うまくいっていないAI導入に関する事後分析のほとんどは、モデルの選択、データ品質、ツールの選択に焦点を当てている。インフラが見出しになることはほとんどない。そうあるべきだ。

誰もがAIエージェントやモデル機能について話している。しかし、これらのワークロードがデモから本番へと移行するにつれて、真のボトルネックが明らかになりつつある。

ケーブリング・アーキテクチャーとスマート・ビル・ソリューションは、個々のビルを超えて、スマート・キャンパス全体と拡張サイトを包含するまでに、かつてない速さで収束しつつあります。ビルがよりスマートになり、より接続されるようになるにつれ、持続可能性、拡張性、パフォーマンスに対する期待は高まり続けています。

私たちは、データセンター・アーキテクチャの根本的な変化を目の当たりにしています。業界が800Gと来るべき1.6Tの時代に向かって競争する中、ネットワークを定義する物理的なインフラは大きなプレッシャーにさらされています。

データセンターがAI駆動のコンピュート拠点へと変貌する中、1つの変化がエンジニアリングチームの関心を集めています。それは、なぜネットワークが「大容量」の12ファイバー標準から8ファイバー設計へ回帰しているのかという点です。一見すると後退のように思えるこの変化——ファイバー本数が減り、数字も小さく——しかし実際には、効率とファイバー使用率における大きな飛躍を示しています。