การมาบรรจบกันของฮาร์ดแวร์ที่ปฏิวัติวงการ เทคโนโลยีระบายความร้อนที่ซับซ้อน และความเชี่ยวชาญในการปรับใช้เชิงกลยุทธ์กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่องค์กรสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ในปี 2025 ระบบ GB300 NVL72 ของ NVIDIA แนะนำเทคโนโลยีการปรับเรียบพลังงานที่ล้ำสมัย ซึ่งช่วยลดความต้องการพลังงานสูงสุดจากกริดได้ถึง 30% ในขณะที่ตลาดโครงสร้างพื้นฐาน GPU ทั่วโลกกำลังแข่งขันไปสู่ $190 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 องค์กรที่เชี่ยวชาญในการผสานอย่างซับซ้อนระหว่างการจัดการพลังงาน โซลูชันระบายความร้อน และความร่วมมือเชิงกลยุทธ์กำลังบรรลุ ROI 150% ถึง 350% จากการลงทุน AI ในขณะที่องค์กรที่มีการวางแผนโครงสร้างพื้นฐานที่ไม่ดีต้องเผชิญกับเวลาทรัพยากรว่างงาน 40-70% และอัตราความล้มเหลวของโครงการสูงกว่า 80%
ภูมิทัศน์โครงสร้างพื้นฐาน AI ได้มาถึงจุดเปลี่ยนผ่านที่แนวทางดาต้าเซ็นเตอร์แบบดั้งเดิมไม่เพียงพอโดยพื้นฐาน การใช้พลังงานที่คาดการณ์ไว้จากงาน AI จะคิดเป็น 27% ของการใช้งานดาต้าเซ็นเตอร์ทั้งหมดภายในปี 2027 โดยการฝึกอบรมแต่ละครั้งอาจต้องใช้พลังงานถึง 8 กิกะวัตต์ภายในปี 2030 การเติบโตที่ระเบิดนี้ รวมกับความต้องการพลังงาน GPU ที่เพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าจาก 400W เป็นกว่า 1,000W ในเวลาเพียงสามปี ต้องการแนวทางใหม่ทั้งหมดในการออกแบบ การปรับใช้ และการจัดการโครงสร้างพื้นฐาน บริษัทอย่าง Introl ได้กลายเป็นตัวเอื้อสำคัญ โดยจัดการการปรับใช้ GPU ได้ถึง 100,000 ตัว ในขณะที่แก้ไขปัญหาการขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญที่รุนแรง ซึ่งส่งผลต่อ 90% ขององค์กรที่พยายามดำเนินโครงการโครงสร้างพื้นฐาน AI
การจัดการพลังงานที่ปฏิวัติวงการพบกับความต้องการที่ไม่เคยมีมาก่อน
GB300 NVL72 ของ NVIDIA แสดงถึงการเปลี่ยนผ่านกระบวนทัศน์ในการจัดการกับความท้าทายโครงสร้างพื้นฐานที่เฉพาะเจาะจงของ AI เทคโนโลยีการปรับเรียบพลังงานสามเฟสของระบบ ซึ่งรวมการจำกัดพลังงานระหว่างการขยายตัว การกักเก็บพลังงานแบบบูรณาการ 65 จูลต่อ GPU และฮาร์ดแวร์เผาผลาญพลังงานอัจฉริยะระหว่างการลดลง จัดการปัญหาการประสานกริดที่เกิดขึ้นเมื่อ GPU หลายพันตัวทำงานแบบประสานจังหวะโดยตรง นวัตกรรมนี้ช่วยให้ดาต้าเซ็นเตอร์สามารถจัดสรรโครงสร้างพื้นฐานตามการใช้งานเฉลี่ยแทนที่จะเป็นการใช้งานสูงสุด ซึ่งอาจช่วยให้ความหนาแน่นการคำนวณเพิ่มขึ้น 30% ภายในกรอบพลังงานที่มีอยู่
