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新的人工智能需求将如何推动数据中心行业的发展
来源:网络 | 作者:云南模块化机房建设 | 发布时间: 2024-04-28 | 80 次浏览 | 分享到:
对于数据中心行业参与者来说,制定积极和灵活的战略来驾驭这个新时代,并在合适的市场中构建合适的数据中心至关重要。人工智能正在推动数据存储需求的增长,这将在短期内供不应求。建筑商、投资者和用户将受益于灵活的数据中心基础设施战略,这些战略可以利用人工智能革命并带来超大规模的增长。

对于数据中心行业参与者来说,制定积极和灵活的战略来驾驭这个新时代,并在合适的市场中构建合适的数据中心至关重要。人工智能正在推动数据存储需求的增长,这将在短期内供不应求。建筑商、投资者和用户将受益于灵活的数据中心基础设施战略,这些战略可以利用人工智能革命并带来超大规模的增长。


人工智能的日益普及意味着数据使用量的快速增长,以及数据中心行业在未来两年乃至更长时间内潜在增长的新时代。

  

这一转变标志着“人工智能时代”的开始,在云计算和移动平台驱动的十年行业增长之后,在过去十年的云计算时代中,全球主要的公共云服务提供商和互联网内容公司将数据中心的容量增长推向了前所未有的水平,由于在线服务使用的激增和项目的低利率融资,在2020年至2022年的一系列市场活动中达到高潮。

  

然而,在过去的一年里,数据中心行业发生了重大变化,包括融资成本、建造成本和建造时间的增加,以及核心市场的严重电力限制。例如,在许多全球市场中,典型的数据中心建设时间已经延长至四年或更长时间,大约是几年前电力和土地限制较少时的两倍。

  

与此同时,最大的互联网公司正在加速竞争,以确保在战略地理位置的数据中心容量。对于全球科技公司来说,人工智能既是一个生存机会,也是一个威胁,对数据中心容量规划提出了独特的挑战。这些动态可能会导致行业的波动性和不确定性增加,并且在这种环境中导航的风险和难度比以往任何时候都要高。

  

灵活的数据中心容量规划可以允许在快速变化的市场中更改输入。回顾过去,云计算时代产生了一群全新的市场驱动型客户,他们的需求与前几代人不同。能够满足这些不断变化的需求的行业参与者在上一个行业周期中获得了巨大的份额。

  

数据中心行业高管及其投资者应该考虑的关键因素是:

  

•情景规划,以利用不断变化的市场需求。

  

•积极而灵活的市场选择、设施设计和其他未来决策策略。

  

购买数据中心容量的新时代:程序化购买已经结束

  

在云计算时代,公共云服务提供商在预测需求增长方面变得更加复杂,并采用了更程序化的方法来采购能力。几年来,这些买家通常会购买相对标准数量的第三方产能,其中包括最初的承诺,随后是保留和相同数量的优先报价权。然而,由于需求最终超过了最初的预测,云计算服务提供商不得不回到市场上寻求更大的容量。

  

在过去的两年中,客户的行为发生了明显的变化:事后看来,数据中心客户现在越来越愿意签署更大的交易,特别是在目前电力相对更充足的市场,以避免最后一刻争夺更大的容量和复杂的足迹。在产能受限的市场,它们也表现出以更高价格租赁产能的意愿。

  

企业高管和投资者的主要考虑因素:

  

•先前的模型和期望可能需要调整,以反映客户购买行为的这种演变。

  

自建数据中心的开发方法正在不断发展

  

规模最大的云计算和互联网公司,即数据中心行业的超大规模买家,历来倾向于在预期需求巨大、潜在经济优势和风险可控的市场上自己建设数据中心。

  

然而,激烈的竞争导致这些公司更多地依赖第三方租赁容量,以获得更有效的市场途径。作为回应,有迹象表明,自建数据中心战略可能正在转变。

  

