近年來，為支持云計算、視頻流媒體和5G網絡的爆炸式增長而擴建的數據中心基礎設施，將不足以支持隨著人工智能的廣泛采用，而正式開始的下一級數字化轉型。

事實上，人工智能的數字基礎設施將需要一個不同的云計算框架，這將重新定義當前的數據中心網絡，包括某些數據中心集群的位置和這些設施的具體功能。

11月，云計算領域的全球領導者亞馬遜網絡服務與StabilityAI建立了合作關系，據報道，谷歌擁有一個名為lambda的chatgtp類型的系統，搜索引擎巨頭已經請了創始人拉里·佩奇和謝爾蓋·布林來指導其發布。

上個月，Meta宣布暫停在全球范圍內的數據中心擴建，重新配置這些服務器群，以滿足人工智能的數據處理需求。

人工智能平臺對數據處理的需求是巨大的，ChatGPT的OpenAI創建者在去年11月推出了該平臺，如果不搭上微軟即將升級的Azure云平臺的便車，它將無法繼續運行。

ChatGPT也許能更好地解釋這一點，但事實證明，人工智能平臺的微處理“大腦”，在這種情況下，支持這一數字轉型的數據中心基礎設施——將像人腦一樣，被組織成兩個半球或葉。是的，一個葉需要比另一個葉強得多。

人工智能數字基礎設施的一個半球將服務于所謂的“訓練”，處理多達300B個數據點所需的計算能力，以創建ChatGPT生成的單詞沙拉。在ChatGPT中，這是自從阿爾·戈爾發明以來互聯網上出現的每一個像素。

訓練葉攝取數據點，并在模型中重組它們，就像大腦的突觸一樣。這是一個反復的過程，在這個過程中，數字實體繼續完善其“理解”，基本上是教自己吸收一個信息世界，并以精確的人類語法傳達這些知識的本質。

訓練瓣需要強大的計算能力和最先進的GPU半導體，但在支持云計算服務和5G網絡的數據中心集群中，目前所需要的連接性很少。

專注于“培訓”每個人工智能平臺的基礎設施將對電力產生巨大的需求，要求將數據中心設置在千兆瓦可再生能源附近，安裝新的液體冷卻系統，以及重新設計的備用電源和發電機系統，以及其他新的設計特點。

人工智能平臺大腦的另一個半球，被稱為“推理”模式的更高功能的數字基礎設施支持交互式“生成”平臺，這些平臺在您輸入問題或指令后的幾秒鐘內，對查詢進行處理，進入建模的數據庫，并以令人信服的人類語法對您作出響應。

如今的超連接數據中心網絡，如北美最大的數據中心集群，北弗吉尼亞州的“數據中心巷”，也擁有全國最廣泛的光纖網絡，可以適應人工智能大腦“推斷”葉的下一級連接需求，但這些設施也需要升級，以滿足所需的巨大處理能力，而且它們需要更靠近變電站。

最大的云計算提供商正在向渴望獲得數據處理能力的人工智能初創企業，提供數據處理能力，因為這些初創企業有潛力成為長期客戶。一位投資人工智能的風投公司將其比作超級大國之間爭奪人工智能霸權的“代理人戰爭”。

大型云計算企業之間正在進行一場代理人戰爭。他們真的是唯一有能力用大量參數構建真正大的人工智能平臺的人。

新興的人工智能聊天機器人是“可怕的好東西”，但它們并不是很有知覺的生物，無法與數百萬年的進化相匹配，進化產生了數十億個精確的突觸序列，這些突觸在額葉的同一毫秒內發射。