ข้อมูลจำเพาะทางเทคนิคเผยให้เห็นว่าทำไมสิ่งนี้จึงสำคัญสำหรับการปรับใช้ในองค์กร ด้วย Blackwell Ultra GPU 72 ตัวที่ให้ AI FLOPS มากกว่าแพลตฟอร์ม Hopper รุ่นก่อน 70 เท่า และหน่วยความจำที่สอดคล้องกัน 40TB ต่อแร็ก GB300 NVL72 ทำงานเป็นหน่วยการคำนวณขนาดใหญ่เดียวผ่านโดเมน NVLink 130 TB/s ระบบบรรลุ การปรับปรุง 5 เท่าในโทเค็นต่อเมกะวัตต์เมื่อเทียบกับรุ่นก่อน โดยจัดการกับการตัดกันของความต้องการประสิทธิภาพและข้อจำกัดพลังงานที่จำกัดขนาดการปรับใช้ AI โดยตรง การบูรณาการระบบระบายความร้อนด้วยของเหลวช่วยให้ ประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น 25 เท่าที่การใช้พลังงานเท่าเดิม เมื่อเทียบกับโครงสร้างพื้นฐาน H100 ที่ระบายความร้อนด้วยอากาศแบบดั้งเดิม ทันใดนั้น คณิตศาสตร์ของการปรับใช้ AI ก็มีความหมาย
และเงินที่เทเข้ามาพิสูจน์แล้ว ยอดขาย GPU? พวกเขากำลังไปจาก $20 พันล้านปีนี้ ไปยัง $180-190 พันล้านภายในปี 2030 คำนวณดู นั่นคือการเติบโต 10 เท่าในหกปี ไม่น่าแปลกใจที่ผู้ขายทุกรายแย่งกันหาตำแหน่ง แต่การเติบโตนี้เผชิญกับข้อจำกัดโครงสร้างพื้นฐานที่รุนแรง โดยมีเวลานำสำหรับการเชื่อมต่อพลังงานเกิน 3 ปีในตลาดหลัก และการขาดแคลนอุปกรณ์สำคัญทำให้เกิดความล่าช้า 2 ปีสำหรับหม้อแปลงและหน่วยจ่ายไฟ องค์กรหันไปใช้พันธมิตรปรับใช้เฉพาะทางมากขึ้นเพื่อนำทางผ่านความท้าทายเหล่านี้ โดย 34% ขององค์กรขนาดใหญ่ใช้โมเดล GPU-as-a-Service เพื่อเข้าถึงความจุที่ต้องการโดยไม่ต้องลงทุนทุนขนาดใหญ่
การปฏิวัติระบายความร้อนช่วยให้เกิดการพัฒนาความหนาแน่น AI
การเปลี่ยนจากการระบายความร้อนด้วยอากาศไปเป็นของเหลวแสดงถึงมากกว่าการปรับปรุงเพิ่มเติม แต่เป็นข้อกำหนดพื้นฐานสำหรับงาน AI สมัยใหม่ การระบายความร้อนด้วยอากาศแบบดั้งเดิม ซึ่งมีประสิทธิภาพเพียงสูงสุดที่ 35°C โดยคงประสิทธิภาพ CPU ไว้ที่ 80% ไม่สามารถรองรับความหนาแน่นแร็ก 50-100 กิโลวัตต์ ที่เป็นมาตรฐานในการปรับใช้ AI ปัจจุบัน ข้อจำกัดนี้ผลักดันตลาดระบายความร้อนด้วยของเหลวจาก $5.65 พันล้านในปี 2024 ไปสู่การคาดการณ์ $48.42 พันล้านภายในปี 2034 โดยอัตราการนำมาใช้เพิ่มขึ้นจาก 7% เป็น 22% ของดาต้าเซ็นเตอร์ในเวลาเพียงสามปี
โซลูชันระบายความร้อนด้วยของเหลวแบบตรงไปยังชิปขณะนี้จัดการได้ถึง 1,600W ต่อคอมโพเนนต์ ช่วยให้ ความหนาแน่นเซิร์ฟเวอร์สูงขึ้น 58% เมื่อเทียบ กับการระบายความร้อนด้วยอากาศ ในขณะที่ลดการใช้พลังงานโครงสร้างพื้นฐาน 40% บริษัทอย่าง JetCool ด้วย SmartPlate microconvective cooling ที่กำหนดเป้าหมายจุดร้อน GPU และแพลตฟอร์ม DLC 3000/7000 ของ Dell แสดงให้เห็นว่าการจัดการระบบระบายความร้อนที่กำหนดเป้าหมายสามารถเปลี่ยนแปลงเศรษฐศาสตร์การปรับใช้ได้อย่างไร การระบายความร้อนแบบจุ่มผลักดันขอบเขตไปไกลกว่า โดยระบบอย่าง ICEraQ ของ GRC บรรลุ ความสามารถระบายความร้อนถึง 368 กิโลวัตต์ต่อระบบ ในขณะที่รักษาประสิทธิผลการใช้พลังงานไว้ต่ำกว่า 1.03
