TheAIMeters Logo

Де розташовані центри обробки даних штучного інтелекту?

Обережний загальний огляд основних регіонів, де розташовані центри обробки даних штучного інтелекту та гіпермасштабні центри обробки даних, відомих місць розміщення суперкомп’ютерів штучного інтелекту, а також відкритих джерел, що дозволяють відстежувати, де ведеться будівництво інфраструктури штучного інтелекту.

Stylized world map showing public AI-capable data center regions
На загальнодоступних картах можуть бути показані регіони та офіційно оголошені об’єкти, але вони не можуть відображати всі робочі навантаження штучного інтелекту чи приватні об’єкти. Ця інформація має регіональний характер і базується на джерелах, але не є вичерпною.

Головний висновок

Повної загальнодоступної карти, що охоплює всі центри обробки даних штучного інтелекту, не існує. Найкращий загальнодоступний огляд поєднує хмарні регіони, сторінки операторів центрів обробки даних, оголошені кампуси штучного інтелекту та відкриті набори даних про інфраструктуру, при цьому чітко відокремлюючи підтверджені об’єкти штучного інтелекту від більш широких гіпермасштабних регіонів, що підтримують технології штучного інтелекту.

Центри обробки даних для штучного інтелекту не розміщуються хаотично. Зазвичай вони групуються поблизу джерел електроенергії, оптоволоконних мереж, вільних земельних ділянок, хмарних регіонів, систем охолодження, кваліфікованої робочої сили та сприятливих умов для отримання дозволів, що дозволяють реалізовувати великі інфраструктурні проєкти.

Деякі об’єкти офіційно оголошуються як об’єкти штучного інтелекту, наприклад, великі суперкомп’ютерні центри або кампуси Stargate. Багато інших — це гіпермасштабні хмарні регіони, які можуть виконувати обчислювальні завдання у сфері штучного інтелекту, але не розкривають, які саме моделі чи продукти працюють у кожній будівлі.

Отже, ця сторінка є загальнодоступною, неповною картою основних регіонів та прикладів. Вона не містить точного відображення вулиць і не претендує на те, щоб позначити кожен об’єкт.

Як користуватися цією картою

Наведені нижче записи взято з офіційних сторінок операторів, документації щодо хмарної інфраструктури, публічних оголошень та відкритих ресурсів з картографування центрів обробки даних. Регіон може бути включений до списку, якщо він є спеціалізованим об’єктом штучного інтелекту, публічним гіпермасштабним комплексом центрів обробки даних або великим хмарним регіоном, що підтримує інфраструктуру з можливостями штучного інтелекту.

Цей перелік складено навмисно обережно. Його слід розглядати як практичний посібник щодо громадських сигнальних знаків, а не як вичерпний перелік чи довідник об’єктів, що мають особливе значення з точки зору безпеки.

Основні регіони, де розташовані громадські центри обробки даних на базі штучного інтелекту та гіпермасштабні центри обробки даних

Вибрані приклади на основі відкритих джерел. Категорії пояснюють, чому цей регіон є актуальним; це не означає, що кожен об’єкт у регіоні спеціалізується на штучному інтелекті.

Регіон гіпермасштабу

Northern Virginia, United States

Експлуатація

Один із найбільших регіонів хмарних сервісів та центрів обробки даних у світі, представлений у відкритому доступі через AWS, Azure та загальнодоступні ресурси з картографування центрів обробки даних у США.

AWS Global Infrastructure

Хмарний регіон та гіпермасштабний регіон

Oregon and Pacific Northwest, United States

Експлуатація

Великий інфраструктурний регіон на заході США, що включає регіони публічних хмарних сервісів та великі кампуси, такі як Google The Dalles і Meta Prineville.

Google Data Center Locations

Штучний інтелект та розгортання гіпермасштабних інфраструктур

Texas, United States

У експлуатації / анонсовано

У штаті Техас розташовані державні гіпермасштабні кампуси та кілька об’єктів інфраструктури штучного інтелекту, про які вже було оголошено, зокрема об’єкти Stargate в Абіліні, окрузі Мілам та окрузі Шекелфорд.

OpenAI Stargate sites

Сайт, присвячений суперкомп’ютерам на основі явного штучного інтелекту

Memphis, Tennessee, United States

Експлуатація

Компанія xAI офіційно називає Мемфіс місцем розташування «Колосса» — великого суперкомп’ютерного центру на базі штучного інтелекту, який використовується для роботи системи Grok.

