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有许多趋势和技术影响全球数据中心。其中包括实现可持续性的压力、增加机架密度、处理苛刻的人工智能工作负载、对更多数据中心的需求以及先进冷却的实施。 Omdia 云和数据中心研究总监Vladimir Galabov 在最近的AFCOM 网络研讨会上概述了这些主题，题为Omdia 研究总监的闰年见解。

数据中心：向善的力量

Galabov 首先解释说，数据中心是一股“正义的力量”，但我们需要做得更好，让世界知道这一点。数据中心的高耗电和耗水问题引起了人们的广泛关注。虽然可持续发展举措可以而且应该被优先考虑，但故事的另一面经常被忽视：该行业对全球能源使用的积极影响。

加拉波夫表示：“我们在捕捉和促进科技行业在降低整体经济能源强度方面所带来的效率提升方面做得还不够。” “例如，造纸工业是最大的能源消耗行业之一；通过减少对纸张的依赖，技术无疑带来了巨大的变化。 ”

他引用了劳伦斯伯克利实验室的一项研究，该研究表明，更多地使用技术可以将碳排放量的增长减少三分之一。东京大学的另一项研究发现，日本可以通过信息技术减少40%甚至更多的二氧化碳排放量。同样，美国节能经济委员会估计，IT行业每消耗一千瓦的能源，就可以为其他行业节省10千瓦的能源。

“看看20 世纪70 年代美国的能源使用情况，并预测未来相同水平的能源强度；如果没有数据中心，我们今天消耗的能源将显着更高，”加拉博夫说。

人工智能如何影响能源消耗

生成式人工智能的出现意味着数据中心行业将越来越多地从功耗的角度询问我们的责任。但加拉博夫表示，重要的是要了解，2008年至2020年期间，尽管全球计算和互联网使用量激增，但数据中心在全球电力消耗中的份额仍保持在1%左右。这些努力突显了在电力使用效率(PUE) 方面所取得的巨大进步。例证：随着最终用户转向数字银行业务，美国已有超过13,000 家银行分行关闭。

然而，人工智能的发展和GPU 的采用即将改变能源使用方程。 NVIDIA 对2024 年的预测显示，数据中心GPU 出货量将比之前的数字增长一倍以上。这将显着增加电力需求。

加拉博夫表示：“随着越来越多的电力用于人工智能，全球数据中心的电力份额将在几年内上升到2%左右。”

数据中心建设趋势

除了能耗增加之外，Omdia 预计美国、欧盟和中国等成熟地区的数据中心建设步伐将会放缓，因为容量已经足够。然而，在新兴地区，这一步伐将会加快。加拉波夫表示，非洲、拉丁美洲、中东、印度、泰国和越南都将拥有更多的数据中心。结果，美国建筑业占全球建筑总量的份额从2017年的49%下降到如今的35%。

加拉博夫表示：“埃塞俄比亚和纳米比亚计划每年将其数据中心容量增加一倍，尽管它们的起点相对较低。”另一个需要理解的因素是，正在进行的数据主权计划将影响数据的存储位置以及最需要新数据中心的位置。 ”

除了更多的数据中心外，未来几年全球机架密度也将增加。据Omdia 称，到2021 年，按每个机架7 千瓦计算，我们的平均机架密度已达到12 千瓦。预计到2030 年，这种上升趋势将持续下去，平均功率可能达到20 千瓦。

效率和可持续性

由于预计未来几年用电量和密度将激增，该行业必须加倍提高效率和可持续性。 Galabov表示，我们即将经历新一波数据中心优化，重点是减少IT足迹——设备整合、机械部件减少、电源转换改进，以及人工智能驱动的数据中心DCIM和管理系统的出现。

Galabov 表示：“DCIM 有机会成为集中式自动化工具，可以跨数据中心一直运行到边缘。” “通过利用人工智能丰富DCIM，我们可以最大限度地减少员工短缺的影响，并进一步提高IT 和物理基础设施层面的效率和可持续性。”

根据AFCOM 的2024 年数据中心状况调查，超过一半的数据中心计划使用太阳能，超过25% 的数据中心正在增加风能。其他人正在研究核能、氢能、地热能和电池储能系统。这可以通过摆脱对公用事业的依赖来降低总体能源成本。

数据中心成为“人工智能工厂”

人工智能正在影响生活的几乎每个领域，包括数据中心。美国有五分之一的人使用过生成式人工智能。许多数据中心正处于制定长期人工智能战略的规划阶段。

“第一步是将数据中心从计算和存储工厂转变为人工智能工厂，”加拉博夫说。

这需要适应更高的密度并实现更高的效率，例如改进气流管理和密封。他补充说，随着低成本选择的出现，液体冷却预计也将迅速增长。例如，一家名为KeenCool 的中国公司开发了一种单相液体，其售价仅为其他公司目前售价的6%。

“随着液体冷却变得更加民主化，我们将看到直接芯片冷却和浸入式冷却市场的竞争日益激烈，”Galabov 说。 “浸入式冷却价格应该会大幅下降。”

此外，预计还会发生与交流到直流电源转换相关的变化。例如，Nvidia 报告称，其DGX 服务器在这些转换过程中损失了约10% 的电量。正在开发的系统需要减少数据中心内从交流电到直流电的转换。一些数据中心还通过整合寻求更高的效率。例如，一家工厂与戴尔合作，将其IT 占用空间减少了90%，能源费用减少了75%。

“未来的数据中心可能会减少机架数量并增加密度，”加拉博夫说。 “我们已经通过更高效的冷却和电力基础设施成功降低了PUE，但仍有空间减少电力转换，以解决不必要的电力损失，同时提高IT 设备利用率。”

新旧数据中心对比

Galabov 认为传统数据中心应该被视为一个重大成功案例。通过虚拟化、容器化、软件定义架构、云和IT整合，他们在效率和性能方面取得了巨大的进步。现在，通过应用程序优化以及处理能力和设计的改进，我们正在进入数据中心利用的新时代。谷歌就是一个很好的例子：对于媒体处理，它部署了高度优化的服务器，目前正在用包含低功耗专用集成电路的新服务器替换五台运行YouTube 的旧服务器。

“新的数据中心将优化其人工智能的物理基础设施，”加拉博夫说。 “液体冷却已经针对人工智能进行了优化，我们很快就会看到由人工智能驱动的集中式能源管理系统。”