ಮಧು, ನಾನು ಡೇಟಾ ಸೆಂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಕುಗ್ಗಿಸಿದ್ದೇನೆ: ಚಿಕ್ಕದು ಹೊಸದು ದೊಡ್ಡದಾ?

ಒಂದು ದಿನ ಪ್ರಬಲವಾದ ಡೇಟಾ ಸೆಂಟರ್ ಅನ್ನು ವಿನಮ್ರ ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ಫೋನ್‌ನಿಂದ ಹಳೆಯದಾಗಿ ಉರುಳಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಪರ್ಪ್ಲೆಕ್ಸಿಟಿ ಸಿಇಒ ಅರವಿಂದ್ ಶ್ರೀನಿವಾಸ್ ಇತ್ತೀಚಿನ ಪಾಡ್‌ಕ್ಯಾಸ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೇಳಿದ್ದಾರೆ.

ಆತಿಥೇಯ ಪ್ರಖರ್ ಗುಪ್ತಾ ಅವರೊಂದಿಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತಾ, AI ಮುಖ್ಯಸ್ಥರು ಜನರು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಶಕ್ತಿಯುತ, ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ AI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ವಾದಿಸಿದರು, ಅದು ಈಗಾಗಲೇ ತಮ್ಮ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿರುವ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

ಅಗಾಧವಾದ ದತ್ತಾಂಶ ಕೇಂದ್ರಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ಅಲ್ಲಿಂದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ರವಾನಿಸುವ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ರಿಮೋಟ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರ ಮೇಲೆ AI ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ಬದಲು ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿದೆ.

ಆಪಲ್‌ನ AI ಸಿಸ್ಟಮ್, Apple Intelligence, ಸಂಸ್ಥೆಯ ಇತ್ತೀಚಿನ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಒಳಗೆ ವಿಶೇಷ ಚಿಪ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ರನ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದರರ್ಥ ಅದರ AI ಉಪಕರಣಗಳು ಹೆಚ್ಚು ವೇಗವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಖಾಸಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿರಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಟೆಕ್ ದೈತ್ಯ ಹೇಳುತ್ತದೆ.

Microsoft ನ Copilot+ ಲ್ಯಾಪ್‌ಟಾಪ್‌ಗಳು ಆನ್-ಡಿವೈಸ್ AI ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿವೆ.

ಆದರೆ ಇವೆಲ್ಲವೂ ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಬೆಲೆಯ ಗ್ಯಾಜೆಟ್‌ಗಳಾಗಿವೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಅನೇಕ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಾಧನಗಳು ಆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. AI ಗೆ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸಾಧನಗಳ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಮೀರಿದ ಶಕ್ತಿಯುತ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

“ಇದು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ‘ಇಫ್ ಮತ್ತು ಯಾವಾಗ’ ಪ್ರಬಲ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ AI ಸ್ಥಳೀಯ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ರನ್ ಆಗಬಹುದು,” ಜೋನಾಥನ್ ಇವಾನ್ಸ್, ಸಲಹಾ ಕಂಪನಿ ಟೋಟಲ್ ಡೇಟಾ ಸೆಂಟರ್ ಸೊಲ್ಯೂಷನ್ಸ್ ನಿರ್ದೇಶಕ ಹೇಳುತ್ತಾರೆ.

ಡೇಟಾ ಸೆಂಟರ್ ಉದ್ಯಮವು ಬೇಡಿಕೆಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ ಕುಗ್ಗುತ್ತಿಲ್ಲ. ಆದರೆ ಇದು ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಚಿಕ್ಕದಾಗುತ್ತಿದೆಯೇ?

ದತ್ತಾಂಶ ಕೇಂದ್ರಗಳು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ ಬೃಹತ್ ಕಟ್ಟಡಗಳಾಗಿವೆ, ವೀಡಿಯೊ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಆನ್‌ಲೈನ್ ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್‌ನಿಂದ ಹಿಡಿದು AI ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯವರೆಗೆ AI ಅನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವುದರ ಜೊತೆಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಡಿಜಿಟಲ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಿಂದ ತುಂಬಿವೆ.

ನೀವು ಆನ್‌ಲೈನ್ ಲಾಗಿನ್ ಹೊಂದಿರುವ ಯಾವುದಾದರೂ ಒಂದು ಡೇಟಾ ಸೆಂಟರ್ ಅನ್ನು ಜಗತ್ತಿನ ಎಲ್ಲೋ ಬಳಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ದೊಡ್ಡ ಕಂಪನಿಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಸಣ್ಣ ಕಂಪನಿಗಳು ಅವುಗಳೊಳಗೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಗುತ್ತಿಗೆಗೆ ನೀಡುತ್ತವೆ.

