AI பந்தயத்தில் டேட்டா சென்டர் வளர்ச்சியின் முக்கியத்துவம் 2026

மெய்நிகர் நுண்ணறிவின் பௌதிக எல்லைகள்

செயற்கை நுண்ணறிவுக்கான (AI) பந்தயம் இப்போது ஆய்வகங்களிலிருந்து கட்டுமானத் தளங்களுக்கு நகர்ந்துவிட்டது. பல ஆண்டுகளாக, இந்தத் துறை குறியீட்டின் நேர்த்தி மற்றும் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளின் அளவிலேயே கவனம் செலுத்தியது. ஆனால் இன்று, நிலம், மின்சாரம், நீர் மற்றும் தாமிரம் போன்ற அடிப்படைத் தேவைகளே முக்கிய தடைகளாக உள்ளன. அடுத்த தலைமுறை பெரிய மொழி மாதிரிகளை (Large Language Models) உருவாக்க, சிறந்த அல்காரிதம் மட்டும் போதாது; ஒரு சிறிய நகரத்திற்குத் தேவையான மின்சாரத்தை நுகரும், ஆயிரக்கணக்கான சிறப்பு சில்லுகள் (chips) கொண்ட பிரம்மாண்டமான கட்டிடம் தேவை. மென்பொருளிலிருந்து கனரக உள்கட்டமைப்புக்கு மாறியுள்ள இந்த மாற்றம், தொழில்நுட்பப் போட்டியின் தன்மையையே மாற்றிவிட்டது. இது சிறந்த பொறியாளர்களைக் கொண்டிருப்பது பற்றியது மட்டுமல்ல, மின்சாரக் கட்டமைப்புடன் இணைப்பைப் பெறுவது மற்றும் மில்லியன் கணக்கான கேலன் நீரை குளிரூட்டலுக்குப் பயன்படுத்த அனுமதிக்கும் வகையில் உள்ளூர் அரசாங்கங்களைச் சம்மதிக்க வைப்பது பற்றியது.

பயனர் ஒருவர் சாட்போட்டில் (chatbot) ஒரு கேள்வியைத் தட்டச்சு செய்யும் போதெல்லாம், ஒரு பௌதிக நிகழ்வுகளின் சங்கிலி தொடங்குகிறது. அந்த கோரிக்கை ‘கிளவுட்’ (cloud) வெளியில் இல்லை; அது சர்வர் ரேக்குகளில் (server racks) உள்ளது. இந்த சர்வர்கள் அதிக அடர்த்தியாகவும் வெப்பமாகவும் மாறி வருகின்றன. இந்த வசதிகளின் வளர்ச்சி, தொழில்நுட்ப வரலாற்றிலேயே மிக முக்கியமான பௌதிக விரிவாக்கமாகும். இது கணினித் திறனின் எதிர்காலத்தின் மீதான ஒரு பெரிய பந்தயம். ஆனால், இந்த வளர்ச்சி பௌதிக யதார்த்தத்தின் சுவரை மோதுகிறது. இணையம் என்ற சுருக்கமான கருத்தாக்கத்திலிருந்து, டேட்டா சென்டர்கள் எண்ணெய் சுத்திகரிப்பு நிலையங்கள் அல்லது மின் உற்பத்தி நிலையங்களைப் போலவே முக்கியமான மற்றும் சர்ச்சைக்குரியதாக இருக்கும் ஒரு உலகத்தை நோக்கி நாம் நகர்கிறோம். இதுவே AI பந்தயத்தின் புதிய யதார்த்தம். இது பௌதிக உலகின் அடிப்படை வளங்களுக்கான போட்டியாகும்.

