Centra danych obsługujące sztuczną inteligencję nie są rozmieszczone losowo. Zazwyczaj skupiają się w pobliżu źródeł zasilania, sieci światłowodowych, dostępnych terenów, regionów chmury obliczeniowej, rozwiązań chłodniczych, wykwalifikowanej siły roboczej oraz warunków uzyskania pozwoleń, które umożliwiają realizację dużych projektów infrastrukturalnych.
Niektóre lokalizacje są publicznie ogłaszane jako obiekty AI, na przykład duże ośrodki superkomputerowe lub kampusy Stargate w kilku stanach USA. Wiele innych to regiony chmury hyperscale, które mogą obsługiwać obciążenia AI, ale nie ujawniają, jakie modele lub produkty działają w każdym budynku.
Ta strona jest więc publiczną, częściową mapą głównych regionów i przykładów. Unika dokładnego mapowania na poziomie ulic i nie twierdzi, że identyfikuje każdy obiekt; nawet duże publiczne zbiory danych mogą liczyć obiekty bez pokazania ich wielkości, udziału obciążeń AI lub stopnia wykorzystania.
Jak korzystać z tej mapy
Poniższe pozycje wybrano z oficjalnych stron operatorów, dokumentacji infrastruktury chmurowej, publicznych ogłoszeń, otwartych zasobów mapowania datacenter oraz niezależnych badań, takich jak Stanford AI Index. Region może się pojawić, ponieważ jest wyraźnym miejscem AI, publicznym kampusem hyperscale datacenter, ogłoszoną rozbudową infrastruktury AI lub dużym regionem chmurowym obsługującym infrastrukturę AI-capable.
Lista jest celowo konserwatywna. Należy ją czytać jako praktyczny przewodnik po publicznych sygnałach, a nie jako kompletny spis lub wrażliwy bezpieczeństwowo katalog obiektów. Stanford AI Index przytacza na przykład dane Cloudscene pokazujące dużą przewagę Stanów Zjednoczonych w publicznych liczbach datacenter, jednocześnie ostrzegając, że takie liczby nie odzwierciedlają wielkości obiektów, mocy obliczeniowej ani wykorzystania.
Główne regiony, w których działają publiczne centra danych wykorzystujące sztuczną inteligencję oraz centra danych typu hyperscale
Wybrane przykłady oparte na źródłach publicznych. Kategorie opisują, dlaczego dany region jest istotny; nie oznaczają one, że każdy obiekt w tym regionie zajmuje się sztuczną inteligencją.
Region o ogromnej skali
Northern Virginia, United States
Jeden z największych regionów chmury obliczeniowej i centrów danych na świecie, przedstawiony publicznie za pośrednictwem serwisów AWS i Azure oraz publicznych zasobów zawierających mapy centrów danych w Stanach Zjednoczonych.
AWS Global InfrastructureChmura i region hiperskalowy
Oregon and Pacific Northwest, United States
Duży region infrastrukturalny w zachodniej części Stanów Zjednoczonych, obejmujący regiony chmury publicznej oraz duże kampusy, takie jak Google The Dalles i Meta Prineville.
Google Data Center LocationsRozbudowa infrastruktury AI
U.S. Stargate buildout: Texas, New Mexico, Ohio, Wisconsin and Michigan
Publiczne ogłoszenia OpenAI dotyczące Stargate wskazują kampusy i lokalizacje AI w Teksasie, Nowym Meksyku, Ohio, Wisconsin i Michigan. Część działa lub działa częściowo, a inne pozostają w fazie rozwoju lub rozbudowy.
OpenAI Stargate communityStrona poświęcona superkomputerom z technologią Explicit AI
Memphis, Tennessee, United States
Firma xAI publicznie określa Memphis jako siedzibę Colossusa – ogromnego ośrodka superkomputerowego opartego na sztucznej inteligencji, wykorzystywanego w ramach projektu Grok.
SpaceXAI MemphisEuropejskie regiony chmurowe i datacenter
Ireland, the Netherlands, Germany, Belgium and the United Kingdom
Irlandia, Holandia, Niemcy, Belgia i Wielka Brytania pojawiają się w publicznych flotach hyperscale datacenter i regionach chmurowych, w tym w lokalizacjach działających i ogłoszonych.
Google Data Center LocationsRegion o infrastrukturze przystosowanej do chłodnego klimatu
Nordics: Denmark, Sweden and Finland
Lokalizacje w krajach skandynawskich pojawiają się w portfolio publicznych centrów danych, ponieważ chłodny klimat, dostęp do zasilania oraz łączność sieciowa umożliwiają utrzymanie infrastruktury na dużą skalę.
Google Data Center LocationsRegion chmury w Azji i Pacyfiku
Singapore and Southeast Asia
Singapur jest notowaną na giełdzie lokalizacją centrów danych oraz gęsto zaludnionym regionalnym węzłem chmury obliczeniowej obsługującym obciążenia z regionu Azji i Pacyfiku.
Meta global data centersInfrastruktura AI-capable w regionie Azji i Pacyfiku
Japan, Taiwan, India, Malaysia and Thailand
Japonia, Tajwan, Singapur, Indie, Malezja i Tajlandia pojawiają się na publicznych stronach lokalizacji chmurowych i datacenter, z mieszanką obiektów działających i rozwijanych.
Google Data Center LocationsDlaczego pełna lista nie jest upubliczniona?
Operatorzy często informują o regionach chmury, kompleksach centrów danych lub ogłaszają inwestycje, ale zazwyczaj nie podają, jakie konkretnie obciążenia działają w każdym budynku. Jeden obiekt może jednocześnie obsługiwać usługi wyszukiwania, przechowywania danych, chmurę korporacyjną, wnioskowanie oparte na sztucznej inteligencji oraz systemy wewnętrzne.
Niektóre obiekty są wynajmowane od dostawców usług kolokacyjnych, inne są w trakcie budowy, a jeszcze inne są ogłaszane, zanim ustalona zostanie ostateczna przepustowość, zawarte zostaną umowy dotyczące zasilania lub dopracowane zostaną szczegóły dotyczące pozwoleń. Informacje zawarte w rejestrach publicznych mogą również nie odzwierciedlać najnowszych zmian w zakresie budowy lub eksploatacji.
Dlatego odpowiedzialna mapa datacenter AI powinna używać szerokich regionów, jasnych oznaczeń źródeł i języka sygnalizującego niepewność. Nie powinna sugerować, że każda widoczna lokalizacja chmurowa jest wyłącznie obiektem AI ani że publiczna liczba obiektów jest tym samym co moc obliczeniowa AI.