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随着人工智能（AI）的持续火爆，作为基础设施支撑的数据中心也掀起新一轮热潮。但是，火爆之下，数据中心面临的各类挑战也开始受到越来越多的关注。AI时代，数据中心或将发生一轮新的变革。

巨头纷纷抢滩AI数据中心

随着AI的日渐火爆，各大巨头也纷纷在AI数据中心领域布局，近期，多家巨头纷纷披露了相关的发展计划。

微软斥资33亿美元建AI数据中心。微软公司近日透露，将在美国威斯康星州拉辛市投资33亿美元（约合239亿元人民币）建立一个人工智能数据中心，该数据中心选址正是此前富士康项目失败的原址。白宫称，这项投资是拜登政府“投资美国”计划的一部分。2017年，美国前总统特朗普宣布富士康将在高失业率的小镇芒特普莱森特建造一座大型液晶显示器工厂，该公司还承诺在拉辛市、欧克莱尔和格林贝建立“创新中心”。特朗普称，富士康的100亿美元投资将创造13000个新岗位，并称该项目为“世界第八大奇迹”。然而，这些承诺大部分并未兑现。

日本KDDI计划建亚洲最大AI数据中心。日本运营商KDDI近日宣布，计划联合夏普、Supermicro、Datasection等建造亚洲最大的AI数据中心。据透露，新的数据中心将建在日本大阪的前夏普工厂的场地上。夏普于2009年底开始在该工厂生产液晶面板和薄膜太阳能电池，工厂面积为127万平方米，但由于盈利情况不佳，计划今年9月关闭。KDDI准备将其转化为AI数据中心，并希望尽快投入运营。据悉，数据中心将容纳约1000个英伟达GB200NVL72服务器机架，支撑AI计算平台。

马斯克投资数十亿美元建AI数据中心。埃隆·马斯克成立的xAI公司计划投资数十亿美元在美国田纳西州孟菲斯市建设全新的AI数据中心，以容纳一台巨型超级计算机。知情人士透露，自3月初以来，马斯克及其xAI团队一直在与田纳西州官员合作规划该数据中心，这将是孟菲斯市有史以来最大的一笔投资。在过去的一年时间内，马斯克将xAI作为工作重点，努力跟上竞争对手。xAI近期宣布获得60亿美元的新风投资金。资金将用于将xAI的首批产品推向市场、构建先进的基础设施，并加速未来技术的研发。有消息称，该公司将在明年秋天之前建造“算力超级工厂”，并使用超过10万个专用芯片进行训练。

谷歌在马来西亚建数据中心开发AI。谷歌此前发布声明，承诺在马来西亚投资20亿美元，包括建设首座数据中心、设立新的谷歌云区域以及进一步开发人工智能。谷歌表示，上述投资包括培养当地民众AI素养的计划，预计到2030年为马来西亚GDP带来超32亿美元贡献，创造2.65万个就业岗位。

亚马逊拟在意大利扩大云数据中心业务。据知情人士透露，亚马逊云服务部门AWS正在与意大利谈判，拟投资数十亿欧元扩大其在意大利的数据中心业务，或是新建数据中心。据悉，AWS于2020年在意大利部署了该国的第一个云可用区，是到2029年投资20亿欧元计划的一部分。此外，AWS宣布将在西班牙东北部阿拉贡自治区投资157亿欧元建设数据中心，取代此前更小规模的计划。

有分析人士表示，人工智能的火爆带动全球价值2700亿美元的云基础设施市场反弹；许多大公司在2023年暂停云计算投入后，今年又开始在云业务方面进行投资。除AWS外，微软、谷歌均有在欧洲建设云数据中心的计划。

AI需求暴增引发数据中心建设潮

知名咨询公司Gartner近日发布最新研究称，ChatGPT自2022年11月问世以来，生成式人工智能（GenAI）引发了一场全球技术革命，超过50％的企业已经开始测试或大规模应用GenAI技术。调研显示，测试和大规模使用GenAI的企业数量显著增长，特别是在IT部门、客户服务、营销、人力资源和法务等领域。IT部门受影响尤为显著，尤其是在软件工程和安全性方面。许多企业已经在使用相关工具来增强其开发和运维能力。

