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�這只是完美的設想，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。