குறியீட்டிலிருந்து கான்கிரீட் மற்றும் தாமிரம் வரை

நவீன டேட்டா சென்டரை உருவாக்குவது ஒரு தொழில்துறை பொறியியல் பணியாகும். முன்பு, டேட்டா சென்டர்கள் கூடுதல் ஏர் கண்டிஷனிங் கொண்ட கிடங்குகளாக இருந்தன. இப்போது, இவை AI சில்லுகளின் தீவிர வெப்பத்தைத் தாங்கும் வகையில் பிரத்யேகமாக வடிவமைக்கப்பட்ட இயந்திரங்கள். இதில் மிக முக்கியமான காரணி மின்சாரம். ஒரு நவீன AI சிப் 700 வாட்களுக்கும் அதிகமான மின்சாரத்தை இழுக்கக்கூடியது. பல்லாயிரக்கணக்கான சில்லுகளை ஒரே கட்டிடத்தில் வைக்கும்போது, மின் தேவை மெகாவாட்களை எட்டுகிறது. இது மின்சாரத்தின் செலவு பற்றியது மட்டுமல்ல, அதன் இருப்பு பற்றியது. உலகின் பல பகுதிகளில், மின் கட்டமைப்பு ஏற்கனவே முழு கொள்ளளவை எட்டியுள்ளது. இப்போது தொழில்நுட்ப நிறுவனங்கள், அதே குறைந்த மின்சார விநியோகத்திற்காக குடியிருப்புப் பகுதிகள் மற்றும் தொழிற்சாலைகளுடன் போட்டியிடுகின்றன.

நிலம் அடுத்த தடையாகும். இந்த வசதிகளை எங்கும் கட்ட முடியாது. லேட்டன்சியைக் (latency) குறைக்க அவை ஃபைபர் ஆப்டிக் கோடுகளுக்கு அருகில் இருக்க வேண்டும். நிலம் நிலையானதாகவும், காலநிலை சாதகமாகவும் இருக்க வேண்டும். இதனால், வடக்கு வர்ஜீனியா போன்ற இடங்களில் டேட்டா சென்டர்கள் குவிந்துள்ளன. இந்த பிராந்தியம் உலகளாவிய இணைய போக்குவரத்தின் பெரும் பகுதியை கையாள்கிறது. ஆனால் அங்கும் நிலம் தீர்ந்து வருகிறது. நிறுவனங்கள் இப்போது தொலைதூர இடங்களைப் பார்க்கின்றன, ஆனால் அங்கு மின் இணைப்புகள் இல்லை. இது ‘கோழியா அல்லது முட்டையா’ போன்ற சிக்கலை உருவாக்குகிறது. நிலம் கிடைத்தால் மின்சாரம் இல்லை, மின்சாரம் கிடைத்தால் உள்ளூர் அனுமதி பெற பல ஆண்டுகள் ஆகிறது. உள்ளூர் அரசாங்கங்கள் இந்தத் திட்டங்கள் அதிக வளங்களைப் பயன்படுத்துவதாலும், நீண்டகால வேலைவாய்ப்புகளைக் குறைவாகவே வழங்குவதாலும் இவற்றை சந்தேகத்துடன் பார்க்கின்றன.

குளிரூட்டல் இந்த உள்கட்டமைப்பின் மூன்றாவது தூண். AI சில்லுகள் அதிக வெப்பத்தை உருவாக்குகின்றன. பாரம்பரிய காற்று குளிரூட்டல் போதாது. பல புதிய வசதிகள் திரவ குளிரூட்டலுக்கு (liquid cooling) மாறுகின்றன. இதற்கு அதிக அளவு நீர் தேவைப்படுகிறது. சில சமயங்களில், ஒரு டேட்டா சென்டர் ஆண்டுக்கு நூற்றுக்கணக்கான மில்லியன் கேலன் நீரைப் பயன்படுத்தலாம். இது தொழில்நுட்ப நிறுவனங்களை உள்ளூர் விவசாயம் மற்றும் குடிநீர் தேவைகளுடன் நேரடிப் போட்டியில் ஈடுபடுத்துகிறது. வறட்சி பாதிப்புள்ள பகுதிகளில், இது ஒரு அரசியல் பிரச்சனையாக மாறியுள்ளது. இந்தத் துறை நீரை மறுசுழற்சி செய்யும் மூடிய-சுற்று அமைப்புகளை (closed-loop systems) நோக்கி நகர முயல்கிறது, ஆனால் ஆரம்பத் தேவைகள் இன்னும் மலைக்க வைக்கின்றன.