ಇನ್ನೂ ಕೆಲವು ವರ್ಷಗಳ ಹಿಂದೆ ನಾನು UK ಯ ಡೆವೊನ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿರುವ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಡೇಟಾ ಸೆಂಟರ್, ವಾಷಿಂಗ್ ಮೆಷಿನ್‌ನ ಗಾತ್ರದ ಬಗ್ಗೆ ಕೇಳಿದೆ. ಅದರ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿಯ ಜೊತೆಗೆ, ಅದು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುವ ಶಾಖವು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಈಜುಕೊಳವನ್ನು ಬೆಚ್ಚಗಾಗಿಸುತ್ತಿತ್ತು.

ದೈತ್ಯ ಗೋದಾಮಿನಲ್ಲದ ಡೇಟಾ ಸೆಂಟರ್ ಅನ್ನು ನಾನು ಎದುರಿಸಿದ್ದು ಇದೇ ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ, ಮತ್ತು ನಾನು ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿಷಯದ ಬಗ್ಗೆ ತುಂಬಾ ಸಂಶಯ ಹೊಂದಿದ್ದೆ.

ಅಂದಿನಿಂದ ನಾನು ಸಾಕಷ್ಟು ಇತರ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿದ್ದೇನೆ. ನವೆಂಬರ್ 2025 ರಲ್ಲಿ, ಬ್ರಿಟಿಷ್ ದಂಪತಿಗಳು ತಮ್ಮ ಗಾರ್ಡನ್ ಶೆಡ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಸಣ್ಣ ಡೇಟಾ ಸೆಂಟರ್ ಮೂಲಕ ತಮ್ಮ ಮನೆಯನ್ನು ಬಿಸಿಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆಂದು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿದರು.

ಒಂದು ತಿಂಗಳ ನಂತರ, ನಾನು ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಪ್ರಾಧ್ಯಾಪಕರೊಂದಿಗೆ ಭೋಜನವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇನೆ, ಅವರು GPU ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರು – AI ಅನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುವ ಪ್ರಬಲ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ – ಅವರ ಮೇಜಿನ ಕೆಳಗೆ. ಮತ್ತು ಅದು ಮಂಥನವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಅದು ಅವನ ಕಚೇರಿಯನ್ನು ಬೆಚ್ಚಗಾಗಿಸುತ್ತಿತ್ತು.

ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಟೆಕ್ ಕಂಪನಿಗಳು ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತದ ಅಗಾಧವಾದ ಡೇಟಾ ಸೆಂಟರ್ ಪ್ಲಾಂಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಶತಕೋಟಿ ಡಾಲರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತಿವೆ. ಯುಕೆ ಒಂದರಲ್ಲೇ ಸುಮಾರು 100 ಹೊಸವುಗಳು ನಡೆಯುತ್ತಿವೆ. ಡೇಟಾ ಸೆಂಟರ್‌ಗಳು ಶಕ್ತಿಯ ಹಸಿವಿನಿಂದ ಕೂಡಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಪರಿಸರ ಪ್ರಭಾವದ ಬಗ್ಗೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಕಾಳಜಿಗಳಿವೆ.

ಎನ್ವಿಡಿಯಾ ಸಿಇಒ ಜೆನ್ಸನ್ ಹುವಾಂಗ್ ಡೇಟಾ ಕೇಂದ್ರಗಳನ್ನು “AI ಕಾರ್ಖಾನೆಗಳು” ಎಂದು ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ. ವೇಗವಾಗಿ-ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ AI ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು ನಮಗೆ ಅವರ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂಬುದು ಅವರ ಪರವಾದ ವಾದವಾಗಿದೆ.

ದೀರ್ಘಕಾಲದವರೆಗೆ, AI ವಲಯವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಘಾತೀಯ “ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್” ನಿಯಮವಿದೆ ಎಂದು ಒತ್ತಾಯಿಸಿತು, ಇದರರ್ಥ ನೀವು AI ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಎಸೆದರೆ, ಅದು ಉತ್ತಮವಾಯಿತು – ಆದರೂ ಅದು ನಿಧಾನಗೊಂಡಂತೆ ತೋರುತ್ತದೆ.

ಆದರೆ ಇದೆಲ್ಲವನ್ನೂ ದೂರಸ್ಥ ಮತ್ತು ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾ ಕೇಂದ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಇರಿಸಬೇಕು ಎಂಬ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸುವ ಟೆಕ್ ವಲಯದಲ್ಲಿ ಧ್ವನಿಗಳನ್ನು ನಾನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕೇಳುತ್ತಿದ್ದೇನೆ.

