影響人工智能未來的4個(gè)數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)挑戰(zhàn)

● 建設(shè)新數(shù)據(jù)中心的成本

● 建設(shè)新數(shù)據(jù)中心需要時(shí)間

● 現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心空間不足

● 功率限制

訓(xùn)練人工智能模型會(huì)產(chǎn)生巨大的資源消耗，需要大量的資本、時(shí)間、空間和電力來部署。最終，人工智能的進(jìn)步可能歸結(jié)為解決數(shù)據(jù)中心短缺的問題。

為什么數(shù)據(jù)中心對(duì)人工智能很重要

數(shù)據(jù)中心在我們的日常生活中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，但它們常常被視為理所當(dāng)然或完全被忽視。每當(dāng)我們?yōu)g覽社交媒體、發(fā)送消息、在淘寶上訂購(gòu)真空吸塵器或通過銀行匯款時(shí)，都需要依靠數(shù)據(jù)中心來處理每一項(xiàng)數(shù)字操作。它們是我們IT基礎(chǔ)設(shè)施的基石。

但隨著人工智能需求的爆炸式的激增，數(shù)據(jù)中心的容量正在減少，需求明顯超過供應(yīng)。雖然關(guān)于人工智能的討論主要集中在芯片和ChatGPT上，以及人工智能產(chǎn)品將如何增加數(shù)十億美元的收入，但我們應(yīng)該關(guān)注的是回答這樣一個(gè)問題，當(dāng)對(duì)人工智能的需求超過我們現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施所能支持的水平時(shí)，會(huì)發(fā)生什么？

答案似乎很簡(jiǎn)單，通過建設(shè)更多能力來克服能力不足。然而，在實(shí)踐中，這變得更加困難。

數(shù)據(jù)中心短缺的4大原因

隨著人工智能的發(fā)展，對(duì)計(jì)算能力的需求呈爆炸式增長(zhǎng)，這需要密集、復(fù)雜的計(jì)算能力來訓(xùn)練。

數(shù)據(jù)中心行業(yè)已經(jīng)面臨滿足現(xiàn)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和公共云使用需求的壓力。由于部署新構(gòu)建的成本和時(shí)間都很高，因此數(shù)據(jù)中心通常是根據(jù)預(yù)測(cè)的需求即時(shí)交付來構(gòu)建的。除了供應(yīng)已經(jīng)緊張之外，人工智能的指數(shù)級(jí)采用還推動(dòng)了前所未有的需求。

生成式人工智能需要的能力是傳統(tǒng)工作負(fù)載的五倍。據(jù)說ChatGPT-4的智力明顯更好，需要更多的力量來訓(xùn)練。人工智能的發(fā)展競(jìng)賽歸結(jié)為四個(gè)關(guān)鍵的供應(yīng)限制:資金、時(shí)間、空間和權(quán)力。

1、資本

數(shù)據(jù)中心的建設(shè)成本高昂。一座25萬(wàn)平方英尺的中型數(shù)據(jù)中心建筑，要花費(fèi)近5億美元才能完全建成。

預(yù)計(jì)對(duì)人工智能的需求在數(shù)百兆瓦到千兆瓦之間，全部?jī)r(jià)格將達(dá)到數(shù)百億美元。這是一大筆資金。當(dāng)利率高企，資金難以籌集時(shí)，數(shù)據(jù)中心的價(jià)格就會(huì)上漲，這使得籌集必要的資金和滿足需求變得更具挑戰(zhàn)性?；I集所需資金也需要更長(zhǎng)的時(shí)間，這延長(zhǎng)了建設(shè)時(shí)間，進(jìn)一步拖慢了一切。

最近，許多傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心提供商因重組或破產(chǎn)而分心或陷入停滯，這進(jìn)一步挑戰(zhàn)了容量的及時(shí)交付。數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商仍然可以利用這些資金來為新容量提供資金，只是不會(huì)像零利率時(shí)代那么容易。贏家將是那些擁有有效部署資本和有效運(yùn)營(yíng)記錄的人。

2.時(shí)間

建設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)中心需要24到36個(gè)月的時(shí)間。當(dāng)然，提供商可以同時(shí)進(jìn)行多個(gè)項(xiàng)目，但大多數(shù)項(xiàng)目仍需要數(shù)月至數(shù)年才能完成。在當(dāng)前需求猛增之前，許多項(xiàng)目都是基于更為溫和的需求預(yù)測(cè)而建造的。

