Inteligența artificială trece rapid de la etapa de experiment la utilizarea în procese concrete de business.
Companiile explorează modele generative, automatizări, aplicații de analiză a datelor, computer vision sau soluții de AI private, iar toate acestea aduc o nouă cerință pentru departamentele IT: infrastructură de calcul capabilă
să susțină workload-uri AI. Potrivit EY Entrepreneurship Barometer 2025, 71% dintre companiile din România explorează sau fac pași spre integrarea AI, în ciuda temerilor legate de costuri sau riscuri economice.
Modelele AI procesează volume mari de date și efectuează un număr foarte mare de calcule în paralel. Pentru aceste
sarcini, serverele echipate cu GPU-uri sau alte acceleratoare AI oferă performanța necesară, dar vin și cu cerințe semnificativ mai mari de putere și răcire.
Serverele AI: mai mult decât putere de calcul
Un server AI este proiectat pentru procesare paralelă intensivă, utilizând GPU-uri specializate pentru training, fine-tuning sau inferență. În funcție de aplicație, numărul și tipul acceleratoarelor pot varia considerabil.
De exemplu, un server echipat cu 8 GPU-uri NVIDIA H100, fiecare cu un consum de până la aproximativ 700 W, poate ajunge la circa 5,6 kW doar pentru GPU-uri. Adăugând procesoarele, memoria, storage-ul, sursele și celelalte componente, consumul serverului poate depăși 7 kW, în funcție de configurație și nivelul de încărcare.
Pentru comparație, un server enterprise convențional poate funcționa cu un consum de ordinul sutelor de wați până la câțiva kW.
Diferența devine importantă atunci când mai multe servere AI sunt instalate în același rack.
Power și cooling devin critice
Această densitate de calcul schimbă și cerințele pentru data center. Un rack care găzduiește mai multe servere AI poate ajunge la zeci de kW de sarcină, ceea ce înseamnă că alimentarea electrică și capacitatea de răcire trebuie dimensionate corespunzător. Într-un mediu on-premises, instalarea unor astfel de sisteme poate necesita verificarea capacității disponibile pentru alimentare, UPS, distribuție electrică și cooling. În unele situații, infrastructura existentă poate deveni limita proiectului înaintea spațiului fizic disponibil.
De aceea, din perspectiva M247 Global un proiect AI trebuie analizat ca un ansamblu: compute, power, cooling, networking și storage.
Colocarea poate simplifica infrastructura fizică
Pentru companiile care au nevoie de echipamente AI dedicate, dar nu dispun de infrastructura fizică necesară, colocarea într-un data center reprezintă o alternativă la extinderea infrastructurii proprii.
M247 Global poate acomoda în centrele sale de date din România echipamente dedicate, inclusiv servere cu GPU-uri, în funcție de cerințele proiectului. În București, infrastructura de data center oferă cadrul necesar pentru integrarea unor astfel de sisteme, cu acces la alimentare electrică, răcire, conectivitate și infrastructură
redundantă. De asemenea, M247 Global poate oferi on-demand servere dedicate pentru aplicații AI specifice.
Important este că serverul reprezintă doar o parte a proiectului. Alegerea configurației trebuie făcută pornind de la workload și corelată cu necesarul de energie, răcire, conectivitate și scalare.
AI începe cu infrastructura potrivită
Pe măsură ce aplicațiile AI trec în producție, companiile trebuie să ia în calcul nu doar performanța GPU-urilor, ci și infrastructura care le susține.
Aveți un proiect AI? Contactați M247 Global la sales@m247global.com pentru o discuție despre arhitectura și infrastructura de data center necesare. Fiecare proiect are propriile cerințe, iar o infrastructură AI trebuie
dimensionată în funcție de workload, consum, răcire, conectivitate și obiectivele proiectului.
