行業(yè)專家Ali Fenn表示，為了利用人工智能的繁榮，解決數(shù)據(jù)中心的電力難題至關(guān)重要。
披頭士樂隊告訴全世界，“愛是你所需要的一切。”但Lancium公司總裁Ali Fenn表示，電力是你所需的一切，至少在數(shù)據(jù)中心的人工智能方面是這樣。在今年于美國華盛頓特區(qū)舉行的數(shù)據(jù)中心世界大會上，F(xiàn)enn概述了人工智能的發(fā)展速度比任何人想象的都要快。它對計算和新數(shù)據(jù)中心容量的需求是前所未有的。她說：“目前的每一種模式都可能低估了未來的發(fā)展。人工智能在社會各個方面的轉(zhuǎn)型潛力基本上只受一件事的支配：電力。”
破解電力之謎
那些希望利用人工智能熱潮的人需要弄清楚電力在哪里，他們?nèi)绾潍@得電力，以及他們可以在哪里最快速地建立數(shù)據(jù)中心來提供人工智能所需的電力，同時控制成本。
有人預(yù)測人工智能將使人類走向衰落。Fenn認為這是樂觀的主要原因。人工智能技術(shù)可以幫助研究人員找到治療癌癥的方法，消除貧困，擺脫繁重的體力勞動或重復(fù)性任務(wù)，并為人們提供更多的時間。她引用了人工智能等統(tǒng)計數(shù)據(jù)，到2050年，人工智能每年將花費高達38萬億美元用于氣候變化。Fenn說：“沒有數(shù)據(jù)中心就沒有人工智能。這是我們的時刻，我們的責(zé)任，我們的機會。”
人工智能已經(jīng)在推動數(shù)據(jù)中心的重大進步。Meta的人工智能數(shù)據(jù)中心工作預(yù)計將使整體成本降低33%。谷歌的DeepMind AI將冷卻成本降低了40%。微軟已將人工智能引入其平臺以生成安全警報并提高安全性。
Gartner分析師Sid Naq表示：“到2025年，一半的云數(shù)據(jù)中心將部署具有人工智能和機器學(xué)習(xí)功能的先進機器人，從而提高30%的運營效率。”
人工智能時代
Fenn認為，人工智能在2021年從完全依賴軟件和代碼轉(zhuǎn)變?yōu)樵?022年增加GPU，并在2023年找到足夠的數(shù)據(jù)中心容量。2024年，等式已經(jīng)轉(zhuǎn)移到獲得足夠的能力來運行人工智能應(yīng)用程序和大型語言模型（LLM）。
商業(yè)房地產(chǎn)公司CBRE數(shù)據(jù)中心解決方案執(zhí)行董事總經(jīng)理兼全球負責(zé)人Pat Lynch表示：“數(shù)據(jù)中心增長的主要障礙不是土地、基礎(chǔ)設(shè)施或人才的可用性，而是當(dāng)?shù)氐碾娏Α?rdquo;
Fenn指出，美國數(shù)據(jù)中心的電力需求花了30年時間才達到17GW。如果沒有人工智能，預(yù)計到本十年末將再次翻一番。但現(xiàn)在，到2030年，數(shù)據(jù)中心電力需求的估計范圍從50吉瓦到高達80吉瓦。Fenn說：“從長遠來看，1吉瓦的電力足以滿足100萬人的家庭需求，100吉瓦的能源足以滿足全球10%的照明需求。我們正在見證歷史上最大規(guī)模的資本注入人工智能。”
與2022年的可用電力相比，到2025年，ChatGPT等生成型人工智能（GenAI）應(yīng)用預(yù)計將消耗美國數(shù)據(jù)中心約75%的兆瓦。到2027年，GenAI的電力需求預(yù)計將翻一番，遠遠超過2022年的總可用電力。
一個簡單的事實是，電力消耗將遠遠超過任何效率或現(xiàn)代化成果。因此，到2030年，數(shù)據(jù)中心的電力消耗將從目前約占美國電力的2%增長到7.5%。分析師和預(yù)測者無法跟上。無論他們?yōu)樵鲩L設(shè)定了什么數(shù)字，在幾個月內(nèi)都會被嚴重低估。難怪我們在新的數(shù)據(jù)中心設(shè)施、園區(qū)和未來站點的新土地上看到了如此多的投資。
未來的電網(wǎng)
