Sanjay Kumar Sainani, Huawei: ‘Europa moet focus verleggen naar andere vormen van innovatie’
De groei van datacenters, gedreven door AI. heeft veel uitdagingen met zich meegebracht. De beschikbaarheid van energie is daarbij het grootste probleem, meent Sanjay Kumar Sainani, SVP & Global CTO bij Huawei Digital Power. Sanjay heeft een lange carrière in het bouwen van missiekritieke faciliteiten, waaronder meer dan 0,5 GW aan datacenters op meerdere continenten. Dutch IT Channel sprak met hem in de coulissen van de Kickstart Europe Conference in februari over datacenters, AI en innovatie.
Het verhaal van de groei van datacenters is volgens Sainani zeer genuanceerd en elke regio brengt zijn eigen voordelen en uitdagingen met zich mee. Landen en regio's zullen de versterking en hefboomwerking moeten identificeren die ze inbrengen in deze marathon, voorziet hij
Sainani heeft de afgelopen decennia op elk continent gewerkt in technologie- en bedrijfsmanagementfuncties om datacenters te bouwen in Chili, Fiji en van Sydney tot Kathmandu. “Het was spannend toen Huawei mij aanbood om leiding te geven aan Cloud/Virtualisatie, IT-infrastructuur en faciliteitenstacks”, vertelt Sainani. “Met groot succes in deze functie werd ik in 2019 verantwoordelijk voor Global Business Development en Technology bij Huawei en ik geniet absoluut van mijn rol.”
‘Super saai’
Datacenters/computerruimtes bestaan al sinds de komst van mainframes en waren volgens Sainani ‘super saai’ tot de adoptie van cloud. Nu is de sector een belangrijk gespreksonderwerp geworden met AI. De omvang en het tempo van de vraag heeft velen verrast. Investeerders zien de kans en met miljarden aan investeringen die binnenstromen, krijgen innovatie en onderzoek aandacht.
“Het is en blijft een ‘bouwbedrijf’, met veel kabels, loodgieterswerk en energievoorzieningen. Technologie verandert hier evolutionair. Vloeistofkoeling bestaat bijvoorbeeld al heel lang. Energieopslagtechnologie is een ander voorbeeld: het duurde 50 jaar om van loodzuur naar lithium te gaan. Maar de omvang van de nieuwe vraag naar datacentercapaciteit vereist een heroverweging van technologieën en architecturen.”
Parallel aanbod
Bij Huawei waren telecomlocaties en datacenters een parallel aanbod om de grootschalige implementatie van IT- en telecominfrastructuur en -netwerken te ondersteunen die Huawei wereldwijd heeft geïmplementeerd. Veel landen zijn afhankelijk van deze infrastructuur en dit netwerk.
“In de meeste bedrijfskritieke infrastructuren eisen klanten dat volwassen technologieën worden geïmplementeerd”, schetst Sainani. “Maar in het geval van telecom en IT is dat niet zo. Klanten zijn meer dan bereid om nieuwe technologie in te zetten om te profiteren van een vroege voorsprong op de markt, en het voortbestaan van technologiebedrijven is afhankelijk van innovatie. Huawei heeft een opmerkelijk groeiverhaal, waarbij innovatie in het DNA van het bedrijf zit.”
Die innovatiekracht is nodig, nu het groeiverhaal van datacenters door Cloud & AI tot een voorlopige conclusie wordt gebracht. In tegenstelling tot Cloud Data Centers vereist AI veel dichtere parallelle rekenstapels, op 10x = 100x schaal. Dit noopt niet alleen tot een volledige herziening van de architectuur van deze datacenters, maar ook een herziening van de levering van de benodigde stroom, innovatie in koeling, recht op warmteterugwinning en hergebruik, energieopslag en koolstofarme constructie. Dit alles met enorme snelheid, stelt Sainani.
Verschillende uitdagingen, kansen
Deze revolutie is niet overal gelijk, stelt Sainani. Verschillende geografieën / landen hebben verschillende uitdagingen en kansen. “Maar voor het gemak vereenvoudig ik het
AI Data Center-netwerk in drie emmers: LLM-ontwikkeling, domeintraining en inferencing.”
- LLM-ontwikkeling is momenteel gericht op de VS en China. We zullen GigaWatt-schaal DC-investeringen blijven zien, aangezien hyperscalers en AI-techbedrijven elkaar proberen te overtreffen met verschillende LLM-, LQM- en Reasoning-modellen.
- Deze modellen moeten vervolgens worden getraind op specifieke domeinen, met behulp van domeingegevens. En dit zal hoogstwaarschijnlijk worden aangestuurd door datasoevereiniteit, dus zal er vrijwel overal een AI-schaal DC-investering plaatsvinden.
- Tot slot zal er inferencing zijn, dat alomtegenwoordig zal zijn en het edge-netwerk zoals we dat kennen vrijwel opnieuw zal definiëren. Elke regio zal moeten overwegen wat het kan bieden aan deze Intelligent Infrastructure-investering. Landen met goed weer en groene energie zullen mogelijk eerder worden overwogen als locatie op basis van hun fiscale, juridische en geopolitieke beoordeling.
“In de meeste gevallen zal de lokale demografische vraag de investeringen aansturen”, concludeert Sainani. “ In de toekomst zal het niet alleen gaan om rekenkracht, algoritme en data, maar ook om kapitaal, energie en innovatie.”
