新的人工智能需求如何在后云时代推动数据中心行业的发展

人工智能（AI）的使用越来越多，意味着数据使用量的快速增长，以及未来两年及以后数据中心行业潜在增长的新时代。

这种转变标志着“人工智能时代”的开始，经过十年的云和移动平台推动的行业增长，即“云时代”。在过去十年中，最大的公共云服务提供商和互联网内容公司将数据中心容量增长推向了前所未有的水平，由于在线服务使用量的激增和项目的低利率融资，最终在 2020 年至 2022 年期间出现了一系列活动。

然而，在过去的一年里，整个行业发生了重大变化，包括融资成本、建设成本和建设时间的增加，以及核心市场的严重电力限制。例如，在许多全球市场，典型的绿地数据中心建设时间已经延长到四年或更长时间，大约是几年前电力和土地限制较少的两倍。

与此同时，最大的互联网公司正在加速竞争，以确保战略地区的数据中心容量。对于每家全球技术公司来说，人工智能既是生存机遇，也是威胁，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该行业的波动性和不确定性增加，并且驾驭这种环境的风险和难度比以往任何时候都高。

灵活的数据中心容量规划可以允许在快速变化的市场中改变输入。回顾过去，云时代催生了一批全新的市场推动型客户，其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赢得了巨大的份额。

数据中心行业高管及其投资者的关键考虑因素应该是：

情景规划，以利用不断变化的市场需求。

积极主动但灵活的市场选择、设施设计和其他未来决策策略。

在云时代，公共云服务提供商在预测需求增长方面变得更加复杂，并采用了更具程序化的方式来采购容量。几年来，这些买家通常采购相对标准数量的第三方产能，其结构包括初始承诺，然后是相同数量的保留和优先报价权。然而，由于需求最终超过了最初的预测，云服务提供商（CSP）不得不重返市场以获得更多容量。

在过去两年中，客户行为发生了显著变化：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可用的市场中，以避免最后一刻争夺更多容量和复杂的足迹。它们还表现出愿意在产能受限的市场中以更高的价格租赁产能。

高管和投资者的主要考虑因素：

以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。

自建数据中心开发方法正在不断发展

最大的云和互联网公司，即数据中心行业的超大规模买家，历来更愿意在存在重大预期需求、潜在经济优势和可控风险的市场中自行构建容量。

然而，激烈的竞争导致这些参与者更多地依赖第三方的租赁容量，以获得更有效的市场途径。作为回应，有迹象表明自建战略可能正在发生变化。

超大规模组织承认，自建一切是不现实的，租赁将继续在产能采购中发挥重要作用。因此，超大规模企业更加依赖租赁来获得上市速度优势，同时也考虑较小的自建以潜在地抵消未来的需求。这表明自建的总数可能会增加，云区域甚至单个可用区内的自建和租赁容量组合更加异构。对于第三方供应商而言，鉴于这种动态，评估未来潜在迁移风险的威胁将变得越来越重要。

高管和投资者的主要考虑因素：

整个行业和特定本地市场内自建与租赁的转变组合可能会改变可寻址市场的规模、执行决策和潜在风险。

AI 工作负载的电力需求增加，冷却转向液体

AI 工作负载需要耗电的图形处理器单元 （GPU），导致数据中心内的功率密度要求要高得多。 目前，人工智能市场在服务器基础设施层面相对同质化，英伟达拥有机器学习（ML）GPU市场约95%的份额。

因此，大多数高端AI工作负载都在类似的硬件上运行：具体来说，机箱由八个Nvidia最新的AI专用GPU（H100）组成，每个机箱消耗5至6kW的功率。单个数据中心机架最多可容纳六个机箱，因此机架总密度在 30 到 40kW 范围内，而商用公共云工作负载的机架密度约为 10kW/机架密度。

因此，超大规模企业和数据中心运营商必须找到有效冷却设备的方法。一些主要的超大规模企业已经宣布计划转向液体冷却解决方案或提高其数据中心内的温度，以支持这些更高的密度。

高管和投资者的主要考虑因素：

随着密度随时间的变化，当前设计应支持电源密集型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、社会及管治 （ESG） 要求

数据中心行业的ESG考虑因素主要集中在可持续性上。为了实现其可持续发展目标，行业参与者宣布了与可再生能源使用、用水和减少碳足迹相关的雄心壮志。数据中心运营商正在采用各种策略（如果可用）来实现这些目标：

• 效率提升
• 可再生能源的使用
• 用水量
• 碳中和
• 减少废物

高管和投资者的主要考虑因素：

ESG战略应与竞争对手区分开来。

ESG 策略应努力解决所需的、可衡量的变化，否则可能会面临被贴上“漂绿”标签的风险。

AI 插件：下一波生态系统

OpenAI最近宣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源并将其直接集成到OpenAI的语言模型中，从而实现更复杂的训练和提示功能。

这项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，运营商必须为这些感兴趣的社区确定未来的“磁铁”，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。

高管和投资者的主要考虑因素：

为了支持生态系统发展，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，确定最高价值的客户并确定销售组织如何定位他们，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、灵活的战略以驾驭这个新时代并在正确的市场中建立正确的数据中心容量的风险从未如此之高。人工智能正在推动数据存储需求的增加，短期内将超过供应。建设者、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巨大的增长。