هوش مصنوعی به زیرساختی پرهزینه از سرورها، شتاب‌دهنده‌ها، شبکه‌های پرسرعت و سیستم‌های خنک‌کننده نیاز دارد. در این مقاله، هزینه سرمایه‌گذاری دیتاسنترها، روند مصرف برق تا سال ۲۰۳۰ و چالش بازگشت سرمایه در صنعت هوش مصنوعی را بررسی می‌کنیم.
دیتاسنتر، اتاق سرور و میکرو دیتاسنتر هر سه برای نگهداری و راه‌اندازی تجهیزات فناوری اطلاعات استفاده می‌شوند، اما از نظر ساختار، ظرفیت، تجهیزات پشتیبان و محل استقرار تفاوت دارند. در این مقاله بررسی می‌کنیم هرکدام برای چه کسب‌وکارهایی مناسب‌اند و هنگام انتخاب باید به چه نکاتی توجه کرد.
گوگل با Project Suncatcher امکان ساخت زیرساخت پردازش هوش مصنوعی در مدار زمین را آزمایش می‌کند. نخستین ماهواره این پروژه اکنون در مدار قرار گرفته است.
LG در نمایشگاه Data Centre World Asia 2026 مجموعه‌ای از راهکارهای خنک‌سازی و زیرساخت دیتاسنترهای هوش مصنوعی را با رویکرد «Chip-to-Chiller» معرفی کرد؛ مجموعه‌ای که از خنک‌سازی مستقیم تراشه تا CDU، چیلر و زیرساخت ماژولار را پوشش می‌دهد.
این مقاله توضیح می‌دهد HBM چیست، چه تفاوتی با رم معمولی دارد و چرا برای آموزش و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی ضروری است. همچنین وضعیت فعلی بازار HBM، نسل‌های مختلف آن از HBM3E تا HBM4 و سازندگان اصلی این حافظه بررسی می‌شود.
قطعی و ناپایداری برق به یکی از جدی‌ترین ریسک‌های زیرساخت دیتاسنترهای ایران تبدیل شده است. در این مقاله بررسی می‌کنیم چرا با وجود UPS و ژنراتور، برخی قطعی‌های برق همچنان باعث اختلال سرویس‌های آنلاین می‌شوند و رشد AI چگونه مسئله توان دیتاسنتر را پیچیده‌تر کرده است.
بزرگ‌ترین دیتاسنترهای خصوصی ایران کدام‌اند و ظرفیت آنها چقدر است؟ در این گزارش ظرفیت مراکزی مانند های‌وب و آسیاتک، تفاوت ظرفیت یک سایت با مجموع چند مرکز و معیارهای مهم برای مقایسه دیتاسنترهای ایران را بررسی می‌کنیم.
Tier در دیتاسنتر چیست؟ تفاوت Tier 1 تا Tier 4، افزونگی، تعمیرپذیری، Fault Tolerance و کاربرد هر سطح را با جدول مقایسه بررسی می‌کنیم.
معماری دیتاسنترهای AI چگونه کار می‌کند؟ نقش GPU، حافظه HBM، NVLink، شبکه 800GbE، Liquid Cooling و زیرساخت برق را ساده و تخصصی بررسی می‌کنیم.
چرا دیتاسنترهای جدید به سمت نیروگاه اختصاصی می‌روند؟ ماجرای پروژه آمازون در تگزاس و تأثیر رشد AI بر برق، خنک‌سازی و زیرساخت مراکز داده را بررسی می‌کنیم.