?
נוידיה המשיכה להשקיע בתשתיות AI. הפעם, במתקני נתונים שמודפסים מחדש בחודשים, לא בשנים. מה זה עוזר לעסקים קטנים?
נוידיה החליטה שהקבלנים של מתקני נתונים צריכים להשקיע פחות זמן בתכנון וביצוע. השיתוף עם Cloverleaf מעניק להם מודלים סטנדרטיים, מחומרים מוכנים וקווי ייצור שכבר עובדים. התוצאה: מתקן AI שלם בשלוש חודשים במקום שנה-ושמונה.
כן. בנייה מהירה משמעה פחות הוצאות עלויות יום-עבודה, פחות הימים לחכות לכספים, ופחות סיכון לשינויים בעלויות חומרים. חברות בנייה מדווחות על ירידה של 30-40% בעלויות ביצוע.
עסקים שרוצים להטמיע AI בעצמם עם שרתים משלהם (במקום ענן ציבורי) ידברו עם מתקנים שנבנים מהר יותר ובעלויות נמוכות יותר. זה גם אומר שאנשי IT כבר לא ממתינים 18 חודשים להקמת מערך ממשי.
הידעת?
נוידיה השקיעה כבר מיליארד וחצי דולר בבנייה של מרכזי נתונים עם OpenAI, ועכשיו היא עושה זאת גם עם Cloverleaf.
נוידיה (Nvidia) ממשיכה בתהליך שלה לשלוט לא רק בשבבים, אלא גם בתשתיות שמריצות אותם. השבוע הודיעה החברה על שיתוף פעולה עם Cloverleaf, חברת בנייה מרכזי נתונים מובילה, כדי להקטין משמעותית את הזמן לבנייה של מרכזי נתונים חדשים.
מה פירוש הדבר בפועל? נוידיה מהנדסת שהקבלנים שלה לא צריכים לבנות את כל מתקן ה-AI מאפס בכל פעם. במקום זאת, Cloverleaf תספק מודלים חוזרים, סטנדרטים לפריסה ותהליכי בנייה שכבר הוכיחו את עצמם.
בעבר, בנייה של מרכז נתונים AI שלם לקחה בדרך כלל שנה עד שנה וחצי, בין תכנון, קבלת אישורים, רכישת ציוד וייצור של מחממים, מקורות חשמל וקירור.
עם המודל החדש של Cloverleaf:
זה לא רק קיצור בשבועות. זה מעניק לחברות גדולות ולארגונים גמישות להתחיל בניסויים מהר יותר, כך שתכנית בת 18 חודשים הופכת לשנה.
נוידיה כבר השקיעה מיליארד וחצי דולר עם OpenAI בבנייה של מרכזי נתונים. אבל היא גם יודעת שלא כל חברה היא גוגל או פייסבוק. עסקים קטנים יותר, מנהלות ממשלתיות וחברות בתחומים שונים יוצאות לדרכן בהטמעת AI בתשתיות משלהן.
לצורך כך יש צורך בשרתים. וחברות בנייה עדכניות הן הגורם המגביל.
עם Cloverleaf, נוידיה עוזרת לפתור את הבעיה. בו בזמן, היא מתאימה את כוחה לעתיד שבו יחידות GPU ממשיכות להיות הבסיס, אך המרכזים שמחזיקים אותם צריכים להיבנות במהירות בכל מקום.
למי שחושב על בנייה של תשתיות AI משלו, כדי לא להסתמך על ענן ציבורי, למנהלי IT, לגופים ציבוריים בישראל או לחברות טכנולוגיה שחייבות להשמור על נתונים מקומיים, זה יהיה קל יותר להשיג מרכזים שנבנים במהירות וברעות עלויות שנתכננו בעקביות.
זה גם אומר שגם בישראל, אם ארגון כלשהו מחפש לבנות מרכז נתונים משלו לאימוני מודלים פנימיים, הספקים החדשים יעבדו על תבניות של Cloverleaf, ולא על תכנונים ייחודיים לכל אתר.
מנהלי IT בארגונים: שקלו כעת איזה חלק מ-AI שלכם עדיף בענן (עלויות גמישות, בקרה סטנדרטית) ואיזה בשרתים משלכם (נתונים רגישים, השהיית רשת נמוכה). Cloverleaf הופכת את האפשרות השנייה לפחות מאיימת מבחינה כלכלית.
ה-CTO שלכם צריך להיות בשיחה: אם קיימת כרגע יוזמה לבנייה של מרכז נתונים פנימי, זה הזמן לחקור קבלנים שמשתמשים במודלים של Cloverleaf.
בנו לוח בקרה של ROI: עם עלויות נמוכות יותר וזמן בנייה קצר יותר, תוכלו להשוות בחזרה את ההשקעה במשך שנה ולא שתיים, ואולי גם לשקול חזרה לענן בשלב מאוחר יותר אם העלויות משתנות.
נוידיה לא מפסיקה לבנות את עתיד ה-AI. היא גם מבינה שעתיד זה צריך להיבנות בחודשים, לא בשנים. עם Cloverleaf כשותפה, היא הקימה זאת. לארגונים בישראל שחושבים על תשתיות AI משלהם, זה הוא שחקן חדש בעוד כדי.
לא. זה משלים. עסקים גדולים ממשיכים להשתמש בענן ציבורי, אך מי שצריך בקרה מלאה, נמוך-latency או רגולציה קפדנית על הנתונים, כעת יכול להקים מתקן משלו בחודשים ובעלויות שכן הגיוניות.