ประโยชน์เชิงปริมาณน่าสนใจ การระบายความร้อนด้วยของเหลวลดการใช้พลังงานเซิร์ฟเวอร์โดยเฉลี่ย 11% ในขณะที่ขจัดความต้องการพื้นที่โครงสร้างพื้นฐานระบายความร้อนแบบดั้งเดิม 80% การปรับใช้ของ PhonePe กับ Dell แสดงให้เห็น การลด PUE จาก 1.8 เป็น 1.3 ผ่านการนำระบายความร้อนด้วยของเหลวมาใช้ ซึ่งแปลเป็นการประหยัดพลังงาน 40% สำหรับการดำเนินงานโครงสร้างพื้นฐาน สำหรับการปรับใช้ไฮเปอร์สเกล Supermicro ได้จัดส่ง NVIDIA GPU กว่า 100,000 ตัวพร้อมการระบายความร้อนด้วยของเหลวแบบบูรณาการแล้ว ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความพร้อมของเทคโนโลยีสำหรับขนาดการผลิต
ความเชี่ยวชาญการปรับใช้เชิงกลยุทธ์เชื่อมช่องว่างการนำไปปฏิบัติ
ความซับซ้อนของโครงสร้างพื้นฐาน AI สมัยใหม่ได้สร้างความต้องการที่สำคัญสำหรับพันธมิตรปรับใช้เฉพาะทาง Introl เป็นตัวอย่างของผู้เอื้อโครงสร้างพื้นฐานประเภทใหม่นี้ โดยเติบโตจากสตาร์ทอัพมาเป็นผู้จัดการ การปรับใช้ GPU ได้ถึง 100,000 ตัวทั่วโลก พร้อมการเติบโตรายได้กว่า 100% ต่อปีตั้งแต่ปี 2021 โมเดล workforce-as-a-service ของพวกเขาจัดการกับวิกฤตผู้เชี่ยวชาญที่ส่งผลต่อ 90% ขององค์กรโดยตรง ที่ช่องว่างบุคลากรในการจัดการโครงสร้างพื้นฐานคอมพิวเตอร์เฉพาะทางสร้างความล่าช้าในการปรับใช้ที่ทำให้องค์กรสูญเสียโอกาส $5 ล้านหรือมากกว่าต่อวัน
โมเดลปฏิบัติการของ Introl เผยให้เห็นแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการปรับใช้โครงสร้างพื้นฐาน AI ด้วยวิศวกรภาคสนาม 550+ คนที่สามารถระดมกำลัง 72 ชั่วโมงสำหรับโครงการวิกฤต พวกเขาปรับใช้โหนด H100 GPU 1,024 ตัวได้สำเร็จในเวลาเพียงสองสัปดาห์สำหรับผู้ให้บริการคลาวด์หลัก ซึ่งแสดงให้เห็นความเร็วในการดำเนินการที่ต้องการในภูมิทัศน์การแข่งขันในปัจจุบัน ความเชี่ยวชาญของพวกเขาครอบคลุมวงจรการปรับใช้เต็มรูปแบบ ตั้งแต่ สายเคเบิลไฟเบอร์ออปติกกว่า 40,000 ไมล์ สำหรับการเชื่อมต่อ GPU ไปจนถึงการจัดการพลังงานขั้นสูงสำหรับตู้ AI 120kW ความร่วมมือเชิงกลยุทธ์กับ IBM สำหรับการบูรณาการแพลตฟอร์ม Watsonx และ Juniper Networks สำหรับการสลับประสิทธิภาพสูงสร้างโซลูชันที่ครอบคลุมซึ่งจัดการกับทั้งข้อกำหนดฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์สแตก
รูปแบบการปรับใช้ขององค์กรมีแนวโน้มที่จะเลือกแนวทางไฮบริดมากขึ้น โดย 59% ของบริษัทขนาดใหญ่ใช้พับลิกคลาวด์สำหรับการฝึกอบรม AI ในขณะที่ 60% ใช้ผู้ให้บริการโคโลเคชั่น และ 49% รักษาโครงสร้างพื้นฐานในสถานที่ กลยุทธ์แบบหลายโมดัลนี้สะท้อนข้อกำหนดที่หลากหลายของงาน AI ตั้งแต่ ข้อกำหนดการหน่วงเวลา 2 มิลลิวินาที สำหรับหุ่นยนต์การผลิตไปจนถึงการฝึกอบรมแบบขนานขนาดใหญ่ที่ต้องการ GPU หลายพันตัวที่ประสานกัน องค์กรที่ประสบความสำเร็จมีลักษณะร่วม ได้แก่: แพลตฟอร์ม AI ส่วนกลางที่ลดต้นทุนการปรับใช้ครั้งต่อไป 50-80% ทีมข้ามฟังก์ชั่นที่รวมความเชี่ยวชาญโดเมนกับความสามารถทางเทคนิค และแนวทางการขยายแบบวนซ้ำที่พิสูจน์ค่าก่อนการปรับใช้ทั่วทั้งองค์กร
ผลกระทบทางธุรกิจผลึกความจำเป็นของโครงสร้างพื้นฐาน