“ದೊಡ್ಡ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಸಮೀಪವಿರುವ ಸಣ್ಣ ‘ಎಡ್ಜ್’ ಡೇಟಾ ಸೆಂಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಒಂದು ಪ್ರಕರಣವಿದೆ ಎಂದು ಇವಾನ್ಸ್ ಹೇಳುತ್ತಾರೆ, ಇದು ಸುಪ್ತತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವೇಗವಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸಮಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

“ಚಿಕ್ಕದು ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ ಹೊಸ ದೊಡ್ಡದು” ಎಂದು ಮಾರ್ಕ್ ಜೋರ್ನ್ಸ್‌ಗಾರ್ಡ್ ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. ಅವರು ಡೀಪ್‌ಗ್ರೀನ್‌ನ ಸಂಸ್ಥಾಪಕರಾಗಿದ್ದರು – ಈಜುಕೊಳ ಡೇಟಾ ಕೇಂದ್ರವನ್ನು ಮಾಡಿದ ಕಂಪನಿ.

ಪ್ರತಿ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಕಟ್ಟಡವು ಒಂದು ಸಣ್ಣ ದತ್ತಾಂಶ ಕೇಂದ್ರವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು, ಅಗತ್ಯವಿರುವಲ್ಲಿ ಪರಸ್ಪರ ದೊಡ್ಡ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಉಪ-ಉತ್ಪನ್ನವಾಗಿ ತಾಪನವನ್ನು ಒದಗಿಸಬೇಕು ಎಂದು ಅವರು ಭಾವಿಸುತ್ತಾರೆ.

“ಲಂಡನ್ ಕೇವಲ ಒಂದು ದೈತ್ಯ ಡೇಟಾ ಕೇಂದ್ರವಾಗಿದ್ದು ಅದನ್ನು ಇನ್ನೂ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ” ಎಂದು ಅವರು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ.

ವ್ಯಾಪಾರ ಸಂಸ್ಥೆಯ OpenUK ಮುಖ್ಯಸ್ಥ ಅಮಂಡಾ ಬ್ರಾಕ್ ಈ ಅಭಿಪ್ರಾಯವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ. “ಡೇಟಾ ಸೆಂಟರ್ ಪುರಾಣವು ಒಂದು ಗುಳ್ಳೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಸಿಡಿಯುತ್ತದೆ, ನಾನು ಭಾವಿಸುತ್ತೇನೆ,” ಅವಳು ನನಗೆ ಹೇಳುತ್ತಾಳೆ. ಅವಳು ದಿನಾಂಕವನ್ನು ಹಾಕಲು ಬಯಸದಿದ್ದರೂ.

ಪಾಳುಬಿದ್ದ ಕಟ್ಟಡಗಳು ಮತ್ತು ಮುಚ್ಚಿದ ಅಂಗಡಿಗಳನ್ನು ಸಣ್ಣ ಡೇಟಾ ಕೇಂದ್ರಗಳಾಗಿ ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬೇಕು ಎಂದು ಅವರು ಭಾವಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಕೆಲವರು ಹೆಚ್ಚಿನ ರಸ್ತೆಗಳು ಮತ್ತು ನಗರಗಳಿಗಿಂತ ಸ್ವಲ್ಪ ದೂರದಲ್ಲಿ ನೋಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ: ಜಾಗ.

“ದತ್ತಾಂಶ ರಚನೆಯನ್ನು ಮರುಚಿಂತನೆ ಮಾಡಲು ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶವು ಒಂದು ಅನನ್ಯ ಅವಕಾಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಕಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿರುವ ಸಣ್ಣ, ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಡೇಟಾ ಸೆಂಟರ್‌ಗಳು ದಕ್ಷತೆ, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ನೀಡಬಲ್ಲವು” ಎಂದು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತಿರುವ ಒಂದು ಸಂಸ್ಥೆಯಾದ ರಾಮನ್ ಸ್ಪೇಸ್‌ನ ಸಿಇಒ ಅವಿ ಶಬ್ಟೈ ಹೇಳುತ್ತಾರೆ.

ಟೆರ್ರಾ ಫರ್ಮಾದಲ್ಲಿ ಹಿಂತಿರುಗಿ, ಬ್ರಾಕ್ ಪರ್ಪ್ಲೆಕ್ಸಿಟಿಯ ಶ್ರೀನಿವಾಸ್ ಅವರೊಂದಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಡೇಟಾ ಸೆಂಟರ್‌ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬದಲಿಗೆ “ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಹ್ಯಾಂಡ್‌ಹೆಲ್ಡ್ ಸಾಧನ, ಅಥವಾ ಸೆಟ್-ಟಾಪ್ ಬಾಕ್ಸ್ ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಮನೆಯಲ್ಲಿ ರೂಟರ್‌ಗೆ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ” ಎಂದು ಅವರು ಭಾವಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಕುಗ್ಗುತ್ತಿರುವ ಡೇಟಾ ಕೇಂದ್ರಗಳು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ AI ಪರಿಕರಗಳೂ ಸಹ ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ.