உயர் செயல்திறன் கொண்ட கணினியின் புவிசார் அரசியல்

டேட்டா சென்டர்கள் இப்போது வெறும் கார்ப்பரேட் சொத்துக்கள் அல்ல; அவை தேசிய முன்னுரிமைகள். கணினித் திறன் என்பது தேசிய வலிமையின் ஒரு வடிவம் என்பதை உலகெங்கிலும் உள்ள அரசாங்கங்கள் உணர்ந்து வருகின்றன. இது ‘இறையாண்மை AI’ (sovereign AI) என்ற கருத்தாக்கத்திற்கு வழிவகுத்துள்ளது. நாடுகள் தங்கள் தரவு தனியுரிமை மற்றும் தேசிய பாதுகாப்பை உறுதிப்படுத்த தங்கள் எல்லைக்குள் டேட்டா சென்டர்களை வைத்திருக்க விரும்புகின்றன. இது உலகளாவிய உள்கட்டமைப்பை துண்டு துண்டாக மாற்றுகிறது. ஒரு சில பெரிய மையங்களுக்குப் பதிலாக, ஒவ்வொரு முக்கிய பொருளாதாரத்திலும் உள்ளூர்மயமாக்கப்பட்ட டேட்டா சென்டர்களை உருவாக்குவதற்கான அழுத்தம் உள்ளது. இது கடந்த தசாப்தத்தில் ஆதிக்கம் செலுத்திய மையப்படுத்தப்பட்ட மாதிரியிலிருந்து ஒரு பெரிய மாற்றமாகும்.

இந்த புவிசார் அரசியல் பரிமாணம் டேட்டா சென்டர்களை தொழில்துறை கொள்கையின் இலக்காக மாற்றியுள்ளது. சில அரசாங்கங்கள் டேட்டா சென்டர் உருவாக்குநர்களை ஈர்க்க பெரும் மானியங்களை வழங்குகின்றன. மற்றவை, தங்கள் தேசிய மின் கட்டமைப்பு மற்றும் சுற்றுச்சூழல் பாதிப்பு குறித்து கவலைப்பட்டு புதிய கட்டுமானங்களுக்குத் தடை விதிக்கின்றன. இது கிடைக்கும் தன்மையில் ஒரு சீரற்ற தன்மையை உருவாக்குகிறது. ஒரு நாட்டில் கட்டக்கூடிய நிறுவனம், மற்றொன்றில் தடுக்கப்படலாம். இந்த புவியியல் விநியோகம் முக்கியமானது, ஏனெனில் இது அந்தந்த பிராந்தியங்களில் உள்ள பயனர்களுக்கான AI மாதிரிகளின் லேட்டன்சி மற்றும் செயல்திறனை பாதிக்கிறது. உள்ளூர் கணினித் திறன் இல்லாத நாடுகள், AI பந்தயத்தில் எப்போதும் பின்தங்கியே இருக்கும்.

இந்த சொத்துக்களுக்கான போராட்டம் என்பது விநியோகச் சங்கிலிகளுக்கான (supply chains) போராட்டமும் ஆகும். டேட்டா சென்டரை உருவாக்கத் தேவையான கூறுகள் பற்றாக்குறையாக உள்ளன. சில்லுகள் முதல் மின் கட்டமைப்புடன் இணைக்கத் தேவையான பெரிய டிரான்ஸ்பார்மர்கள் வரை அனைத்தும் இதில் அடங்கும். சில உபகரணங்களுக்கு இரண்டு அல்லது மூன்று ஆண்டுகள் காத்திருக்க வேண்டியுள்ளது. இதன் பொருள், 2026 இல் AI பந்தயத்தில் வெற்றி பெற்றவர்கள் பல ஆண்டுகளுக்கு முன்பே எடுத்த முடிவுகளால் தீர்மானிக்கப்பட்டனர். மின்சாரம் மற்றும் உபகரணங்களை முன்கூட்டியே பாதுகாத்த நிறுவனங்கள் பெரும் முன்னிலையில் உள்ளன. இப்போது சந்தைக்கு நுழைய முயற்சிப்பவர்கள் கதவு ஓரளவு மூடப்பட்டிருப்பதைக் காண்கிறார்கள். பௌதிக உலகம் மென்பொருள் உலகத்தை விட மிக மெதுவாக நகர்கிறது. நீங்கள் ஒரு நாளில் புதிய குறியீட்டை எழுதலாம், ஆனால் ஒரு நாளில் சப்ஸ்டேஷனை (substation) உருவாக்க முடியாது. இந்த யதார்த்தம் தொழில்நுட்ப நிறுவனங்களை தொழில்துறை ஜாம்பவான்களைப் போல சிந்திக்க வைக்கிறது.