ผลกระทบทางการเงินของการปรับใช้โครงสร้างพื้นฐาน GPU ที่เหมาะสมขยายไปไกลเกินกว่าตัวชี้วัดทางเทคนิค องค์กรชั้นนำแสดงให้เห็นผลตอบแทนที่วัดได้ตั้งแต่ 150% ถึงกว่า 350% จากการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI โดย JPMorgan Chase สร้าง รายได้เพิ่มเติม $220 ล้าน จากการปรับแต่งเฉพาะบุคคลที่ขับเคลื่อนด้วย AI และบรรลุการปรับปรุงผลิตภาพ 90% ในการประมวลผลเอกสาร ความแตกต่างบางๆ ระหว่างความสำเร็จและความล้มเหลวมักอยู่ที่กลยุทธ์โครงสร้างพื้นฐาน โดยระบบที่ปรับใช้อย่างเหมาะสมบรรลุ อัตราการใช้งาน 85-96% เมื่อเทียบกับ 40-60% สำหรับการนำไปปฏิบัติที่วางแผนไม่ดี
การวิเคราะห์ต้นทุนความเป็นเจ้าของทั้งหมดเผยให้เห็นความสำคัญของการวางแผนเชิงกลยุทธ์ ฮาร์ดแวร์และโครงสร้างพื้นฐานมักแสดงถึง 40-60% ของต้นทุนโครงการ AI ทั้งหมด โดย GPU ระดับไฮเอนด์มีราคาตั้งแต่ $10,000 ถึงกว่า $100,000 ต่อตัว อย่างไรก็ตาม ต้นทุนปฏิบัติการ รวมถึงการจัดการไปป์ไลน์ข้อมูล การฝึกอบรมโมเดล และการบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่อง อาจเกินการลงทุนสร้างเริ่มแรก 3-5 เท่า หากไม่มีการวางแผนที่เหมาะสม โมเดลสามสถานการณ์ของ McKinsey คาดการณ์การลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI ตั้งแต่ $3.7 ล้านล้านถึง $7.9 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 โดยองค์กรที่จัดตำแหน่งกลยุทธ์ เทคโนโลยี และการจัดการการเปลี่ยนแปลง บรรลุ การเพิ่มมูลค่าตลาดได้ถึง 3 เท่า
การเปลี่ยนจากรูปแบบรายจ่ายทุนไปเป็นรายจ่ายปฏิบัติการกำลังปรับรูปแบบกลยุทธ์การปรับใช้ การเติบโตของตลาด GPU-as-a-Service จาก $3.23 พันล้านเป็น $49.84 พันล้านดอลลาร์ที่คาดการณ์ไว้ภายในปี 2032 สะท้อนความปรารถนาขององค์กรสำหรับความยืดหยุ่นโดยไม่ต้องลงทุนล่วงหน้าขนาดใหญ่ ผู้ให้บริการเฉพาะทางเสนอ การลดต้นทุน 80% เมื่อเทียบกับแนวทางโครงสร้างพื้นฐานแบบเก่า ในขณะที่ให้การเข้าถึงฮาร์ดแวร์รุ่นล่าสุด กลยุทธ์แพลตฟอร์มก่อน ที่เป็นตัวอย่างจากวัตถุประสงค์ AI เชิงกลยุทธ์ห้าข้อของ Walmart ที่เชื่อมโยงโดยตรงกับผลลัพธ์ทางธุรกิจ ช่วยให้มั่นใจว่าการลงทุนเทคโนโลยีแปลเป็นคุณค่าทางธุรกิจที่วัดได้แทนที่จะกลายเป็นการทดลองที่แพง
บทสรุป
การปฏิวัติโครงสร้างพื้นฐาน AI ต้องการการคิดใหม่พื้นฐานของการออกแบบดาต้าเซ็นเตอร์ กลยุทธ์การปรับใช้ และโมเดลความร่วมมือ นวัตกรรมการปรับเรียบพลังงาน GB300 NVL72 ของ NVIDIA ร่วมกับการเปลี่ยนแปลงการจัดการระบบระบายความร้อนของการระบายความร้อนด้วยของเหลว สร้างความเป็นไปได้สำหรับการปรับใช้ AI ในระดับที่เป็นไปไม่ได้ก่อนหน้านี้ อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีเพียงอย่างเดียวไม่รับประกันความสำเร็จ อัตราความล้มเหลว 85% ของโครงการ AI ที่เข้าสู่การผลิตเน้นย้ำความสำคัญอย่างยิ่งของความเป็นเลิศในการดำเนินการ