ದೊಡ್ಡ ಭಾಷೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ಸುತ್ತ ಭಾರೀ ಪ್ರಚಾರವಿದೆ – ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ, ಶಕ್ತಿಯುತ AI ಮಾದರಿಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿವೆ, ಇದು ನಾವು ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಳಸುವ AI ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳನ್ನು ರನ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಅವರ ತಪ್ಪು ಮಾಡುವ ಪ್ರವೃತ್ತಿ ನಮಗೂ ಪರಿಚಿತವಾಗಿದೆ.

ಅವರ ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ವಿಶಾಲವಾದ ರವಾನೆಯಿಂದಾಗಿ ಇದು ಭಾಗಶಃ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ.

ಎಐ ಎಥಿಕ್ಸ್ ಪ್ರಚಾರಕ ಎಡ್ ನ್ಯೂಟನ್ ರೆಕ್ಸ್ ಒಮ್ಮೆ ನನಗೆ ಹೇಳಿದಂತೆ: ಕ್ಯಾನ್ಸರ್‌ನ ಚಿಹ್ನೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಎಐ ಉಪಕರಣವು ಟೇಲರ್ ಸ್ವಿಫ್ಟ್ ಶೈಲಿಯಲ್ಲಿ ಹಾಡಿನ ಸಾಹಿತ್ಯವನ್ನು ಬರೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.

ವ್ಯಾಪಾರಗಳು ಹೆಚ್ಚೆಚ್ಚು ಸಮ್ಮತಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಬದಲಿಗೆ ಬೆಸ್ಪೋಕ್ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ AI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಆರಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿವೆ: ಹೆಚ್ಚು ದುಬಾರಿ ಆದರೆ ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಅದನ್ನು ಇತರ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿದೆ.

ಈ ಚಿಕ್ಕದಾದ, ಖಾಸಗಿ ಉಪಕರಣಗಳು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಎಲ್ಲಾ ಆವರಣದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದಾದ ಸಾಧ್ಯತೆ ಹೆಚ್ಚು.

“ಜೆನೆರಿಕ್ AI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೋಡದ ಅನೇಕ ಜನರೊಂದಿಗೆ ನಾನು ಮಾತನಾಡಿದ್ದೇನೆ” ಎಂದು ಯಂತ್ರ-ಕಲಿಕೆ ಸಂಸ್ಥೆಯಾದ ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ AI ಮತ್ತು ಹವಾಮಾನದ ಪ್ರಮುಖ ಡಾ ಸಾಶಾ ಲುಸಿಯೋನಿ ಹೇಳುತ್ತಾರೆ.

“ಬೃಹತ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳ ನಡುವೆ ಮಾದರಿ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ನಾವು ಈಗಾಗಲೇ ನೋಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ, ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಹೇಳಿ ಮಾಡಿಸಿದಂತಿವೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರದ ಬಳಕೆಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.”

ಆದರೆ ಅನೇಕ ಸಣ್ಣ ಡೇಟಾ ಕೇಂದ್ರಗಳು ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಭದ್ರತೆಗೆ ತಲೆನೋವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆಯೇ?

“ಸಣ್ಣ ಗುರಿಗಳು ಭೇದಿಸಿದರೆ ಅವು ಕಡಿಮೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ ಎಂಬುದು ಇಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿವಾದವಾಗಿದೆ” ಎಂದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಭದ್ರತಾ ತಜ್ಞ ಸರ್ರೆ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಪ್ರೊಫೆಸರ್ ಅಲನ್ ವುಡ್ವರ್ಡ್ ಹೇಳುತ್ತಾರೆ.

“ನಾವು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಬೃಹತ್ AWS ನೊಂದಿಗೆ ನೋಡಿದಂತೆ ದೊಡ್ಡ ಕೇಂದ್ರಗಳು ವೈಫಲ್ಯದ ದೊಡ್ಡ ಅಂಶಗಳಾಗಿರಬಹುದು [Amazon Web Services] ಕೇಂದ್ರಗಳು ಕುಸಿಯುತ್ತಿವೆ.”

ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶ ಕೇಂದ್ರಗಳಿಂದ ದೂರ ಸರಿಯಲು ಪರಿಸರೀಯ ಪ್ರಯೋಜನವೂ ಇದೆ, ಅವರು “ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದಾರೆ” ಎಂದು ಹೇಳುವ ಲುಸಿಯೋನಿ ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. “ಅವುಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲಾ ಸಮಯದಲ್ಲೂ ಬಳಸದಿರುವುದು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ.”