随着人工智能技术的快速发展,对用于支撑AI运算的高性能数据中心的需求呈爆发式增长。然而,建设这些超级计算机的"家园"所需的关键零部件、合适房地产和充足电力等资源却面临短缺。这一供需矛盾正成为制约AI产业发展的一大瓶颈。
"定制冷却系统的交货期比几年前延长了5倍,备用发电机的交付时间从最少一个月拉长到最多两年。"数据中心高管如是说。由于缺乏价格合理、电力和网络条件俱佳的房地产,建设者们正在全球范围内搜寻适宜选址,并探索创新的建设模式。从萨尔瓦多的火山附近,到西德克萨斯和非洲的集装箱内,新型数据中心项目的方案可谓"别出心裁"。
以数据中心运营商Hydra Host为例,该公司今年初计划建设一座配备10,000个AI芯片的设施,为此需要15兆瓦的电力供应。"我们从凤凰城到休斯敦,再到堪萨斯城、纽约和北卡罗来纳,都在寻找合适的场地,但至今仍在继续搜寻。"Hydra Host CEO Aaron Ginn表示,"有电的地方缺冷却设备,有冷却条件的建筑又缺变压器,各类资源很难兼得。"
Ginn说:"从我们观察到的情况来看,建设数据中心的热情可能达到了自互联网起飞以来的最高点。但找齐合适的零部件和场地比预期多花了好几个月时间。"
自2022年底OpenAI的ChatGPT展示了AI技术的巨大潜力以来,对支撑AI系统运行所需算力的需求呈井喷式增长。许多企业对搭载了英伟达GPU等新一代AI芯片的服务器虎视眈眈,现有数据中心的负荷已经饱和。"这就像遇到了一场海啸,数据中心的库存将很快告急。"DataBank公司CEO Raul Martynek如是说。
分析师估计,训练2022版ChatGPT用掉了超过10,000个英伟达GPU,而最新迭代所需的芯片更是远超这一数字。创建和部署复杂AI系统所需的芯片数量之巨,前所未见。大型科技公司正在争相采购,以期抢占先机。
去年美国数据中心空间增长26%,在建规模创下新高。（据中国产业资讯机构科智咨询最新的《2023-2024中国IDC行业发展研究报告》显示，2023年，中国在运营IDC自然机柜数量达到270.4万架，折合IT负载12545MW，机柜数量较2022年同比增长12.1%。——编者注）
"可用空间价格节节攀升,空置率几近于零,这表明供给远远满足不了需求的增长。"房地产咨询公司CBRE的报告指出。亚马逊网络服务工程副总裁Bill Vass透露,如今全球平均每三天就有一座新数据中心建成。
"建设一座大型数据中心通常需要一年半到两年时间。由于规划和供应链管理十分复杂,整个行业很难在需求井喷时迅速扩大产能。"Equinix数据中心服务总经理Jon Lin表示,"想一蹴而就是不可能的,你不可能在一夜之间就把能力翻番。"
为了跟上AI发展的步伐,亚马逊、微软、谷歌等云计算巨头都在数据中心上投入巨资。以谷歌为例,去年第四季度其资本支出同比增长45%,达110亿美元,其中近半用于数据基础设施。微软则力图通过缩减其他支出来平衡数据中心建设的巨额投入,该公司去年在这一领域的花费超过300亿美元。
供应链瓶颈正制约着数据中心建设的步伐。从服务器互连的光模块,到机柜内的连接线缆,再到大型备用发电机,种种关键零部件的交付周期都大幅延长。此外,专业施工人员的短缺也推高了人力成本。
"新一代GPU驱动的AI数据中心,对选址条件提出了更高要求。我们要寻找能提供充足、可靠且经济的电力的地点。"建设者们表示。为此,亚马逊最近在宾州一核电站旁买下了一个数据中心,Meta则计划在德州埃尔帕索投资8亿美元建设计算设施。
AI热潮引发的数据中心建设狂潮,凸显了这一产业面临的多重挑战:合适场地稀缺、关键设备供应不足、电力资源难觅,都成为掣肘产能提升的症结所在。面对AI算力需求的快速攀升,数据中心供应商正在全球展开求索,但短期内化解供需矛盾谈何容易。
从长远来看,AI技术的加速迭代对数字基础设施提出了全新的更高要求。数据中心行业要紧跟创新的脚步,在硬件架构、能源利用、选址部署等方面持续升级,对企业的技术实力和创新驱动力提出了更高要求。同时,破解当前困局还需产业链各方群策群力,通力合作,共同推动新一代数字基础设施的发展完善,为AI产业的未来铺就坦途。
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