Physical Address
304 North Cardinal St.
Dorchester Center, MA 02124
Kiedy sztuczna inteligencja redefiniuje sposób działania całych branż, równie głęboka transformacja musi zajść po stronie infrastruktury, która ją zasila. Trzy znaczące firmy – Schneider Electric, ETAP i NVIDIA – połączyły siły, by odpowiedzieć na jedno z najważniejszych pytań w świecie AI: jak zaprojektować i zarządzać zużyciem energii, gdy obciążenia rosną wykładniczo?
Ich odpowiedź to cyfrowy bliźniak dedykowany fabrykom AI – narzędzie, które łączy świat fizyczny i wirtualny, pozwalając projektować, symulować i optymalizować złożone środowiska elektroenergetyczne z niespotykaną dotąd precyzją.
Od ogólnych szacunków do kontroli „od sieci do chipa”
Dotychczas operatorzy centrów danych bazowali na średnich szacunkach zużycia energii – głównie na poziomie szaf serwerowych. To podejście traci jednak rację bytu w erze AI, gdzie trenowanie modeli, inferencja i obliczenia brzegowe generują nierównomierne i bardzo intensywne obciążenia. Nowe podejście, określane przez partnerów mianem „Grid to Chip”, pozwala modelować zużycie energii z dokładnością sięgającą pojedynczego chipa GPU czy CPU.
W tym celu wykorzystano ETAP – zaawansowaną platformę do symulacji systemów elektroenergetycznych – zintegrowaną z NVIDIA Omniverse Blueprint, środowiskiem służącym do budowy cyfrowych bliźniaków. U podstaw rozwiązania leży założenie, że tylko zintegrowane podejście – łączące dane mechaniczne, termiczne, sieciowe i elektroenergetyczne – może odzwierciedlić rzeczywiste warunki panujące w centrum danych z AI.
Nowy paradygmat w projektowaniu infrastruktury
Wspólna inicjatywa to coś więcej niż tylko kolejny produkt – to próba ustanowienia nowego paradygmatu. Schneider Electric wnosi doświadczenie w zarządzaniu energią i automatyzacji, ETAP zapewnia precyzję inżynierską w modelowaniu systemów elektroenergetycznych, a NVIDIA dostarcza nie tylko platformę Omniverse, ale i główny kontekst biznesowy: zapotrzebowanie AI na moc obliczeniową.
Dzięki cyfrowemu bliźniakowi można dziś:
- symulować obciążenia „co jeśli” w czasie rzeczywistym,
- przewidywać zużycie energii i awarie systemów zasilania,
- optymalizować projekt infrastruktury elektroenergetycznej jeszcze przed jej fizycznym wdrożeniem,
- analizować TCO z uwzględnieniem scenariuszy wzrostu zapotrzebowania na AI.
W rezultacie zyskują wszyscy: startupy i hyperscalerzy mogą szybciej wdrażać AI, zachowując kontrolę nad kosztami i śladem węglowym. A operatorzy centrów danych – efektywność i odporność, które są dziś kluczowe w kontekście globalnej konkurencji i presji regulacyjnej.
AI staje się największym konsumentem energii
Według szacunków International Energy Agency (IEA), centra danych w 2024 roku odpowiadają już za ok. 2–3% globalnego zużycia energii elektrycznej, a w ciągu dekady udział ten może się podwoić. Przyczyną są właśnie obciążenia generowane przez AI. Im bardziej złożony model, tym więcej potrzebuje mocy – a to przekłada się na nowe wyzwania w obszarach zasilania, chłodzenia i niezawodności.
W tym kontekście cyfrowy bliźniak nie jest tylko narzędziem do optymalizacji – staje się wręcz warunkiem przetrwania w dynamicznie zmieniającym się krajobrazie technologicznym. Jak ujął to Tanuj Khandelwal, CEO ETAP: „To fundamentalna zmiana w podejściu do projektowania, zarządzania i optymalizacji centrów danych w erze sztucznej inteligencji”.
