AI时代，数据中心能否承受“亿”点点压力？

科技 2025-02-02 10:03 北京

春节期间，要说最火的科技事件，莫过于DeepSeek R1引发的AI领域地震。除性能追平ChatGPT o1、大模型开源之外，DeepSeek R1最为颠覆的创新变革在于仅仅使用了相当于ChatGPT o1二十分之一的算力即可完成同等性能的推理任务，其训练成本据称更是低至令人难以置信的500多万美元。

这一事实，除了让了AI芯片市场动荡外，网络上也出现了另一个方向的疑虑：此前各国为AI发展而建设的规模庞大的基础设施是否过度，今后对于数据中心以及能源的需求是否会降低？

实际的发展情况可能恰恰相反，DeepSeek及其相同类型AI大模型的发展，将加速推进AI的普及与落地，让AI真正以低成本走入生产生活的每一个角落。也正是低成本大模型的出现，AI成为水电一样的公共基础设施才会成为可能。

就在一天前，微软、亚马逊英伟达先后宣布，将部署DeepSeek模型，供有需求的客户使用。相信随着三巨头的入局，更多的科技企业会加入到这一行列，共同推动DeepSeek以及类似模型的发展。

这也意味着，AI大模型产业的商业模式也将发生变化。MaaS、个人部署、混合云将共同发展，人类不仅仅需要一个DeepSeek，而是需要更多的DeepSeek。巨型数据中心与分布式边缘节点形成梯度协同，更多的算力需求会多点爆发。

在这一发展态势下，中国推动了3年的“东数西算”工程，以及美国刚刚开启的“星际之门”项目，将依旧是引领AI基础设施的根本战略。更高效率、更高密度的智算设施发展路线依旧是主流。

AI大模型对电力的“亿”点点需求

AI，尤其是大模型的训练和推理，对算力的需求是惊人的。市场研究报告《AI数据中心能源困境——AI数据中心空间竞赛》中指出，人工智能(AI)数据中心的电力需求急剧增加，给电网、发电能力和环境带来了巨大压力。构建大规模的AI系统遇到的瓶颈不是芯片计算能力，而是数据中心的容量和部署空间。

不同于传统的数据处理任务，AI训练需要将GPU协同部署，以满足高速芯片间网络的需求，这就对数据中心的物理空间布局提出了更高的要求。而推理部署虽然可以相对分散，但其庞大的总体规模也对数据中心的容量构成了巨大挑战。

一个形象的比喻是，AI大模型的尽头是“电力”。这句话并非危言耸听。根据SemiAnalysis的预测，未来几年，数据中心电力容量增长将从12-15%的复合年增长率加速到25%。全球数据中心关键IT电力需求将从2023年的49吉瓦（GW）激增至2026年的96吉瓦，其中AI将消耗约40吉瓦。到2030年，AI将推动数据中心使用全球发电量的4.5%。

更为直观的数据来自对AI芯片巨头英伟达的分析。该报告估计，仅英伟达一家公司从2021年到2024年底就将出货相当于500多万个H100的加速器，并预计到2025年初AI数据中心容量需求将超过10吉瓦。而目前行业内对AI数据中心电力需求的预测普遍低于这一数字。例如，国际能源署最近的《2024年电力》报告预测，到2026年AI数据中心的电力需求将达到90太瓦时（TWh，900亿度），相当于约10吉瓦（GW）的数据中心关键IT电力容量，或相当于730万个H100的电力需求。

这种爆发式的增长，已经让全球的数据中心行业感受到了压力。特别是在北美等AI发展热点地区，数据中心的建设速度已经跟不上AI算力增长的步伐。

全世界大PK：美国优势明显

报告中用了很大的篇幅分析了全球不同地区的AI数据中心发展情况，并得出了一个明确的结论：美国将在中期内占据主导地位。

这背后的原因，不仅仅是因为美国拥有全球领先的AI技术和公司，更是因为美国在能源、电力结构、土地资源等方面得天独厚的优势。

美国一直是能源出口国，拥有丰富的天然气资源，且页岩气革命推动了其天然气价格长期保持低位，使得美国的电力成本在全球范围内具有显著竞争力。报告显示，美国电力价格平均为0.083美元/千瓦时，远低于欧洲和亚洲大部分地区。

不同国家地区工业电力价格（框出来的是中国）

同时，美国拥有广阔的土地资源，特别是在中西部和西南部地区，不仅土地成本相对较低，而且日照充足，非常适合发展太阳能发电，为数据中心提供清洁能源。

政策支持方面，最好的案例就是1月21日美国启动的星际之门项目，白宫联合众多美国科技巨头，宣布投资5000亿美元用来建设AI基础设施。特朗普则表示将通过行政令来确保计划的实施。

相比之下，欧洲和亚洲大部分地区在发展AI数据中心方面则面临着诸多挑战，如能源成本高昂、电力结构不合理、土地资源紧张、电网基础设施落后等。

具体都中国来说，最大的特色是资源分布的不均衡。东部经济发达、人口众多，但同时面临资源供给紧张的困境。西部地区则想法，无论是传统能源，还是水、风、光等清洁能源都很丰复，但市场需求小，难以转化消纳。

对此，中国的对策也非常明晰：“东数西算”工程，将东部的算力需求导入西部，用西部丰复的资源为东部缓解压力，从而提升中国作为一个整体的算力产业竞争力。

可持续发展：AI时代的必答题

AI数据中心的快速发展，也带来了严峻的环境挑战。数据中心的高能耗、高排放问题日益凸显，对全球可持续发展目标构成了威胁：如何在满足AI算力需求的同时，实现真正的绿色低碳发展？

对此，报告也给出了一些建议：比如提高能效、降低PUE；发展可再生能源，增加数据中心对可再生能源的利用；发展储能技术，解决清洁能源的不稳定性问题；最后是优化选址，将数据中心建设在电力成本低、可再生能源丰富、气候条件适宜的地区——比如东数西算。

AI发展浪潮势不可挡，我们要做的就是面对问题、解决问题。未来的数据中心，将不仅仅是服务器的简单堆砌，而是集成了先进的计算、网络、存储、制冷、能源等技术的复杂系统。同时，数据中心的发展也必须与环境保护、可持续发展相协调，走绿色低碳之路——整体社会成本的降低，才是AI可持续发展的根本。

面对AI时代数据中心行业面临的机遇和挑战，我们需要政府、企业、科研机构等多方共同努力，通过技术创新、政策引导、产业协同等手段，推动数据中心行业向更高效、更智能、更绿色的方向发展，为AI时代的到来奠定坚实的基础。

| 文章来源：中国IDC圈

• END•

精品再读

中国42个液冷智算中心布局及液冷核心产业分析

2024年12月算力中心建设月报

IDC圈一周最Hot

IDCC2024

第十九届中国IDC产业年度大典圆满闭幕！

2024算力产业生态高质量发展大会圆满举行

2024中国IDC产业年度评选颁奖典礼成功举办

2024数字基础设施国际合作大会圆满落幕！

IDC圈

中国IDC圈是国内权威的数据中心及云计算产业媒体平台，依托行业门户网站、新媒体、平面杂志、会议会展及移动端等为主体的企业级媒体矩阵，为数据中心及云计算产业上下游提供信息资讯、行业交流、品牌宣传等一站式全媒体解决方案。

最新文章

DeepSeek在香港开设两公司科技企业发展为什么绕不过香港？

对话中卫大数据副总经理胡明：以高标准建设绿色低碳的数据中心