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      新的人工智能需求將如何推動數據中心行業的發展

      來源:機房360 作者:Harris編譯 更新時間:2024/4/12 6:52:34

      摘要:人工智能的日益普及意味著數據使用量的快速增長,以及數據中心行業在未來兩年乃至更長時間內潛在增長的新時代。

      人工智能的日益普及意味著數據使用量的快速增長,以及數據中心行業在未來兩年乃至更長時間內潛在增長的新時代。
        
        這一轉變標志著“人工智能時代”的開始,在云計算和移動平臺驅動的十年行業增長之后,在過去十年的云計算時代中,全球主要的公共云服務提供商和互聯網內容公司將數據中心的容量增長推向了前所未有的水平,由于在線服務使用的激增和項目的低利率融資,在2020年至2022年的一系列市場活動中達到高潮。
        
        然而,在過去的一年里,數據中心行業發生了重大變化,包括融資成本、建造成本和建造時間的增加,以及核心市場的嚴重電力限制。例如,在許多全球市場中,典型的數據中心建設時間已經延長至四年或更長時間,大約是幾年前電力和土地限制較少時的兩倍。
        
        與此同時,最大的互聯網公司正在加速競爭,以確保在戰略地理位置的數據中心容量。對于全球科技公司來說,人工智能既是一個生存機會,也是一個威脅,對數據中心容量規劃提出了獨特的挑戰。這些動態可能會導致行業的波動性和不確定性增加,并且在這種環境中導航的風險和難度比以往任何時候都要高。
        
        靈活的數據中心容量規劃可以允許在快速變化的市場中更改輸入?;仡欉^去,云計算時代產生了一群全新的市場驅動型客戶,他們的需求與前幾代人不同。能夠滿足這些不斷變化的需求的行業參與者在上一個行業周期中獲得了巨大的份額。
        
        數據中心行業高管及其投資者應該考慮的關鍵因素是:
        
        •情景規劃,以利用不斷變化的市場需求。
        
        •積極而靈活的市場選擇、設施設計和其他未來決策策略。
        
        購買數據中心容量的新時代:程序化購買已經結束
        
        在云計算時代,公共云服務提供商在預測需求增長方面變得更加復雜,并采用了更程序化的方法來采購能力。幾年來,這些買家通常會購買相對標準數量的第三方產能,其中包括最初的承諾,隨后是保留和相同數量的優先報價權。然而,由于需求最終超過了最初的預測,云計算服務提供商不得不回到市場上尋求更大的容量。
        
        在過去的兩年中,客戶的行為發生了明顯的變化:事后看來,數據中心客戶現在越來越愿意簽署更大的交易,特別是在目前電力相對更充足的市場,以避免最后一刻爭奪更大的容量和復雜的足跡。在產能受限的市場,它們也表現出以更高價格租賃產能的意愿。
        
        企業高管和投資者的主要考慮因素:
        
        •先前的模型和期望可能需要調整,以反映客戶購買行為的這種演變。
        
        自建數據中心的開發方法正在不斷發展
        
        規模最大的云計算和互聯網公司,即數據中心行業的超大規模買家,歷來傾向于在預期需求巨大、潛在經濟優勢和風險可控的市場上自己建設數據中心。
        
        然而,激烈的競爭導致這些公司更多地依賴第三方租賃容量,以獲得更有效的市場途徑。作為回應,有跡象表明,自建數據中心戰略可能正在轉變。
        
        超大規模企業承認,自己建造一切是不現實的,租賃將繼續在容量采購中發揮重要作用。因此,超大規模的企業越來越依賴租賃來獲得更快的市場優勢,同時也在考慮較小的自建項目,以潛在地抵消未來的需求。這表明自構建的總數可能會增加,云計算區域甚至單個可用性區域內的自構建和租用容量的混合更加異構。對于數據中心第三方供應商來說,考慮到這種動態,評估潛在的未來遷移風險的威脅將變得越來越重要。
        
        企業高管和投資者的主要考慮因素:
        