องค์กรที่ประสบความสำเร็จในภูมิทัศน์ใหม่นี้มีสามลักษณะร่วม พวกเขาลงทุนในกลยุทธ์โครงสร้างพื้นฐานแพลตฟอร์มก่อนที่ช่วยให้การขยายอย่างรวดเร็ว พวกเขาร่วมมือกับผู้เชี่ยวชาญปรับใช้เฉพาะทางเพื่อเอาชนะช่องว่างผู้เชี่ยวชาญและการดำเนินการ และพวกเขาปฏิเสธที่จะสร้างสิ่งใดที่ไม่ส่งผลต่อรายได้หือประสิทธิภาพโดยตรง ไม่มีโครงการอวดดี ไม่มี 'ห้องแล็บนวัตกรรม' ที่ไม่ผลิตอะไร แค่โครงสร้างพื้นฐานที่ทำเงิน
กริดพลังงานกำลังถึงขีดสุด ระบบระบายความร้อนกำลังชนขีดจำกัดฟิสิกส์ บริษัทที่คิดออกว่าจะทำให้ชิ้นส่วนทั้งหมดเหล่านี้ทำงานร่วมกันได้อย่างไร—ฮาร์ดแวร์ การระบายความร้อน และการปรับใช้—กำลังจะเป็นเจ้าของทศวรรษหน้า คนอื่นๆ จะถูกทิ้งไว้ข้างหลัง การตัดสินใจโครงสร้างพื้นฐานที่ทำวันนี้จะกำหนดว่าองค์กรใดสามารถใช้ประโยชน์จากศักยภาพการเปลี่ยนแปลงของ AI และองค์กรใดจะกลายเป็นผู้ชมการปฏิวัติ
References
Aethir. "Maximizing ROI: The Business Case for Renting GPUs." Aethir Blog, 2025. https://aethir.com/blog-posts/maximizing-roi-the-business-case-for-renting-gpus. Agility at Scale. "Proving ROI - Measuring the Business Value of Enterprise AI." Agility at Scale, 2025. https://agility-at-scale.com/implementing/roi-of-enterprise-ai/. AI Infrastructure Alliance. "The State of AI Infrastructure at Scale 2024." AI Infrastructure Alliance, 2024. https://ai-infrastructure.org/the-state-of-ai-infrastructure-at-scale-2024/. CIO. "As AI Scales, Infrastructure Challenges Emerge." CIO, 2025. https://www.cio.com/article/3577669/as-ai-scales-infrastructure-challenges-emerge.html. ClearML. "Download the 2024 State of AI Infrastructure Research Report." ClearML Blog, 2024. https://clear.ml/blog/the-state-of-ai-infrastructure-at-scale-2024. Credence Research. "Cloud GPU Market Size, Growth & Forecast to 2032." Credence Research, 2025. https://www.credenceresearch.com/report/cloud-gpu-market. DDN. "Five AI Infrastructure Challenges and Their Solutions." DDN Resources, 2025. https://www.ddn.com/resources/research/artificial-intelligence-success-guide/. Deloitte Insights. "Generating Value from Generative AI." Deloitte, 2025. https://www2.deloitte.com/us/en/insights/topics/digital-transformation/companies-investing-in-ai-to-generate-value.html. Edge AI and Vision Alliance. "The Rise of AI Drives a Ninefold Surge in Liquid Cooling Technology." Edge AI and Vision Alliance, October 2024. https://www.edge-ai-vision.com/2024/10/the-rise-of-ai-drives-a-ninefold-surge-in-liquid-cooling-technology/. Flexential. "State of AI Infrastructure Report 2024." Flexential, 2024. https://www.flexential.com/resources/report/2024-state-ai-infrastructure. Fortune Business Insights. "GPU as a Service Market Size, Growth | Forecast Analysis [2032]." Fortune Business Insights, 2025. https://www.fortunebusinessinsights.com/gpu-as-a-service-market-107797. Gartner. "Gartner Identifies the Top Trends Impacting Infrastructure and Operations for 2025." Gartner Newsroom, December 11, 2024. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-12-11-gartner-identifies-the-top-trends-impacting-infrastructure-and-operations-for-2025. GlobeNewswire. "$48.42 Billion Data Center Liquid Cooling Markets 2024-2025 and 2034: Key Growth Drivers Include Advanced Technologies such as Immersion and Direct-to-Chip Cooling." GlobeNewswire, February 5, 2025. https://www.globenewswire.com/news-release/2025/02/05/3021305/0/en/48-42-Billion-Data-Center-Liquid-Cooling-Markets-2024-2025-and-2034.html. Grand View Research. "Data Center GPU Market Size & Share | Industry Report 2033." Grand View Research, 2025. https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/data-center-gpu-market-report. Grand View Research. "GPU As A Service Market Size, Trends | Industry Report 2030." Grand View Research, 2025. https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/gpu-as-a-service-gpuaas-market-report. GR Cooling. "Liquid Immersion Cooling for Data Centers." GR Cooling, 2025. https://www.grcooling.com/. IBM. "What is AI Infrastructure?" IBM Think, 2025. https://www.ibm.com/think/topics/ai-infrastructure. Introl. "GPU Infrastructure, Data Center Solutions & HPC Deployment." Introl Blog, 2025. https://introl.com/blog. Introl. "Introl - GPU Infrastructure & Data Center Deployment Experts." Introl, 2025. https://introl.com. LakeFS. "What Is AI Infrastructure: Benefits & How To Build One." LakeFS Blog, 2025. https://lakefs.io/blog/ai-infrastructure/. MarketsandMarkets. "Data Center GPU Market Size, Share & Trends, 2025 To 2030." MarketsandMarkets, 2025. https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/data-center-gpu-market-18997435.html. McKinsey & Company. "How Data Centers and the Energy Sector Can Sate AI's Hunger for Power." McKinsey Insights, 2025. https://www.mckinsey.com/industries/private-capital/our-insights/how-data-centers-and-the-energy-sector-can-sate-ais-hunger-for-power. McKinsey & Company. "The Cost of Compute: A $7 Trillion Race to Scale Data Centers." McKinsey Insights, 2025. https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/the-cost-of-compute-a-7-trillion-dollar-race-to-scale-data-centers. NVIDIA. "Designed