பெரிய மொழி மாதிரிகள் மற்றும் உள்ளூர் மின் கட்டமைப்பு

இந்த வளர்ச்சியின் தாக்கத்தைப் புரிந்துகொள்ள, ஒரு நவீன டேட்டா சென்டரின் ஒரு நாளைக் கவனியுங்கள். நடுத்தர நகரத்தின் புறநகரில் அமைந்துள்ள ஒரு வசதியை கற்பனை செய்து பாருங்கள். உள்ளே, குளிர்சாதனப் பெட்டியின் அளவுள்ள ரேக்குகள் வரிசையாக உள்ளன. இவை GPU-க்களால் நிரப்பப்பட்டுள்ளன. சூரியன் உதிக்கும் போது, AI சேவைகளுக்கான தேவை அதிகரிக்கிறது. குறியீடு உருவாக்கம், பட உருவாக்கம் மற்றும் உரைச் சுருக்கம் போன்ற ஆயிரக்கணக்கான கோரிக்கைகள் கட்டிடத்திற்குள் வருகின்றன. ஒவ்வொரு கோரிக்கையும் மின் நுகர்வில் ஒரு உயர்வை ஏற்படுத்துகிறது. குளிரூட்டும் விசிறிகள் வேகமாகச் சுழல்கின்றன. திரவ குளிரூட்டும் பம்புகள் அதிகரிக்கின்றன. இந்த சில்லுகள் உருவாக்கும் வெப்பம் மிகவும் தீவிரமானது, சர்வர் அறையின் காப்பிடப்பட்ட சுவர்கள் வழியாக அதை உணர முடியும். இது நவீன பொருளாதாரத்தின் ஒலி. இது ஒருபோதும் நிற்காத, நிலையான, குறைந்த அதிர்வெண் கொண்ட இரைச்சல்.

சுவர்களுக்கு வெளியே, இதன் தாக்கம் சமூகத்தால் உணரப்படுகிறது. உள்ளூர் மின்சார நிறுவனம் சுமையை நிர்வகிக்க வேண்டும். டேட்டா சென்டர் அதிக மின்சாரத்தை எடுத்தால், அது கட்டமைப்பில் உறுதியற்ற தன்மையை ஏற்படுத்தலாம். இதனால்தான் பல டேட்டா சென்டர்கள் தளத்திலேயே பெரிய பேட்டரி வங்கிகள் மற்றும் டீசல் ஜெனரேட்டர்களைக் கொண்டுள்ளன. அவை அடிப்படையில் தங்கள் சொந்த மினி-யுட்டிலிட்டி நிறுவனங்கள். ஆனால் இந்த ஜெனரேட்டர்கள் இரைச்சல் மற்றும் உமிழ்வை உருவாக்குகின்றன, இது உள்ளூர் எதிர்ப்பிற்கு வழிவகுக்கிறது. அருகிலுள்ள குடியிருப்பாளர்கள் இரைச்சல் அல்லது தங்கள் வீடுகளுக்குப் பின்னால் செல்லும் பெரிய மின் கம்பிகளைக் கண்டு புகார் செய்யலாம். அவர்கள் 500,000 m² பரப்பளவைக் கொண்ட ஒரு கட்டிடத்தைப் பார்க்கிறார்கள், ஆனால் அதில் சில டஜன் பேர் மட்டுமே வேலை செய்கிறார்கள். உள்ளூர் வளங்களுக்கு ஏற்படும் அழுத்தத்திற்குப் பதிலாக அவர்கள் என்ன பெறுகிறார்கள் என்று அவர்கள் ஆச்சரியப்படுகிறார்கள். இங்கேதான் தொழில்நுட்பம் அரசியலைச் சந்திக்கிறது. டேட்டா சென்டர் ஒரு பொறியியல் அதிசயம், ஆனால் அது அதிக மின்சாரத்தையும் நீரையும் பயன்படுத்தும் ஒரு அண்டை வீட்டார்.