IEEE主席Tom Coughlin表示，人工智能将刺激更多的数据中心使用、现有数据中心的扩展和新数据中心的创建。

数据中心对AI芯片有大量需求，作为最常见的AI芯片类型，图形处理单元（GPU）可以大规模用于训练和调整新的大语言模型。Gartner预测，今年全球AI芯片的销售收入将大幅增长33％，市场规模将增长到约710亿美元。

咨询公司Kearney的最新报告以东南亚为例，预测到2030年，人工智能有望为该地区经济贡献约1万亿美元的增长。正是基于相同的判断，全球多地均在上演针对AI数据中心的竞赛。研究机构Data Bridge预测，到2029年，人工智能基础设施市场规模预计达到4220亿美元，年复合增长率为44％。

AI将重塑数据中心及海缆产业

AI的火热也可能促使数据中心和海底光缆行业发生深刻变革。

海缆网络提供商Xtera首席运营官兼销售官Leigh Frame认为，AI两大核心要素是训练和推理，训练AI对计算能力有超高的需求，进而导致高功率密度服务器增加。这一趋势要求数据中心位于有充足能源和冷却资源的地方。推理则高度依赖网络的低时延特性，这又往往要求服务器位于城市地区，以就近服务调用AI的应用程序。这种需求的差异会导致数据中心选址出现分歧，未来可能增加陆地和海底网络之间连接的需求，这也可能成为决定数据中心选址和建设的一个因素。

电力供应是数据中心建设的一大考验

数据中心扩建也面临诸多挑战，包括电力、土地、水源和芯片短缺等。

首先最大的挑战是电力。据测算，数据中心每平方英尺的能耗是同类办公楼的10到50倍，这使人们高度关注设施使用的电力来源及其碳足迹。太阳能和风能是最常见的数据中心供电方式，为此，很多大型数据中心都建在较为偏远的地区。

即便如此，数据中心耗电量依然将呈指数级增长。分析师预计，到2026年，与人工智能相关的耗电量增长7倍。Tirias Research预测，到2028年，数据中心耗电量大幅增加212倍。

国际能源署《2024电力》报告预计，全球AI数据中心的耗电量将是2022年的10倍，问题的部分原因在于ChatGPT这样的大语言模型所需的电力远高于谷歌等传统搜索引擎。据该机构估计，一个ChatGPT请求的耗电量几乎是谷歌搜索的10倍。报告呼吁各国政府进行监管，以控制数据中心的耗电量。

据悉，在爱尔兰等国家，甚至可能出现到2026年数据中心耗电量占比达三分之一的情况。据悉，目前爱尔兰已经出现电力短缺情况，亚马逊AWS的服务器似乎受到了电力限制。

巨大耗水量正日渐受重视

除电力以外，耗水量巨大的问题也不容忽视。人工智能在处理大量资料时相当耗能，除了最受关注的电，耗水量大也是一大考验。

摩根大通发布研究报告指出，AI数据中心巨量水消耗问题相对耗电来说未受到足够重视，2030年每天用水量可能达到17亿升。摩根大通强调：“数据中心因大量的电力消耗而容易被重点关注，但相对而言，数据中心的高耗水基本被忽视了，而这也是数据中心运作的基本特质。”

摩根大通引用Bluefield Research的数据称，从2017年到2022年，全球数据中心的总耗水量（包括现场冷却和非现场发电）每年增长6％。报告指出，到2030年，用水量可能会跃升至每天17亿升，相当于每天大约需要681个奥运标准游泳池的淡水。

报告警告称，水资源稀缺地区的数据中心对水的巨大需求可能会引发“竞争加剧，导致水资源供应紧张，甚至导致数据中心关闭”。

据悉，最近的一个趋势是，数据中心选址开始靠近其他工业设施，利用工业过程中产生的废水进行冷却，以节约用水。

能源紧缺将减缓AI数据中心建设速度

Meta CEO马克·扎克伯格近日表示，AI数据中心的GPU紧缺已在缓解中，未来的瓶颈将是电力供应，而这将严重影响AI数据中心的建设进度。

扎克伯格指出，各国对能源行业的管理相对严格，这意味着为大型数据中心建设配套能源设施（包括发电站、变电站、输电系统）的审批更为缓慢。同时这些设施本身的建设周期也较长。

AI数据中心的增长不可能长期维持目前的速度，终将遭遇电力瓶颈：能源行业不同于AI，资本投入不能在短时间内见到成效，新增电力供给的交付远慢于数据中心本身。

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