Siemens u Hrvatskoj optimizirao je podatkovni centar Hrvatskog Telekoma tehnologijom za hlađenje koja štedi resurse, a temelji se na umjetnoj inteligenciji tzv. White Space Cooling Optimization,a inteligentna mreža senzora i upravljanje hlađenjem vođeno umjetnom inteligencijom osiguravaju visoku učinkovitost
Siemens je uspješno dovršio projekt White Space Cooling Optimization (WSCO) u suradnji s Hrvatskim Telekomom (HT), vodećom hrvatskom telekomunikacijskom kompanijom. Zahvaljujući inteligentnoj postavci senzora i upravljanju hlađenjem temeljenom na umjetnoj inteligenciji, HT ov podatkovni centar u Zagrebu sada posluje učinkovitije i ekološki prihvatljivije.
„Odsad će Hrvatski Telekom koristiti AI rješenje s mogućnošću strojnog učenja koje dinamički upravlja procesom hlađenja u podatkovnom centru. Očekuju se uštede u šestoznamenkastom iznosu u eurima u potrošnji električne energije, koje će kompanija ostvariti zahvaljujući WSCO rješenju, te izbjegavanje potencijalnih kvarova uzrokovanih previsokom temperaturom“, ističe Martin Lang, Direktor poslovne jedinice Smart Infrastructure Buildings, Siemens Austrija.
„Zahvaljujući WSCO rješenju i dinamičkom AI hlađenju, postigli smo znatno učinkovitije hlađenje informatičke i mrežne opreme u našem najvećem podatkovnom centru. Implementacija je rezultirala boljom regulacijom temperature u sistem salama, uklanjanjem tzv. toplih džepova, smanjenjem radnih sati rashladnih jedinica, te u konačnici smanjenjem troškova održavanja“, objašnjava Ivan Visković, direktor Sektora za jezgrenu mrežu i usluge, Hrvatski Telekom.
White Space Cooling Optimization (WSCO) sastoji se od tehničke i procesne komponente. Termistori mjere promjene temperature na serverskim, odnosno mrežnim ormarima na principu električnog otpora. Tehnička komponenta obuhvaća bežične senzorske i upravljačke module, AI engine, te korisničko sučelje. S procesne strane koristi se optimizacijska petlja koja osigurava kontinuirano unapređenje. Proces započinje analizom koja se bazira na podacima sa senzora koji prikupljaju podatke o trenutnom stanju.
WSCO zatim koristi umjetnu inteligenciju za automatsku regulaciju protoka zraka ventilatora i identifikaciju problema. Procesi hlađenja dinamički se prilagođavaju u skladu s dobivenim podacima. Kontinuirani rad sustava i primjena strojnog učenja omogućuju uklanjanje do 99% tzv. toplih džepova koje se mogu pojaviti u podatkovnom centru. Osim stalnog unapređenja, ovo rješenje također doprinosi kvalitetnijem preventivnom održavanju identifikacijom neispravnih komponenti.
Čak 80 posto izvršnih direktora očekuje da će umjetna inteligencija izazvati visok ili srednje visok stupanj promjena u njihovim operativnim sposobnostima, pri čemu se fokus pomiče s digitalnog poslovanja na autonomno poslovanje, pokazuje Gartnerovo istraživanje. Anketa je obuhvatila 469 izvršnih direktora i drugih viših poslovnih rukovoditelja širom svijeta, a provedena je tijekom tri tromjesečja zaključno s četvrtim tromjesečjem 2025.
Sandisk je objavio 8,97 milijardi dolara prihoda u fiskalnom četvrtom tromjesečju i prilagođenu dobit od 39,25 dolara po dionici. Oba su rezultata nadmašila tržišna očekivanja, a potražnja za flash memorijom u AI podatkovnim centrima podigla je prodaju znatno iznad razine iz istog razdoblja prošle godine. Važnija nova činjenica od samog kvartalnog skoka jest promjena načina ugovaranja. Izvršni direktor David Goeckeler rekao je Reutersu da Sandisk ima osam dugoročnih sporazuma sa šest kupaca, ukupne vrijednosti veće od 93,9 milijardi dolara. Kompanija očekuje da će do kraja fiskalne godine u srpnju 2027. polovica njezine proizvodnje biti pokrivena takvim ugovorima, a tijekom fiskalne 2028. približno dvije trećine.
Potrošnja električne energije podatkovnih centara širom svijeta trebala bi porasti 26 posto u 2026., procjenjuje Gartner. Ta konzultantska kuća očekuje da će globalna potrošnja električne energije podatkovnih centara dosegnuti 565 teravatsati u 2026., u odnosu na 447 teravatsati u 2025.