for AI Reasoning Performance & Efficiency | NVIDIA GB300 NVL72." NVIDIA Data Center, 2025. https://www.nvidia.com/en-us/data-center/gb300-nvl72/. NVIDIA. "GB200 NVL72." NVIDIA Data Center, 2025. https://www.nvidia.com/en-us/data-center/gb200-nvl72/. NVIDIA Developer. "How New GB300 NVL72 Features Provide Steady Power for AI." NVIDIA Technical Blog, 2025. https://developer.nvidia.com/blog/how-new-gb300-nvl72-features-provide-steady-power-for-ai/. NVIDIA Developer. "NVIDIA Blackwell Ultra for the Era of AI Reasoning." NVIDIA Technical Blog, 2025. https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-blackwell-ultra-for-the-era-of-ai-reasoning/. Precedence Research. "Data Center GPU Market Size and Growth 2025 to 2034." Precedence Research, 2025. https://www.precedenceresearch.com/data-center-gpu-market. Precedence Research. "GPU as a Service Market Size and Forecast 2025 to 2034." Precedence Research, 2025. https://www.precedenceresearch.com/gpu-as-a-service-market. Supermicro. "Supermicro Solidifies Position as a Leader in Complete Rack Scale Liquid Cooling Solutions -- Currently Shipping Over 100,000 NVIDIA GPUs Per Quarter." Supermicro Press Release, 2025. https://www.supermicro.com/en/pressreleases/supermicro-solidifies-position-leader-complete-rack-scale-liquid-cooling-solutions. Techstack. "Measuring the ROI of AI: Key Metrics and Strategies." Techstack Blog, 2025. https://tech-stack.com/blog/roi-of-ai/. TechTarget. "Liquid Cooling's Moment Comes Courtesy of AI." TechTarget SearchDataCenter, 2025. https://www.techtarget.com/searchdatacenter/feature/Liquid-coolings-moment-comes-courtesy-of-ai. The Register. "AI DC Investment a Gamble as ROI Uncertain, Says McKinsey." The Register, May 1, 2025. https://www.theregister.com/2025/05/01/ai_dc_investment_gamble/. VentureBeat. "5 Ways to Overcome the Barriers of AI Infrastructure Deployments." VentureBeat, 2025. https://venturebeat.com/ai/5-ways-to-overcome-the-barriers-of-ai-infrastructure-deployments/. VentureBeat. "From Pilot to Profit: The Real Path to Scalable, ROI-Positive AI." VentureBeat, 2025. https://venturebeat.com/ai/from-pilot-to-profit-the-real-path-to-scalable-roi-positive-ai/. World Economic Forum. "Why AI Needs Smart Investment Pathways to Ensure a Sustainable Impact." World Economic Forum Stories, June 2025. https://www.weforum.org/stories/2025/06/why-ai-needs-smart-investment-pathways-to-ensure-a-sustainable-impact/.