        在整個行業和特定當地市場內,自建與租賃的組合可能會改變目標市場的規模、執行決策和潛在風險。
        
        人工智能工作負載的電力需求增加,冷卻方式轉向液體冷卻
        
        人工智能工作負載需要采用大量耗電的GPU,從而導致數據中心內的功率密度要求更高。目前,人工智能市場在服務器基礎設施層面相對同質化,英偉達占據了機器學習(ML)GPU市場95%的份額。
        
        因此,大多數高端人工智能工作負載都運行在類似的硬件上:具體來說,由8個英偉達最新的人工智能專用GPU(h100)組成的機箱,每個機箱消耗5到6kW的功率。單個數據中心機架最多可容納6個機箱,從而實現30至40kW的總機架密度,而商用公共云工作負載的機架密度約為10kW/機架密度。
        
        因此,超大規模和數據中心運營商必須找到有效冷卻設備的方法。一些大型超大規模企業已經宣布計劃轉向液體冷卻解決方案,或者提高數據中心的溫度,以支持這些更高的密度。
        
        企業高管和投資者的主要考慮因素:
        
        •隨著時間的推移,隨著密度的變化,當前的設計應支持功率密集工作負載的未來需求。
        
        •選擇不同的冷卻技術選項可能需要同時考慮經濟和可持續性問題。
        
        環境、社會和治理(ESG)需求
        
        數據中心行業的ESG考慮主要集中在可持續性上。為了實現可持續發展目標,行業參與者宣布了與可再生能源使用、用水和減少碳足跡有關的雄心。數據中心運營商正在采用各種策略來實現這些目標:
        
       ?。?)效率改進
        
        •采用自然冷卻、高效配電和高效照明系統等技術的節能設計
        
       ?。?)可再生能源的使用
        
        •從電網獲取可再生能源
        
        •現場可再生能源發電,包括太陽能和風能
        
        •長期可再生能源的電力購買協議(PPAs),規定了數量和價格
        
       ?。?)用水量
        
        •空氣制制冷系統
        
        •閉環供水系統,減少用水
        
        •雨水收集和水循環利用
        
        •無水冷卻,如蒸發冷卻或絕熱冷卻
        
       ?。?)碳中和
        
        •利用IT設備的熱量回收能源
        
        •減少廢物
        
        •利用這些策略的能力因市場而異,取決于當地氣候、當地能源結構和工人安全需求等其他因素。
        
        企業高管和投資者的主要考慮因素:
        
        •企業的ESG戰略應與競爭對手區分開來。
        
        •ESG戰略應努力解決期望的、可衡量的變化,否則可能會有被貼上“漂綠”標簽的風險。
        
        人工智能的下一波生態系統
        
        OpenAI公司最近發布了支持第三方服務的插件,例如流行的在線訂購和預訂應用程序。這些插件旨在幫助開發人員訪問外部數據并將其直接集成到OpenAI公司的語言模型中,從而實現更復雜的培訓和提示功能。
        
        這種新功能可能會圍繞特定行業或數據源重塑現有的數據中心生態系統。隨著這種動態的發展,運營商必須確定未來對這些感興趣的社區的“吸引力”,并提供一套相關的連接產品來支持這些生態系統參與者的需求。
        
        企業高管和投資者的主要考慮因素:
        
        •為了支持生態系統的發展,正確的產品、合作伙伴和基礎設施至關重要。
        
        •在這個新的市場環境中識別最有價值的客戶,并確定如何為他們提供量身定制的設備,這一點很重要。
        
        結論
        
        對于數據中心行業參與者來說,制定積極和靈活的戰略來駕馭這個新時代,并在合適的市場中構建合適的數據中心至關重要。人工智能正在推動數據存儲需求的增長,這將在短期內供不應求。建筑商、投資者和用戶將受益于靈活的數據中心基礎設施戰略,這些戰略可以利用人工智能革命并帶來超大規模的增長。
        
        編輯:Harris

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