كيف يعزز الذكاء الاصطناعي صعود الشبكات الطرفية edge networking

كيف يعزز الذكاء الاصطناعي صعود الشبكات الطرفية

يتزايد طلبنا المستمر على الذكاء الاصطناعي التوليدي مما يعزز صعود نوع جديد من نماذج الشبكات: “الشبكات الطرفية”. نحن نشهد الآن تطوير مراكز بيانات طرفية حول العالم، موضوعة بالقرب من المستخدم النهائي لتلبية متطلبات الاستجابة في الوقت الحقيقي وأداء الكمون المنخفض لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي. وفقًا لشركة التحليل IDC، من المتوقع أن تصل نفقات الحوسبة الطرفية إلى 232 مليار دولار في عام 2024، بزيادة 15.4% عن عام 2023.

مراكز البيانات الطرفية هي مراكز بيانات صغيرة ومواقع حسابية تشكل جزءًا من شبكة موزعة من مراكز البيانات. تقع بالقرب من المناطق التي تخدمها، مما يقلل بشكل كبير من الكمون ويحسن أداء التطبيقات التي تتطلب معالجة بيانات في الوقت الفعلي. كما أن هذا النهج اللامركزي يساعد أيضًا في توازن الأحمال ويضمن تدفق البيانات في حالة حدوث انقطاع، ويعزز من مرونة الشبكة بشكل عام.

كما أوضح مات ريس، المدير التقني ومدير العمليات في Neos Networks، “الذكاء الاصطناعي التوليدي يتطلب معالجة أسرع، وستكون هناك العديد من التطبيقات القائمة والجديدة التي ستحتاج إلى تقديم زمن استجابة فائق السرعة.”

دعم الذكاء الاصطناعي التوليدي

تطبيقات الذكاء الاصطناعي كثيفة البيانات وتتطلب حسابات مكثفة. ومع ذلك، تعد الحوسبة الطرفية بتجاوز هذه التحديات التقنية من خلال تمكين اتخاذ القرار في الوقت الحقيقي مع تقليل الكمون، وتخزين البيانات ومعالجتها محليًا، وتقليل نقل البيانات إلى السحابة. هذا مهم بشكل خاص عندما يتعلق الأمر بالتنبؤ والعمليات المحلية للبيانات.

يمكن أن تقلل معالجة البيانات في الطرف من الوقت اللازم للحصول على نتيجة من بضع ثوانٍ إلى جزء من الثانية. بالإضافة إلى ذلك، هناك العديد من حالات الاستخدام الناشئة في الصناعة التي تسلط الضوء على ضرورة وضع الحوسبة بالقرب من المستخدم النهائي، سواء كان ذلك في تطبيقات إنشاء المحتوى مثل ChatGPT، أو وكلاء خدمة العملاء التفاعليين، أو تجارب الواقع المعزز الغامرة، أو الرعاية الصحية الذكية والتجزئة الذكية والصيانة التنبؤية.

حجة الاستدامة

تشير مقالة حديثة إلى أننا لا نملك القدرة على التعامل مع طفرة الطلب الحالية على مراكز البيانات بسبب الذكاء الاصطناعي. ولهذا يجب أن نبني مراكز البيانات خارج المواقع المركزية على الحافة. وفقًا لـ Goldman Sachs، فإن استفسار ChatGPT يتطلب ما يقرب من عشرة أضعاف الكهرباء لمعالجته مقارنة ببحث Google. على الرغم من الزيادة الحتمية في نفقات الكهرباء بسبب الذكاء الاصطناعي التوليدي، تقدم مراكز البيانات الطرفية ميزة تقليل استهلاك الطاقة في الشبكة المركزية.

الاستثمار في شبكة جاهزة للذكاء الاصطناعي

سيكون الاستثمار في الاتصال عالي السرعة أمرًا ضروريًا لتوصيل مواقع الحافة في الشبكة بطريقة أكثر عملية واستدامة. توفر كابلات الألياف الضوئية كمونًا أقل بكثير وعرض نطاق أعلى من الكابلات النحاسية التقليدية. هذا يسمح بمعدلات نقل بيانات أسرع. الشبكات ذات الألياف عالية السرعة قابلة للتوسع بسهولة، بحيث يمكن توفير عرض نطاق إضافي مع نمو الطلب على البيانات دون تغييرات كبيرة في البنية التحتية.

المفتاح لنجاح الذكاء الاصطناعي

بينما تتسابق الدول لتصبح قادة في مجال الذكاء الاصطناعي، سيكون نجاح الذكاء الاصطناعي معتمدًا على بنية الشبكة التحتية وقدرتها على حمل كميات كبيرة من البيانات مع قليل من الكمون أو بدونها. إذا لم تتمكن الشبكات من التعامل مع تدفق حركة المرور الناتجة عن نماذج اللغة الكبيرة “دائمًا قيد التشغيل”، فقد تفشل طموحات الذكاء الاصطناعي.

لهذا السبب، يجب أن تركز استراتيجيات الذكاء الاصطناعي على حجم وموقع وجودة البنية التحتية للشبكة الأساسية. لتلبية احتياجات الذكاء الاصطناعي، يجب أن يتم استكمال بناء مراكز البيانات التقليدية ببناء الحافة.

نموذج هجين؟

سيكون النهج الهجين الذي يتضمن مراكز بيانات موضوعة بشكل استراتيجي على حافة الشبكة، بالتزامن مع مراكز البيانات المركزية، ضروريًا لإدارة تدفق المعلومات السريع بشكل فعال من حيث التكلفة والاستدامة. هذا أمر مهم بشكل خاص للتنبؤ بالذكاء الاصطناعي، حيث تتدفق البيانات إلى الحافة للمعالجة ثم تعود إلى مراكز البيانات المركزية للتوزيع.

مع وجود شركات كبرى مثل Microsoft تستهدف زيادة سعة مراكز البيانات الخاصة بها بثلاثة أضعاف خلال العام المقبل لتقديم الذكاء الاصطناعي، يجب أن نرى أيضًا مراكز البيانات الطرفية جزءًا من الاستراتيجية، ليس فقط لتلبية متطلبات الكمون المنخفض لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي ولكن أيضًا لتخفيف الضغط على الشبكة المركزية.