當(dāng)前的電網(wǎng)模型應(yīng)對人工智能擴展的可能性為零。從現(xiàn)在到2027年，前五大數(shù)據(jù)中心市場的可用電力容量僅為4吉瓦。然而，幾年內(nèi)可能需要多達50吉瓦。這幾乎相當(dāng)于目前整個中大西洋和新英格蘭州的消費量。
如果這還不是一個足夠大的問題，那么電網(wǎng)的速度與人工智能的擴張是不一致的。為一個大型項目尋找電力需要六到七年的時間和數(shù)千次批準。更糟糕的是，向可再生能源的轉(zhuǎn)型意味著到2030年，美國東北部約有60吉瓦的傳統(tǒng)電力輸出將下線，而且看不到替代品。Fenn說：“未來的電網(wǎng)一定非常不同。主要問題是峰值需求，我們需要以新的方式解決。”
與其說靈活性來自供應(yīng)側(cè)（如“峰值”工廠在晚上上線并應(yīng)對突然的供應(yīng)短缺），不如說供需雙方都需要靈活性。Fenn預(yù)計，到2050年需求響應(yīng)計劃將增加20倍，數(shù)據(jù)中心和其他用戶同意在特定時期內(nèi)脫離電網(wǎng)，依賴現(xiàn)場或備用電源。她說，僅這一點，就可能超過2000吉瓦。我們看到了這一趨勢的早期跡象，谷歌等超大規(guī)模公司根據(jù)優(yōu)化供應(yīng)、需求和電力成本，將工作負載轉(zhuǎn)移到全球各地。
未來的數(shù)據(jù)中心
隨著電力容量的增加，新數(shù)據(jù)中心的規(guī)模預(yù)計將飆升。Fenn說：“傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心不會消失，對其服務(wù)的需求可能會繼續(xù)存在。但我們可能很快就會看到1或2吉瓦甚至更大的數(shù)據(jù)中心。”
這些新的大型數(shù)據(jù)中心將位于廣闊的園區(qū)內(nèi)，首先取決于哪里有足夠的電力可用性，并受網(wǎng)絡(luò)中心和負載中心附近的影響，或者有足夠強大的傳輸基礎(chǔ)設(shè)施將電力輸送到需要的地方。如此規(guī)模的數(shù)據(jù)中心需要改變管理方式。他們可能需要更像發(fā)電廠一樣對待，他們必須與公用事業(yè)和電網(wǎng)運營商密切協(xié)調(diào)。Fenn喜歡美國德克薩斯州作為許多新場景的可能目的地。
Fenn說：“我們需要一個考慮到天氣預(yù)報、定價、電網(wǎng)擁堵、負載和動態(tài)編排的預(yù)測性和響應(yīng)性電網(wǎng)。實現(xiàn)這一目標(biāo)需要在各個方面進行創(chuàng)新，并建造大量新的天然氣調(diào)峰發(fā)電機、核能和其他能源。”
雖然圍繞人工智能和數(shù)據(jù)中心的大部分討論都集中在電力使用和容量限制上，但數(shù)據(jù)中心運營商本身也在利用人工智能系統(tǒng)來幫助他們優(yōu)化基礎(chǔ)設(shè)施運營。
在之前接受Data Center Knowledge采訪時，F(xiàn)enn指出，人工智能在數(shù)據(jù)中心行業(yè)最重要的機會之一在于數(shù)據(jù)中心和電網(wǎng)的交叉點。她解釋說：“數(shù)據(jù)中心需求的快速增長和大規(guī)模、千兆瓦級數(shù)據(jù)中心的出現(xiàn)給電網(wǎng)運營商帶來了新的挑戰(zhàn)。在Lancium，我們專注于開發(fā)人工智能驅(qū)動的電力編排和優(yōu)化技術(shù)，以提供電網(wǎng)可靠性，并確保數(shù)據(jù)中心及其客戶的工作負載可靠性，SLA優(yōu)先考慮可靠性和無碳能源。”
美國加州大學(xué)河濱分校電氣與計算機工程副教授Shaolei Ren分享了對人工智能提高能源效率潛力的樂觀態(tài)度。Ren說：“人工智能可以根據(jù)實時需求提供更精確的冷卻系統(tǒng)運行配置，人工智能還可以通過提供冷卻系統(tǒng)的精確配置和預(yù)測用電效率來幫助預(yù)測用電效果。”
