زیرساخت هوش مصنوعی توزیع‌ شده Equinix در دیتاسنترها (مراکز داده)

شرکت Equinix به‌عنوان بازیگر جهانی زیرساخت دیجیتال، امیدوار است با ایجاد یک «ستون‌فقرات آماده برای AI» مسیر مشتریان را به سوی عصر هوش مصنوعی عاملی (Agentic AI) هموار کند. این شرکت قصد دارد با افزودن یک لایه نرم‌افزاری جدید و ایجاد یک پلتفرم جهانی به‌هم‌پیوسته، نسل تازه‌ای از شبکه‌های دیتاسنتر را شکل دهد.

به گفته اکوئینیکس، زیرساخت جدید «Distributed AI» (هوش مصنوعی توزیع‌شده) بیش از ۲۷۰ مرکز داده در ۷۷ بازار جهانی را به یکدیگر متصل می‌کند. این رویکرد، قابلیت اطمینان بیشتری برای بارهای کاری چندابری (Multi-Cloud AI) فراهم می‌سازد و امکان دسترسی انعطاف‌پذیر به داده‌ها از موقعیت‌های مختلف را می‌دهد — عاملی کلیدی برای آموزش و استنتاج هوش مصنوعی کارآمدتر.

Fabric Intelligence؛ مغز خودکار شبکه جهانی

اکوئینیکس در این طرح از یک لایه نرم‌افزاری تازه به نام Fabric Intelligence استفاده می‌کند. این سیستم هوشمند، قابلیت آگاهی لحظه‌ای (Real-Time Awareness) و اتوماسیون را به بستر جهانی ارتباطات اکوئینیکس اضافه می‌کند و مدیریت شبکه توزیع‌شده را به‌صورت یکپارچه ممکن می‌سازد.

«دهریتیمان داس‌گوپتا»، معاون بازاریابی اکوئینیکس، می‌گوید زیرساخت دیجیتال باید متناسب با نیازهای هر مرحله از فرایند AI طراحی شود:
«ما در واقع شاهدیم که هر مرحله از AI به زیرساختی متفاوت نیاز دارد. وقتی داده‌ها و اپلیکیشن‌ها در مکان‌های متعدد توزیع می‌شوند، باید معماری‌ای داشته باشید که ذاتاً توزیع‌شده باشد.»

رویکرد مقیاس‌پذیر با بازدهی بیشتر

داس‌گوپتا تأکید می‌کند که قابلیت اطمینان معماری توزیع‌شده، منجر به بازگشت سرمایه (ROI) بیشتر می‌شود:
«بسیاری از مشتریان تلاش می‌کنند عملیات Inference را در Cloud یا دیتاسنتر داخلی انجام دهند، درحالی‌که زیرساخت آن‌ها برای چنین کاری طراحی نشده است. اما در معماری توزیع‌شده، مزیت ROI به‌صورت ذاتی وجود دارد.»

نیاز رو‌به‌رشد به زیرساخت توزیع‌شده

«دِیو مک‌کارتی»، معاون پژوهش در IDC در حوزه Cloud و Edge Services، نیز معتقد است که با رشد انفجاری هوش مصنوعی، نیاز به زیرساخت‌های توزیع‌شده در سراسر جهان افزایش می‌یابد:
«چیزی که هیجان‌انگیز است این است که اکوئینیکس در حال یکپارچه‌سازی بخش‌های پراکنده از AI به ساختاری جامع‌تر برای سازمان‌ها است. در دنیای قدیم، محل اجرای Workload اهمیت نداشت؛ اما در عصر AI، محل اجرا و ذخیره داده اهمیت حیاتی دارد.»

تفاوت آموزش و استنتاج در معماری‌های AI

مک‌کارتی اضافه می‌کند که سازمان‌ها باید میان دو فاز اصلی AI تفاوت قائل شوند:
«در حال حاضر تمرکز روی Scale-Up در مرحله Training است — دیتاسنترهای بزرگ و متمرکز. اما برای Inference به چنین زیرساختی نیاز نیست؛ باید اپلیکیشن‌های AI را به کاربر نزدیک کرد. در واقع به معماری Scale-Out و توزیع‌شده نیاز داریم.»

آزمایشگاه راهکارهای AI اکوئینیکس

برای تکمیل این طرح، اکوئینیکس آزمایشگاه جهانی AI Solutions Lab را راه‌اندازی می‌کند تا مشتریان بتوانند راهکارهای تازه را در محیطی کنترل‌شده بیازمایند. این آزمایشگاه در ۲۰ مکان جهانی فعال خواهد شد و به شرکت‌ها امکان می‌دهد در فضایی طراحی‌شده برای AI به آزمایش، یادگیری و کسب اعتماد به سیستم‌های خود بپردازند.

مک‌کارتی می‌گوید:
«اکوئینیکس به شما Sandboxهایی ارائه می‌دهد تا با این راهکارهای جدید کار کنید و تجربه و اعتماد لازم برای نگهداری سیستم‌های AI خود را به دست آورید؛ آن هم در تأسیساتی که از ابتدا برای این کار طراحی شده‌اند، نه در محیط‌های قدیمی و غیر بهینه.»

جمع‌بندی

ترکیب Fabric Intelligence با شبکهٔ بین‌اتصالی اکوئینیکس و مفهوم هوش مصنوعی توزیع‌شده، مسیر تازه‌ای برای همگام‌سازی آموزش و استنتاج در مقیاس جهانی ترسیم می‌کند؛ مسیری که هم به قابلیت اطمینان بالاتر می‌انجامد و هم تجربهٔ کاربر را بهبود می‌دهد.