SpaceXAI Memphis

Європейські регіони хмарних сервісів та центрів обробки даних

Ireland and the Netherlands

Експлуатація

В Ірландії та Нідерландах розташовані гіпермасштабні центри обробки даних та хмарні регіони, що використовуються для обробки європейських робочих навантажень.

Meta global data centers

Регіон з інфраструктурою для вирощування культур у прохолодному кліматі

Nordics: Denmark, Sweden and Finland

Експлуатація

Об’єкти в країнах Північної Європи фігурують у переліках публічних центрів обробки даних, оскільки прохолодний клімат, доступ до електроенергії та мережеве підключення дозволяють підтримувати роботу великомасштабної інфраструктури.

Google Data Center Locations

Хмарний регіон Азії та Тихоокеанського регіону

Singapore and Southeast Asia

Експлуатація

Сінгапур є офіційно визнаним місцем розташування центрів обробки даних та потужним регіональним хмарним хабом для обробки робочих навантажень в Азіатсько-Тихоокеанському регіоні.

Meta global data centers

Інфраструктура з підтримкою штучного інтелекту в Азіатсько-Тихоокеанському регіоні

Japan and Taiwan

Експлуатація

В Японії та на Тайвані розташована інфраструктура публічних хмарних сервісів та центрів обробки даних, причому спостерігається значний попит з боку мережевих компаній, виробників напівпровідників та підприємств на робочі навантаження у сфері штучного інтелекту.

Google Data Center Locations

Чому повний список не оприлюднено

Оператори часто оприлюднюють інформацію про хмарні регіони, комплекси центрів обробки даних або інвестиційні проекти, але зазвичай не розкривають, які саме робочі навантаження виконуються в кожній будівлі. Один об’єкт може одночасно забезпечувати роботу пошукових систем, систем зберігання даних, корпоративного хмарового середовища, систем штучного інтелекту та внутрішніх систем.

Деякі об’єкти орендуються у провайдерів послуг колокації, деякі перебувають на стадії будівництва, а про деякі оголошується ще до того, як остаточно узгоджені питання щодо пропускної здатності, угоди про електропостачання або деталі щодо отримання дозволів. Інформація у відкритих джерелах також може відставати від темпів будівництва або змін у режимі експлуатації.

Саме тому на карті центрів обробки даних штучного інтелекту, складеній з урахуванням відповідального підходу, слід використовувати широкі регіони, чіткі позначення джерел та формулювання, що враховують ступінь невизначеності. Вона не повинна створювати враження, що кожне позначене на карті хмарне місце розташування є виключно об’єктом штучного інтелекту.

Додаткова література та джерела

Пов’язані сторінки

Схожі статті

Що таке центр обробки даних на базі штучного інтелекту?

Центр обробки даних для штучного інтелекту — це фізичний об’єкт, побудований для виконання масштабних обчислювальних завдань у сфері штучного інтелекту, зокрема навчання моделей, інференції, пошукових помічників, генерації зображень та корпоративних сервісів штучного інтелекту.

Чи шкодять центри обробки даних на базі штучного інтелекту навколишньому середовищу?

Центри обробки даних для штучного інтелекту не обов’язково є шкідливими для навколишнього середовища, але їхній вплив залежить від попиту на електроенергію, структури енергобалансу, споживання води, системи охолодження, місцевих обмежень та рівня прозорості.

Як працюють центри обробки даних зі штучним інтелектом

Сучасні системи штучного інтелекту покладаються на масивні центри обробки даних, наповнені графічними процесорами, мережевим обладнанням, системами охолодження та інфраструктурою високої щільності. Ці потужності забезпечують навчання ШІ, висновок, генерацію зображень і великомасштабні мовні моделі.

Як працюють моделі штучного інтелекту?

Моделі штучного інтелекту працюють таким чином: вони вивчають закономірності на основі даних, зберігають ці закономірності у вигляді параметрів і використовують їх для прогнозування або отримання корисних результатів на основі нових вхідних даних.

Що таке MCP в AI? Пояснення Model Context Protocol

MCP, або Model Context Protocol, — це відкритий протокол для підключення AI-застосунків до зовнішніх інструментів, джерел даних і робочих процесів через стандартний інтерфейс.

Чи може ШІ спричинити дефіцит води?

ШІ не скрізь використовує воду однаково, але великі центри обробки даних можуть збільшувати локальний попит на воду залежно від систем охолодження, клімату та джерел енергії.

Пов'язані питання

Поділіться цією сторінкою