超大规模企业承认,自己建造一切是不现实的,租赁将继续在容量采购中发挥重要作用。因此,超大规模的企业越来越依赖租赁来获得更快的市场优势,同时也在考虑较小的自建项目,以潜在地抵消未来的需求。这表明自构建的总数可能会增加,云计算区域甚至单个可用性区域内的自构建和租用容量的混合更加异构。对于数据中心第三方供应商来说,考虑到这种动态,评估潜在的未来迁移风险的威胁将变得越来越重要。

  

企业高管和投资者的主要考虑因素:

  

在整个行业和特定当地市场内,自建与租赁的组合可能会改变目标市场的规模、执行决策和潜在风险。

  

人工智能工作负载的电力需求增加,冷却方式转向液体冷却

  

人工智能工作负载需要采用大量耗电的GPU,从而导致数据中心内的功率密度要求更高。目前,人工智能市场在服务器基础设施层面相对同质化,英伟达占据了机器学习(ML)GPU市场95%的份额。

  

因此,大多数高端人工智能工作负载都运行在类似的硬件上:具体来说,由8个英伟达最新的人工智能专用GPU(h100)组成的机箱,每个机箱消耗5到6kW的功率。单个数据中心机架最多可容纳6个机箱,从而实现30至40kW的总机架密度,而商用公共云工作负载的机架密度约为10kW/机架密度。

  

因此,超大规模和数据中心运营商必须找到有效冷却设备的方法。一些大型超大规模企业已经宣布计划转向液体冷却解决方案,或者提高数据中心的温度,以支持这些更高的密度。

  

企业高管和投资者的主要考虑因素:

  

•随着时间的推移,随着密度的变化,当前的设计应支持功率密集工作负载的未来需求。

  

•选择不同的冷却技术选项可能需要同时考虑经济和可持续性问题。

  

环境、社会和治理(ESG)需求

  

数据中心行业的ESG考虑主要集中在可持续性上。为了实现可持续发展目标,行业参与者宣布了与可再生能源使用、用水和减少碳足迹有关的雄心。数据中心运营商正在采用各种策略来实现这些目标:

  

(1)效率改进

  

•采用自然冷却、高效配电和高效照明系统等技术的节能设计

  

(2)可再生能源的使用

  

•从电网获取可再生能源

  

•现场可再生能源发电,包括太阳能和风能

  

•长期可再生能源的电力购买协议(PPAs),规定了数量和价格

  

(3)用水量

  

•空气制制冷系统

  

•闭环供水系统,减少用水

  

•雨水收集和水循环利用

  

•无水冷却,如蒸发冷却或绝热冷却

  

(4)碳中和

  

•利用IT设备的热量回收能源

  

•减少废物

  

•利用这些策略的能力因市场而异,取决于当地气候、当地能源结构和工人安全需求等其他因素。

  

企业高管和投资者的主要考虑因素:

  

•企业的ESG战略应与竞争对手区分开来。

  

•ESG战略应努力解决期望的、可衡量的变化,否则可能会有被贴上“漂绿”标签的风险。

  

人工智能的下一波生态系统

  

OpenAI公司最近发布了支持第三方服务的插件,例如流行的在线订购和预订应用程序。这些插件旨在帮助开发人员访问外部数据并将其直接集成到OpenAI公司的语言模型中,从而实现更复杂的培训和提示功能。

  

这种新功能可能会围绕特定行业或数据源重塑现有的数据中心生态系统。随着这种动态的发展,运营商必须确定未来对这些感兴趣的社区的“吸引力”,并提供一套相关的连接产品来支持这些生态系统参与者的需求。

  

企业高管和投资者的主要考虑因素:

  

•为了支持生态系统的发展,正确的产品、合作伙伴和基础设施至关重要。

  

•在这个新的市场环境中识别最有价值的客户,并确定如何为他们提供量身定制的设备,这一点很重要。

  

结论

  

对于数据中心行业参与者来说,制定积极和灵活的战略来驾驭这个新时代,并在合适的市场中构建合适的数据中心至关重要。人工智能正在推动数据存储需求的增长,这将在短期内供不应求。建筑商、投资者和用户将受益于灵活的数据中心基础设施战略,这些战略可以利用人工智能革命并带来超大规模的增长。