இதன் அளவைக் கற்பனை செய்வது கடினம். ஒரு பெரிய டேட்டா சென்டர் வளாகம் 100,000 வீடுகளுக்குத் தேவையான மின்சாரத்தை நுகர முடியும். ஒரு தொழில்நுட்ப ஜாம்பவான் 10 பில்லியன் டாலர் திட்டத்தை அறிவிக்கும்போது, அவர்கள் வெறும் சர்வர்களை மட்டும் வாங்குவதில்லை. அவர்கள் ஒரு பெரிய தொழில்துறை வளாகத்தை உருவாக்குகிறார்கள். இதில் பிரத்யேக நீர் சுத்திகரிப்பு நிலையங்கள் மற்றும் தனியார் மின் சப்ஸ்டேஷன்கள் அடங்கும். சில சமயங்களில், கார்பன் இல்லாத ஆற்றலை உறுதிப்படுத்த அணுசக்தியிலும் முதலீடு செய்கிறார்கள். இது தொழில்நுட்ப நிறுவனங்கள் முன்பு செயல்பட்ட விதத்திலிருந்து முற்றிலும் மாறுபட்டது. அவர்கள் இப்போது உள்கட்டமைப்பு வளர்ச்சியின் முதன்மை உந்துசக்திகளாக உள்ளனர். இந்த வளர்ச்சி நமது நகரங்களின் பௌதிகத் தோற்றத்தையும், நமது பயன்பாடுகள் நிர்வகிக்கப்படும் விதத்தையும் மாற்றுகிறது. இது டிஜிட்டல் யுகத்தின் பிரம்மாண்டமான, புலப்படும் வெளிப்பாடாகும்.

இந்த உராய்வு வளங்கள் பற்றியது மட்டுமல்ல. இது மாற்றத்தின் வேகம் பற்றியது. ஒரு உள்ளூர் மின் கட்டமைப்பு பல தசாப்தங்களாக கணிக்கக்கூடிய விகிதத்தில் வளரும் வகையில் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. AI எழுச்சி அந்த வளர்ச்சியை சில ஆண்டுகளில் சுருக்கிவிட்டது. பயன்பாட்டு நிறுவனங்கள் ஈடுகொடுக்கப் போராடுகின்றன. சில பிராந்தியங்களில், புதிய மின் இணைப்பிற்கான காத்திருப்பு காலம் இப்போது ஐந்து ஆண்டுகளுக்கும் மேலாக உள்ளது. இது மின் கட்டமைப்பு அணுகலை ஒரு மதிப்புமிக்க பண்டமாக மாற்றியுள்ளது. சில நிறுவனங்கள் பழைய தொழில்துறை தளங்களை ஏற்கனவே அதிக திறன் கொண்ட மின் இணைப்பு இருப்பதால் மட்டுமே வாங்குகின்றன. அவர்களுக்கு கட்டிடங்கள் முக்கியமல்ல; அவர்களுக்கு தரையில் உள்ள தாமிரம் முக்கியம். சந்தையில் இதுதான் விரக்தியின் நிலை. AI பந்தயம் உள்ளூர் திட்டமிடல் கமிஷன்கள் மற்றும் பயன்பாட்டு வாரிய அறைகளில் போராடப்படுகிறது.

கணினி யுகத்திற்கான கடினமான கேள்விகள்

இந்த விரிவாக்கத்தைத் தொடரும்போது, மறைக்கப்பட்ட செலவுகள் குறித்து கடினமான கேள்விகளைக் கேட்க வேண்டும். இந்த பிரம்மாண்டமான கட்டுமானத்தால் உண்மையில் யார் பயனடைகிறார்கள்? AI சேவைகள் உலகளவில் கிடைக்கின்றன என்றாலும், சுற்றுச்சூழல் மற்றும் உள்கட்டமைப்பு செலவுகள் பெரும்பாலும் உள்ளூர்மயமாக்கப்படுகின்றன. ஒரு கிராமப்புற சமூகத்தில் உள்ள நீர் மட்டம், உலகின் மறுபுறத்தில் உள்ள பயனர்களுக்கு சேவை செய்யும் டேட்டா சென்டருக்காக குறையக்கூடும். இந்த மாதிரியின் நீண்டகால நிலைத்தன்மையையும் நாம் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும். ஒவ்வொரு பெரிய நிறுவனமும் அரசாங்கமும் அதன் சொந்த பிரம்மாண்டமான கணினி கிளஸ்டரை (compute cluster) விரும்பினால், மொத்த உலகளாவிய ஆற்றல் தேவை வானளாவியதாக இருக்கும். இது நமது வரையறுக்கப்பட்ட ஆற்றல் வளங்களின் சிறந்த பயன்பாடா? நாம் அடிப்படையில் பௌதிக ஆற்றலை டிஜிட்டல் நுண்ணறிவுக்காக வர்த்தகம் செய்கிறோம். இது அதிக பொது விவாதம் தேவைப்படும் ஒரு வர்த்தகமாகும்.

