- Растёт спрос на инфраструктуру, способную поддерживать всё более автономные и сложные рабочие нагрузки.
- Эффективная ИИ-инфраструктура зависит не только от вычислительной мощности, но и требует оптимизации в области энергоснабжения, охлаждения, подключения и автоматизации.
- AI factories становятся интегрированными средами для развертывания, управления, масштабирования и регулирования ИИ. ASUS демонстрирует решения — от корпоративных платформ ИИ до развертываний AI POD на уровне стеллажей.
Искусственный интеллект вступает в фазу, когда инфраструктура важна так же, как и сами модели. На ASUS AI Tech 2026 в Сеуле ASUS и его партнёры по экосистеме изучили, как переход от генеративного ИИ к агентному и физическому ИИ меняет то, что организациям нужно от своей ИИ-инфраструктуры. От производительности и эффективности до масштабируемости и управления — мероприятие подчеркнуло технологии и партнёрства, формирующие будущее ИИ-инфраструктуры.
Искусственный интеллект вступает в новую фазу.
В своём выступлении CH Hsieh, корпоративный вице-президент ASUS по научным исследованиям и разработкам, подчеркнул, что ИИ-инфраструктура должна развиваться вместе с самим ИИ. По мере того как рабочие нагрузки ИИ становятся всё более разнообразными и сложными, организациям нужна инфраструктура, которая может поддерживать их эффективно и в больших масштабах. Он также подчеркнул ключевой вопрос, стоящий перед отраслью: не как построить более крупные и быстрые центры обработки данных, а сколько это действительно стоит — произвести один токен. Этот сдвиг приводит к большему вниманию к оптимизации инфраструктуры в области энергоснабжения, охлаждения, подключения и автоматизации.
ASUS AI Tech 2026
Каждый сигнал. Каждый ватт. Каждый градус. Каждая секунда.
По мере того как рабочие нагрузки ИИ становятся более сложными, эффективность инфраструктуры становится столь же важной, как и чистая вычислительная производительность. На протяжении всего мероприятия ASUS подчёркивал, что энергоснабжение, охлаждение, подключение и автоматизация не должны рассматриваться как отдельные технологии, а как взаимосвязанные элементы современной стратегии ИИ-инфраструктуры. Уменьшив неэффективность во всём стеке, организации могут улучшить производительность, оптимизировать ресурсы и максимизировать ценность своих инвестиций в ИИ.
В своём выступлении CH Hsieh резюмировал этот подход принципом: «Каждый сигнал. Каждый ватт. Каждый градус. Каждая секунда». Вместе эти факторы помогают определить, насколько эффективно работают системы ИИ и насколько эффективно организации могут масштабировать будущие рабочие нагрузки ИИ.
От инфраструктуры к AI factories
По мере того как ИИ становится всё более интегрированным в бизнес-процессы, организациям нужны среды, которые могут поддерживать весь жизненный цикл ИИ — от развертывания и управления до постоянной оптимизации и регулирования. Этот сдвиг приводит к эволюции от традиционной инфраструктуры к AI factories: интегрированным средам, которые объединяют вычисления, хранение, сетевое взаимодействие, программное обеспечение для развертывания, операции ИИ и управление в единую структуру.
На ASUS AI Tech 2026 были приведены примеры, включая корпоративные серверные платформы ИИ, системы обучения HGX и развертывания ASUS AI POD на уровне стеллажей, работающие на базе новейшей серверной платформы NVIDIA Vera Rubin NVL72, предназначенной для поддержки крупномасштабного обучения ИИ и суперкомпьютерных рабочих нагрузок.
AI factories также стали ключевой темой для следующего этапа внедрения ИИ. Вместо того чтобы рассматривать ИИ как серию изолированных проектов, организации всё чаще стремятся создавать масштабируемые среды, которые могут поддерживать развертывание, операции, управление и постоянную оптимизацию на протяжении всего жизненного цикла ИИ. Этот подход обеспечивает основу для долгосрочного роста ИИ и внедрения ИИ во всех предприятиях.
От корпоративного ИИ к инфраструктуре на уровне стеллажей
Поддержка ИИ в больших масштабах требует больше, чем один подход к инфраструктуре. Разные рабочие нагрузки предъявляют разные требования к вычислительным ресурсам — от корпоративного вывода и обучения моделей до крупномасштабных сред ИИ. На протяжении всего мероприятия ASUS демонстрировал портфолио, предназначенное для удовлетворения этих меняющихся потребностей, помогая организациям строить инфраструктуру, которая поддерживает ИИ сегодня и готова к будущему росту.
Ключевые моменты включали решения, охватывающие корпоративные серверы ИИ, передовые платформы обучения и развертывания ASUS AI POD на уровне стеллажей. Вместе эти предложения иллюстрируют стратегию ASUS по предоставлению правильной инфраструктуры для каждого этапа пути ИИ — от отдельных рабочих нагрузок до крупномасштабных сред ИИ.
По мере того как ИИ продолжает развиваться, будет развиваться и инфраструктура, необходимая для его поддержки. От роста агентного и физического ИИ до растущего спроса на масштабируемые AI factories — организации сталкиваются с новыми вызовами и возможностями на своём пути внедрения ИИ.
На протяжении всего ASUS AI Tech 2026 одно послание оставалось ясным: ИИ-инфраструктура больше не определяется только вычислительной мощностью. Организации также должны решать проблемы энергоэффективности, охлаждения, подключения и автоматизации, чтобы уменьшить потери инфраструктуры и максимизировать производительность ИИ.
Объединяя корпоративные серверы ИИ, платформы обучения HGX и развертывания на уровне стеллажей AI POD deployments powered by NVIDIA Vera Rubin NVL72, ASUS строит инфраструктуру, которая поддерживает рабочие нагрузки ИИ — от корпоративного вывода до крупномасштабного обучения и суперкомпьютерных вычислений.
ASUS (2357.TW) — инновационный технологический лидер, предоставляющий самые комплексные в мире решения ИИ в области инфраструктуры, физического ИИ, ИИ-компьютеров/устройств и создания преимущества ИИ. Руководствуясь своей стратегией «Повсеместный ИИ. Невероятные возможности», ASUS воплощает ИИ от предприятия до края сети. Портфолио ASUS также включает суббренды ROG и ProArt, которые обслуживают геймеров и творческих людей по всему миру.
https://asus.com
