Sok vállalkozás infrastruktúrája nincs felkészülve a mesterséges intelligencia használatára.

A Keysight Technologies a Heavy Readinggel együttműködve kiadta a Beyond the Bottleneck: AI Cluster Networking Report 2025 című jelentést. A jelentés megállapítja, hogy a mesterséges intelligencia (MI) elterjedése gyorsabban gyorsul, mint ahogy az infrastruktúra képes támogatni. A globális tanulmány kiemeli, hogy a telekommunikációs és felhőszolgáltatóknak sürgősen át kell állniuk a skálázásról az optimalizálásra, hogy támogassák a következő generációs MI-alkalmazásokat.

A felmérésben résztvevők 62%-a mondta, hogy a meglévő infrastruktúrát új beruházások nélkül szeretné a lehető legjobban kihasználni.

Ahogy a mesterséges intelligencia telepítése felgyorsul az iparágakban, az adatközponti infrastruktúra iránti kereslet is gyorsan növekszik. Az új infrastruktúra kiépítése már nem elegendő, a felmérésben résztvevők 62%-a azt mondta, hogy a lehető legtöbbet szeretné kihozni meglévő infrastruktúrájából új beruházások nélkül. Az üzemeltetők teljesítményoptimalizálási stratégiákhoz fordulnak, például valós mesterséges intelligencia alkalmazások emulálásához, nemcsak a teljesítmény validálása, hanem a hatékonyság javítása és a következő generációs mesterséges intelligencia klaszterek telepítésének felgyorsítása érdekében is.

A felmérésben résztvevők közel 89%-a tervezi, hogy a következő évben növeli vagy folytatja a mesterséges intelligencia infrastruktúrába való befektetést. A növekedés okai közé tartozik a felhőintegráció (51%), a gyorsabb GPU-kra való frissítés (49%) és a nagyobb hálózati sebesség (45%).

Optimalizálás-első megközelítés: A beruházások folytatása mellett a szolgáltatók 62%-a nyilatkozott úgy, hogy új beruházások nélkül nagyobb értéket vár a meglévő infrastruktúrából.

A szimuláció elengedhetetlenné válik: a felmérésben résztvevők 95%-a szerint a valós alkalmazások szimulációja kritikus fontosságú, de még mindig hiányoznak az eszközök a termelési méretű MI-környezetek hatékony szimulálásához.

Növekvő nyomás az infrastruktúrára: Az üzemeltetők több mint 50%-a a költségvetési korlátokat (59%), az infrastrukturális korlátokat (55%) és a tehetséghiányt (51%) tartja a mesterséges intelligencia skálázásának legnagyobb akadályának.

A nagysebességű hálózatok térnyerése: A fejlett hálózati technológiák elterjedése felgyorsul, a válaszadók 34%-a a 800G-t, 22%-uk az 1.6T-t teszteli , és 58%-uk az Ultra Ethernetet nagy teljesítményű hálózati lehetőségként értékeli.

A hálózati szűk keresztmetszetek kezelése a következő cél: Mivel a szolgáltatók 55%-a 400G-s kapcsolatokat telepít és az 1,6T-s technológiát is vizsgálja, a hálózati kapacitás meghatározó tényezőnek tekinthető a mesterséges intelligencia skálázhatóságában.

Sárga folyó

Forrás: https://doanhnghiepvn.vn/chuyen-doi-so/co-so-ha-tang-cua-nhieu-doanh-nghiep-chua-san-sang-cho-ai/20250918065323163