தனியுரிமை மற்றும் கட்டுப்பாடு குறித்த கேள்வியும் உள்ளது. டேட்டா சென்டர்கள் சில தொழில்நுட்ப ஜாம்பவான்களின் கைகளில் மையப்படுத்தப்படுவதால், அந்த நிறுவனங்கள் நம்பமுடியாத அளவு அதிகாரத்தைப் பெறுகின்றன. அவர்கள் மென்பொருள் வழங்குநர்கள் மட்டுமல்ல; நவீன வாழ்க்கையை சாத்தியமாக்கும் பௌதிக உள்கட்டமைப்பின் உரிமையாளர்களும் கூட. ஒரு நிறுவனம் டேட்டா சென்டர்கள், சில்லுகள் மற்றும் மாதிரிகளை வைத்திருந்தால், அவர்களுக்கு முன்னோடியில்லாத அளவிலான செங்குத்து ஒருங்கிணைப்பு (vertical integration) உள்ளது. இது சிறிய போட்டியாளர்களுக்கு ஒரு பெரிய தடையை உருவாக்குகிறது. மின்சார அனுமதி கூட பெற முடியாதபோது ஒரு ஸ்டார்ட்அப் (startup) எப்படி போட்டியிட முடியும்? AI உள்கட்டமைப்பின் பௌதிக யதார்த்தம் இறுதிப் போட்டியற்ற சக்தியாக இருக்கலாம். இது கருத்துகளின் சந்தையை மூலதனம் மற்றும் கான்கிரீட்டின் சந்தையாக மாற்றுகிறது.

இறுதியாக, இந்த அமைப்பின் பின்னடைவை (resilience) நாம் பார்க்க வேண்டும். இவ்வளவு கணினித் திறனை ஒரு சில புவியியல் மையங்களில் குவிப்பதன் மூலம், நாம் தோல்விக்கான ஒற்றைப் புள்ளிகளை (single points of failure) உருவாக்குகிறோம். ஒரு இயற்கை பேரிடர் அல்லது ஒரு பெரிய டேட்டா சென்டர் மையத்தின் மீதான தாக்குதல் உலகளாவிய விளைவுகளை ஏற்படுத்தக்கூடும். தொற்றுநோயின் போது விநியோகச் சங்கிலி இடையூறுகள் டேட்டா சென்டர் விரிவாக்கங்களை மெதுவாக்கியதை நாம் பார்த்தோம். ஆனால் இப்போது அபாயங்கள் இன்னும் அதிகம். நமது முழு பொருளாதாரமும் இந்த வசதிகளின் மீது கட்டப்பட்டு வருகிறது. மின் கட்டமைப்பு தோல்வியுற்றால் அல்லது குளிரூட்டும் நீர் தீர்ந்துவிட்டால், AI நின்றுவிடும். இது டிஜிட்டல் யுகத்தின் முரண்பாடு. நமது மிகவும் மேம்பட்ட தொழில்நுட்பம் மிகவும் அடிப்படை பௌதிக அமைப்புகளைச் சார்ந்துள்ளது. நாம் மிகவும் பலவீனமான அடித்தளத்தில் ஒரு எதிர்கால உலகத்தை உருவாக்குகிறோம்.

