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    算力永遠不夠用 數據中心怎么辦?

    3月30日,騰訊發布全新AI智能創作助手“騰訊智影”;3月29日,360集團創始人周鴻祎發布了360版本的“ChatGPT”,加上此前百度發布的“文心一言”,中國AIGC領域近期持續掀起熱潮,關于支撐其發展的算力的討論也不斷增多,并在算力需求方面逐漸達成統一。

      

      寧暢副總裁兼CTO趙雷指出,ChatGPT距離相對理想化的智能助手狀態,還有5到10年的差距,理想狀態下,需要的算力可能至少是現在的100倍;百度智能云總裁沈抖表示:長遠來看,生成式AI在算力、算法、數據永遠得不到滿足。

      

      也就是說,生成式AI算力需求極為龐大且前景廣闊,拓展至整個數字經濟,算力的需求量更為巨大,這意味著需要更多的數據中心。僅從此來看,數據中心將迎來更多的市場機遇,且更容易獲利。

      

      不過,現實卻并非如此,或者說當前的情況不僅僅是這樣。

      

      一方面,目前的市場依舊存在供需錯配的情況,并非供小于求,同時,需求側也需要進一步優化。

      

      這主要表現為兩點:首先,市場需要消化原有供給,短期內難以改變。第十七屆中國IDC產業年度大典上,科智咨詢研究總監張福林在會上解讀《2022-2023年中國IDC行業發展研究報告》時披露,當前我國數據中心利用率不足60%,依舊存在較大的發展空間!渡霞苈式60%!未來三年中國IDC行業市場環境解析》

      

      其次,東西部發展不平衡,資源與需求并未完全匹配。烏蘭察布市委網信辦(市大數據管理局)副主任(副局長)呂佐鵬在第十七屆中國IDC產業年度大典上指出,“東數西算”自去年開始以來,對東西部算力資源調配起到了良好的作用,不過從目前效果來看,距離理想狀態還有一定差距。這主要表現為需求側,去年開工正在建設和新建的項目約160個,大部分是在八大核心區,核心區中約60%—70%是在東部,因此,如何推動需求側向西轉移成為當下亟需解決的重點問題。

      

      另一方面,當前數據中心正處于優化升級階段,不論是新建還是改造升級都存在較大挑戰。

      

      數據中心正向“高技術、高算力、高能效、高安全”的方向演進,數據中心面臨著技術升級、設計升級、建設升級,需要更好的制冷方案、需要進一步提升新能源使用,需要更加高效、智能。數據中心想要達到理想狀態的零碳、高效率等存在較大的難度。

      

      這也帶來成本問題:一是新應用本身需要成本,如液冷目前高昂的成本便成為其難以普及的重要阻礙;二是可能上升的網絡成本,中國工程院院士、紫金山實驗室主任劉韻潔表示,“東數西算”工程,目標就是將算力部署在西部,以此來降低成本!暗@只是完美的設想,雖然算力的成本降低了,但東部的數據運到西部還要增加網絡成本,這又是很大的挑戰!币虼,還需要網絡技術的變革。

      

      以此來看,數據中心產業的發展前景毋庸置疑,在“東數西算”等政策引導下,在生成式AI等巨大算力需求下,數據中心市場規模將持續擴大,根據《2022-2023年中國IDC行業發展研究報告》,自2023年至2025年,中國整體IDC業務市場規模增速保持在34%以上且速度逐年增加,但也存在諸多挑戰與不確定性,需要對此有更加清晰的認知。

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