全球數據中心正在經歷重大變革，以適應 AI 工具對硬件、網絡、能耗和冷卻系統帶來的高功耗需求。一些企業甚至正在構建專用的 AI 數據中心，以推動自身 AI 技術的發展。

　　那么，與傳統數據中心工作負載相比，AI 技術對數據中心基礎設施究竟有何要求?

　　從 CPU 到 GPU

　　AI 在數據中心環境中面臨的最大挑戰之一是其嚴重依賴基于 GPU 的計算。GPU 通過處理大量并發計算來支持 AI 模型。這對于滿足訓練和運行 AI 模型所帶來的巨大計算需求至關重要。傳統 CPU 可能擅長順序處理，但因此，它們的速度太慢，無法使許多 AI 模型達到最佳性能。

　　所有這些都意味著 AI 數據中心必須配備大量 GPU，而這些 GPU 的工作電壓更高，因此能耗顯著增加。更高的功率意味著更多的熱量，這也給需要平衡電力需求、冷卻效率和成本控制的數據中心所有者和運營商帶來了新的挑戰。

　　由于支持 AI 的機架所需的功率比傳統機架高出六倍，數據中心開發商越來越優先考慮可再生能源豐富且氣候自然涼爽的地區。加拿大和冰島的地區是理想的選擇，因為那里擁有豐富的水力和地熱能，能夠為高密度 AI 工作負載提供可靠且經濟實惠的電力。

　　然而，位置的選擇始終關乎取得適當的平衡。這種對戰略位置的關注帶來了一種權衡：數據中心設施可能建在距離最終用戶較遠的地方，因此需要考慮任何對延遲的潛在影響。對于一些數據中心來說，這是一個折中方案——選擇水力發電和氣候溫和的地區，同時投資先進的冷卻技術，例如液體冷卻和芯片直接冷卻，以提供更好的散熱效果和更高的能源效率。

　　網絡創新助力 AI 需求的不斷增長

　　AI 對服務器的計算需求日益增長，因為越來越多的數據需要以盡可能快的速度往返于 GPU 之間。

　　AI 驅動的應用程序也需要指數級增長的帶寬才能高效處理其所需的海量數據。服務器可能需要高達 100Gbps 的數據傳輸速度，以確保 AI 工具和應用程序正常運行。要實現這一目標，GPU 計算提供商必須改變其網絡堆棧的選擇和構建方式。這些提供商可能已經使用了多年的組件將不再適用，需要重新進行選擇和研發流程。

　　因此，數據中心運營商正在投資高性能互連，以加速 GPU 集群和 TPU(張量處理單元)等大量計算節點之間的數據傳輸，所有這些節點對于高效訓練和運行復雜的 AI 模型都至關重要。投資于能夠提供更高吞吐量、更高可靠性和更低延遲的先進網絡硬件也同樣重要。

　　AI 數據中心的未來

　　為了保持領先地位，每個人都在努力抓住機遇，而現在，這個機遇就是 AI。

　　從技術上講，AI 可以在任何數據中心運行。但 AI 基于 GPU 的計算需求對電力和冷卻提出了更高的要求，這意味著并非所有數據中心都針對 AI 的運行進行了成本優化。在一個競爭激烈、對 AI 創新需求旺盛的行業中，對基于傳統數據中心的 AI 工作負載提出更高的要求意味著成本很容易螺旋式上升。

　　對于任何正在為 AI 構建數據中心的運營商來說，管理這些成本都是一個關鍵考慮因素。雖然許多企業愿意為運行 AI 工作負載支付額外費用，但如果數據中心運營商想要保持競爭力，他們就必須找到抵消這些成本的方法，并避免將額外費用完全轉嫁給客戶。