ໂຄງສ້າງພື້ນຖານຂອງທຸລະກິດຈໍານວນຫຼາຍຍັງບໍ່ກຽມພ້ອມສໍາລັບ AI.

DNVN - ໃນຂະນະທີ່ປັນຍາປະດິດ (AI) ກໍາລັງຖືກນໍາໄປໃຊ້ຢ່າງໄວວາໃນທຸກອຸດສາຫະກໍາ, ຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບໂຄງສ້າງພື້ນຖານຂອງສູນຂໍ້ມູນກໍ່ເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງໄວວາ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ໂຄງສ້າງພື້ນຖານຂອງທຸລະກິດຈໍານວນຫຼາຍຍັງບໍ່ກຽມພ້ອມສໍາລັບ AI.

ເທກໂນໂລຍີ Keysight, ຮ່ວມມືກັບ Heavy Reading, ໄດ້ເປີດເຜີຍບົດລາຍງານ Beyond the Bottleneck: AI Cluster Networking Report 2025. ບົດລາຍງານພົບວ່າການຮັບຮອງເອົາປັນຍາປະດິດ (AI) ແມ່ນເລັ່ງໄວກວ່າໂຄງສ້າງພື້ນຖານທີ່ສາມາດສະຫນັບສະຫນູນມັນໄດ້. ການສຶກສາທົ່ວໂລກຊີ້ໃຫ້ເຫັນຄວາມຕ້ອງການອັນຮີບດ່ວນສໍາລັບຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໂທລະຄົມແລະການບໍລິການຟັງເພື່ອປ່ຽນຈາກການປັບຂະຫນາດໄປສູ່ການເພີ່ມປະສິດທິພາບເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI ຮຸ່ນຕໍ່ໄປ.

62% ຂອງຜູ້ຕອບແບບສໍາຫຼວດກ່າວວ່າພວກເຂົາຕ້ອງການໃຊ້ໂຄງສ້າງພື້ນຖານທີ່ມີຢູ່ຫຼາຍທີ່ສຸດໂດຍບໍ່ມີການລົງທຶນໃຫມ່.

ໃນຂະນະທີ່ການນຳໃຊ້ AI ເລັ່ງໄປທົ່ວອຸດສາຫະກຳຕ່າງໆ, ຄວາມຕ້ອງການພື້ນຖານໂຄງລ່າງຂອງສູນຂໍ້ມູນກໍ່ເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງໄວວາ. ການກໍ່ສ້າງພື້ນຖານໂຄງລ່າງໃຫມ່ແມ່ນບໍ່ພຽງພໍ, ໂດຍ 62% ຂອງຜູ້ຕອບແບບສໍາຫຼວດກ່າວວ່າພວກເຂົາຕ້ອງການທີ່ຈະໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດສູງສຸດຈາກພື້ນຖານໂຄງລ່າງຂອງພວກເຂົາໂດຍບໍ່ມີການລົງທຶນໃຫມ່. ຜູ້ປະຕິບັດງານກໍາລັງຫັນໄປສູ່ກົນລະຍຸດການເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ເຊັ່ນ: ການຈໍາລອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI ໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ, ບໍ່ພຽງແຕ່ເພື່ອກວດສອບການປະຕິບັດ, ແຕ່ຍັງເພື່ອປັບປຸງປະສິດທິພາບແລະເລັ່ງການປະຕິບັດຂອງກຸ່ມ AI ຮຸ່ນຕໍ່ໄປ.

ເກືອບ 89% ຂອງຜູ້ຕອບແບບສໍາຫຼວດວາງແຜນທີ່ຈະເພີ່ມຫຼືສືບຕໍ່ລົງທຶນໃນໂຄງສ້າງພື້ນຖານຂອງ AI ໃນປີທີ່ຈະມາເຖິງ. ເຫດຜົນສໍາລັບການຂະຫຍາຍຕົວນີ້ລວມມີການເຊື່ອມໂຍງຄລາວ (51%), ການຍົກລະດັບເປັນ GPU ທີ່ໄວຂຶ້ນ (49%), ແລະຄວາມໄວເຄືອຂ່າຍທີ່ສູງຂຶ້ນ (45%).

Optimization-first approach: ໃນຂະນະທີ່ສືບຕໍ່ລົງທຶນ, 62% ຂອງຜູ້ປະຕິບັດງານກ່າວວ່າພວກເຂົາຄາດວ່າຈະດຶງມູນຄ່າເພີ່ມເຕີມຈາກໂຄງສ້າງພື້ນຖານທີ່ມີຢູ່ໂດຍບໍ່ມີການລົງທຶນໃຫມ່.

ການຈໍາລອງກາຍເປັນສິ່ງຈໍາເປັນ: 95% ຂອງຜູ້ຕອບແບບສໍາຫຼວດກ່າວວ່າການຈໍາລອງຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງແມ່ນຄວາມສາມາດທີ່ສໍາຄັນ, ແຕ່ພວກເຂົາຍັງຂາດເຄື່ອງມືເພື່ອຈໍາລອງສະພາບແວດລ້ອມ AI ຂະຫນາດການຜະລິດຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.

ການເຕີບໂຕຂອງຄວາມກົດດັນຕໍ່ໂຄງສ້າງພື້ນຖານ: ຫຼາຍກວ່າ 50% ຂອງຜູ້ປະຕິບັດການພິຈາລະນາຂໍ້ຈໍາກັດດ້ານງົບປະມານ (59%), ຂໍ້ຈໍາກັດດ້ານໂຄງສ້າງພື້ນຖານ (55%) ແລະການຂາດແຄນຄວາມສາມາດ (51%) ເປັນອຸປະສັກທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດໃນການຂະຫຍາຍ AI.

ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງເຄືອຂ່າຍຄວາມໄວສູງ: ການຮັບຮອງເອົາເຕັກໂນໂລຢີເຄືອຂ່າຍຂັ້ນສູງກໍາລັງເລັ່ງ, ໂດຍ 34% ຂອງຜູ້ຕອບແບບ ສໍາຫຼວດ 800G, 22% ທົດສອບ 1.6T, ແລະ 58% ປະເມີນ Ultra Ethernet ເປັນທາງເລືອກເຄືອຂ່າຍທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ.

ການແກ້ໄຂຂໍ້ບົກຜ່ອງຂອງເຄືອຂ່າຍແມ່ນເປົ້າຫມາຍຕໍ່ໄປ: ດ້ວຍ 55% ຂອງຜູ້ໃຫ້ບໍລິການທີ່ນໍາໃຊ້ການເຊື່ອມຕໍ່ 400G ແລະຂຸດຄົ້ນເຕັກໂນໂລຢີ 1.6T, ຄວາມອາດສາມາດຂອງເຄືອຂ່າຍຖືກເຫັນວ່າເປັນປັດໃຈກໍານົດໃນ AI scalability.

ແມ່ນ້ຳເຫຼືອງ

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