最重要的是，該行業(yè)仍在努力應(yīng)對(duì)供應(yīng)鏈挑戰(zhàn)，以提供為現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心供電和冷卻所需的機(jī)械、電氣和冷卻系統(tǒng)。這些時(shí)間表已從兩年前的12至24周縮短至52至80周。

新容量上線需要時(shí)間，而且即使上線也可能不夠。然而，擁有數(shù)據(jù)中心下方的房地產(chǎn)并追求多設(shè)施園區(qū)戰(zhàn)略的運(yùn)營(yíng)商將最有能力通過控制土地使用和縮短上市時(shí)間來快速擴(kuò)大規(guī)模。

3.空間

整個(gè)行業(yè)剩余的可用空間所剩無幾，特別是在擁有任何額外產(chǎn)能的優(yōu)先購(gòu)買權(quán)（ROFR）的客戶看到需求增長(zhǎng)快于供應(yīng)的情況下，他們現(xiàn)在正在要求這些選擇。

目前，GPU驅(qū)動(dòng)的高性能計(jì)算(HPC)集群正在被許多企業(yè)采用，以訓(xùn)練人工智能應(yīng)用，但它們并不是數(shù)據(jù)中心空間需求的唯一驅(qū)動(dòng)因素。超大規(guī)模公共云和傳統(tǒng)企業(yè)技術(shù)部署的自然增長(zhǎng)也將繼續(xù)強(qiáng)勁，這將在未來12到18個(gè)月內(nèi)給供應(yīng)帶來更大的壓力。如果我們繼續(xù)沿著這條道路前進(jìn)，沒有任何出人意料的技術(shù)創(chuàng)新。

應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)的解決方案是數(shù)據(jù)中心提供商設(shè)計(jì)新設(shè)施，以適應(yīng)從傳統(tǒng)的高架地板、風(fēng)冷企業(yè)應(yīng)用到板式地板和水冷超大規(guī)模云或HPC工作負(fù)載的工作負(fù)載。這確保了無論上線的容量都可以快速適應(yīng)市場(chǎng)最關(guān)鍵的瓶頸。

4.能源

一切都與電力有關(guān)。這些用于人工智能的高性能計(jì)算集群中使用的GPU使用的功率是傳統(tǒng)工作負(fù)載的五倍。

電力已經(jīng)供不應(yīng)求，因?yàn)槲覀円呀?jīng)看到主要的數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)宣布限制提供已經(jīng)承諾的擴(kuò)展電力。預(yù)計(jì)這一趨勢(shì)將持續(xù)下去，需求的增加會(huì)給電網(wǎng)帶來更大的壓力，而向可再生能源的過渡需要時(shí)間的調(diào)整和完善，將產(chǎn)生更多的瓶頸。

智能數(shù)據(jù)中心提供商通過提高效率，將多設(shè)施園區(qū)選址在發(fā)電源附近，甚至部署自己的分站，走在了前面。

數(shù)據(jù)中心短缺持續(xù)存在會(huì)發(fā)生什么？

在研究了這四個(gè)領(lǐng)域之后，仍然存在一個(gè)問題：“如果我們無法克服這些限制，會(huì)發(fā)生什么？”其影響既深遠(yuǎn)又容易被忽視。

首先，它可能會(huì)阻礙人工智能應(yīng)用開發(fā)人員部署GPU驅(qū)動(dòng)的HPC集群的速度，這些集群需要訓(xùn)練底層大型語(yǔ)言模型(llm)，和/或最終的推理階段，在那里我們看到對(duì)基于這些llm構(gòu)建應(yīng)用的訪問需求。

它還可能會(huì)抑制數(shù)據(jù)中心容量滿足云提供商和正在增加現(xiàn)有工作負(fù)載企業(yè)的需求的能力。如今每個(gè)人都已經(jīng)依賴這些來為SaaS應(yīng)用、社交媒體、視頻流、游戲、電子商務(wù)以及現(xiàn)代互聯(lián)世界的便利提供動(dòng)力，更不用說未來由人工智能驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用了。

審核編輯 黃宇