Mākslīgā intelekta datu centri nav izvietoti nejauši. Tie parasti koncentrējas vietās, kur ir pieejama pietiekama elektroenerģijas jauda, optiskie tīkli, brīva zeme, mākoņpakalpojumu reģioni, dzesēšanas iespējas, kvalificēta darbaspēka pieejamība un atļauju izsniegšanas apstākļi, kas ļauj īstenot lielus infrastruktūras projektus.
Dažas vietas tiek publiski paziņotas kā mākslīgā intelekta iekārtas, piemēram, lielu superdatoru centri vai „Stargate“ kampusi. Daudzas citas ir hipermēroga mākoņpakalpojumu reģioni, kuros var izpildīt mākslīgā intelekta darba slodzes, taču netiek atklāts, kādi modeļi vai produkti darbojas katrā ēkā.
Tādējādi šī lapa ir publiski pieejama, daļēja karte, kurā attēloti galvenie reģioni un piemēri. Tajā nav iekļauta precīza kartēšana ielu līmenī, un tajā netiek apgalvots, ka tajā ir norādīti visi objekti.
Kā lasīt šo karti
Zemāk minētie ieraksti ir atlasīti no oficiālajām operatoru lapām, mākoņinfrastruktūras dokumentācijas, publiskiem paziņojumiem un atklātajiem datu centru kartēšanas resursiem. Reģions var būt iekļauts sarakstā, ja tas ir īpaši AI vajadzībām paredzēts objekts, publisks hipermēroga datu centru komplekss vai liela mēroga mākoņpakalpojumu reģions, kas atbalsta AI infrastruktūru.
Šis saraksts ir apzināti konservatīvs. To vajadzētu uztvert kā praktisku ceļvedi par publiskajiem signāliem, nevis kā pilnīgu uzskaiti vai drošības ziņā jutīgu objektu sarakstu.
Galvenie reģioni, kuros atrodas publiskie mākslīgā intelekta un hipermēroga datu centri
Atlasīti piemēri, kas balstīti uz publiski pieejamiem avotiem. Kategorijas raksturo, kāpēc šis reģions ir nozīmīgs; tas nenozīmē, ka katrs reģiona objekts ir saistīts ar mākslīgo intelektu.
Hipermēroga reģions
Northern Virginia, United States
Viens no lielākajiem mākoņpakalpojumu un datu centru reģioniem pasaulē, kas publiski pārstāvēts ar AWS, Azure un ASV publisko datu centru kartēšanas resursu palīdzību.
AWS Global InfrastructureMākoņpakalpojumu un hipermēroga reģions
Oregon and Pacific Northwest, United States
Nozīmīgs infrastruktūras reģions ASV rietumos, kurā ietilpst publiskā mākoņa reģioni un lielas uzņēmumu teritorijas, piemēram, „Google The Dalles“ un „Meta Prineville“.
Google Data Center LocationsMākslīgais intelekts un hipermēroga infrastruktūras izveide
Texas, United States
Teksasā atrodas publiski pieejami hipermēroga kampusi un vairākas paziņotās mākslīgā intelekta infrastruktūras vietas, tostarp „Stargate“ objekti Abilenā, Milama apgabalā un Šakelforda apgabalā.
OpenAI Stargate sites„Explicit AI“ superdatoru vietne
Memphis, Tennessee, United States
xAI publiski norāda, ka Memfisa ir „Colossus” mājvieta — tas ir liels mākslīgā intelekta superdatoru komplekss, ko izmanto „Grok” vajadzībām.
SpaceXAI MemphisEiropas mākoņpakalpojumu un datu centru reģioni
Ireland and the Netherlands
Īrijā un Nīderlandē atrodas publiski pieejami hipermēroga datu centri un mākoņpakalpojumu reģioni, kurus izmanto Eiropas darba slodzēm.
Meta global data centersReģions ar vēsā klimata infrastruktūru
Nordics: Denmark, Sweden and Finland
Ziemeļvalstu atrašanās vietas tiek iekļautas publisko datu centru parkos, jo vēsais klimats, elektroenerģijas pieejamība un tīkla savienojamība nodrošina iespēju izveidot liela mēroga infrastruktūru.
Google Data Center LocationsĀzijas un Klusā okeāna reģiona mākoņpakalpojumu tirgus
Singapore and Southeast Asia
Singapūra ir publiski kotēta datu centra atrašanās vieta un blīvi apdzīvots reģionālais mākoņpakalpojumu centrs Āzijas un Klusā okeāna reģiona darba slodzēm.
Meta global data centersĀzijas un Klusā okeāna reģiona infrastruktūra, kas atbalsta mākslīgo intelektu
Japan and Taiwan
Japānā un Taivānā atrodas publiskā mākoņa un datu centru infrastruktūra, un šajās valstīs ir liels pieprasījums no tīkla, pusvadītāju un uzņēmumu nozares saistībā ar mākslīgā intelekta darba slodzēm.
Google Data Center LocationsKāpēc pilnais saraksts nav publiski pieejams?
Operatori bieži publicē informāciju par mākoņpakalpojumu reģioniem, datu centru kompleksiem vai investīciju plāniem, taču parasti neatklāj, kādas konkrētas darba slodzes tiek izpildītas katrā ēkā. Vienā objektā vienlaikus var tikt nodrošināti meklēšanas, datu uzglabāšanas, uzņēmuma mākoņpakalpojumu, mākslīgā intelekta secinājumu izdarīšanas un iekšējo sistēmu pakalpojumi.
Dažas vietas tiek nomātas no kolokācijas pakalpojumu sniedzējiem, dažas atrodas būvniecības stadijā, bet par dažām tiek paziņots, pirms ir noskaidroti galīgie jaudas un elektroenerģijas piegādes līgumi vai atļauju izsniegšanas nosacījumi. Publiskajos reģistros informācija var arī atpalikt no būvniecības vai ekspluatācijas izmaiņām.
Tāpēc atbildīgā mākslīgā intelekta datu centru kartē būtu jāizmanto plaši reģioni, skaidras avotu norādes un formulējumi, kas atspoguļo nenoteiktību. Tajā nedrīkstētu radīt iespaidu, ka katra redzamā mākoņpakalpojumu atrašanās vieta ir ekskluzīvs mākslīgā intelekta objekts.