AI முதுகெலும்பின் கட்டமைப்பு

தொழில்நுட்ப பக்கத்தைப் பார்ப்பவர்களுக்கு, டேட்டா சென்டர் வடிவமைப்பில் மாற்றம் ஆழமானது. நாம் பொது-நோக்க கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங்கிலிருந்து பிரத்யேக AI தொழிற்சாலைகளை நோக்கி நகர்கிறோம். ஒரு பாரம்பரிய டேட்டா சென்டரில், ஆயிரக்கணக்கான வெவ்வேறு வாடிக்கையாளர்களுக்கு ஆயிரக்கணக்கான வெவ்வேறு பயன்பாடுகளை ஹோஸ்ட் செய்வதே இலக்காக இருந்தது. பணிச்சுமை கணிக்க முடியாதது ஆனால் பொதுவாக குறைந்த தீவிரம் கொண்டது. ஒரு AI தொழிற்சாலையில், முழு கட்டிடமும் பெரும்பாலும் ஒரு பெரிய மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பது போன்ற ஒரே பணிக்காக அர்ப்பணிக்கப்படுகிறது. இது மிக உயர்ந்த மட்டத்திலான உகப்பாக்கத்தை (optimization) அனுமதிக்கிறது. நெட்வொர்க்கிங் மட்டுமே ஒரு பெரிய சவாலாகும். ஆயிரக்கணக்கான GPU-க்களில் ஒரு மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்க, கிட்டத்தட்ட பூஜ்ஜிய லேட்டன்சியுடன் நம்பமுடியாத அளவு தரவைக் கையாளக்கூடிய ஒரு நெட்வொர்க் தேவை. இது InfiniBand மற்றும் 800Gbps வேகத்தில் இயங்கும் அதிவேக ஈதர்நெட் சுவிட்சுகள் போன்ற தொழில்நுட்பங்களை ஏற்றுக்கொள்வதற்கு வழிவகுத்தது.

சேமிப்பு (storage) மற்றொரு முக்கியமான காரணியாகும். ஒரு AI மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்க, GPU-க்கள் செயலாக்கக்கூடிய வேகத்தில் பெட்டாபைட் கணக்கிலான தரவை அதற்கு ஊட்ட வேண்டும். இது பாரம்பரிய ஹார்ட் டிரைவ்களை இந்த பணிச்சுமைகளுக்கு வழக்கற்றுப் போகச் செய்துள்ளது. அனைத்தும் அதிவேக NVMe ஃபிளாஷ் சேமிப்பகத்திற்கு மாறுகின்றன. ஆனால் தரவு குழாய் சரியாக வடிவமைக்கப்படவில்லை என்றால், வேகமான சேமிப்பு கூட ஒரு தடையாக மாறும். இதனால்தான் உள்ளூர் சேமிப்பு மற்றும் எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங் (edge computing) மீது அதிக கவனம் செலுத்தப்படுகிறது. தரவை கணினிக்கு நெருக்கமாக நகர்த்துவதன் மூலம், நிறுவனங்கள் நெட்வொர்க்கின் அழுத்தத்தைக் குறைக்கலாம். இருப்பினும், மாதிரிகளின் பிரம்மாண்டமான அளவு இதை கடினமாக்குகிறது. அதிநவீன மாதிரி நூற்றுக்கணக்கான ஜிகாபைட் அளவில் இருக்கலாம், இது ஒரு பெரிய சர்வர் கிளஸ்டரைத் தவிர வேறு எதிலும் இயக்குவதை கடினமாக்குகிறது. இது பெரிய வசதிகளை வாங்கக்கூடியவர்களின் கைகளில் அதிகாரத்தை வைத்திருக்கிறது.

API-கள் மற்றும் உள்ளூர் சேமிப்பு எவ்வாறு தொடர்பு கொள்கின்றன என்பதிலும் மாற்றம் காண்கிறோம். கிளவுட்டின் அதிக செலவுகள் மற்றும் லேட்டன்சியைத் தவிர்க்க, இந்த மாதிரிகளின் சிறிய பதிப்புகளை உள்ளூர் வன்பொருளில் இயக்க பல டெவலப்பர்கள் வழிகளைக் கண்டறிய முயற்சிக்கின்றனர். இது ‘லோக்கல் இன்ஃபெரன்ஸ்’ (local inference) என்று அழைக்கப்படுகிறது. இது எளிய பணிகளுக்கு வேலை செய்தாலும், மிகவும் திறமையான மாதிரிகளுக்கு இன்னும் டேட்டா சென்டரின் பிரம்மாண்டமான வளங்கள் தேவைப்படுகின்றன. இது ஒரு அடுக்கு அமைப்பை உருவாக்குகிறது.