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算力永远不够用数据中心怎么办?

3月30日,腾讯发布全新AI智能创作助手“腾讯智影”;3月29日,360集团创始人周鸿祎发布了360版本的“ChatGPT”,加上此前百度发布的“文心一言”,中国AIGC领域近期持续掀起热潮,关于支撑其发展的算力的讨论也不断增多,并在算力需求方面逐渐达成统一。

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宁畅副总裁兼CTO赵雷指出,ChatGPT距离相对理想化的智能助手状态,还有5到10年的差距,理想状态下,需要的算力可能至少是现在的100倍;百度智能云总裁沈抖表示:长远来看,生成式AI在算力、算法、数据永远得不到满足

也就是说,生成式AI算力需求极为庞大且前景广阔,拓展至整个数字经济,算力的需求量更为巨大,这意味着需要更多的数据中心。仅从此来看,数据中心将迎来更多的市场机遇,且更容易获利。

不过,现实却并非如此,或者说当前的情况不仅仅是这样。

一方面,目前的市场依旧存在供需错配的情况,并非供小于求,同时,需求侧也需要进一步优化。

这主要表现为两点:首先,市场需要消化原有供给,短期内难以改变。第十七届中国IDC产业年度大典上,科智咨询研究总监张福林在会上解读《2022-2023年中国IDC行业发展研究报告》时披露,当前我国数据中心利用率不足60%,依旧存在较大的发展空间。

其次,东西部发展不平衡,资源与需求并未完全匹配。乌兰察布市委网信办(市大数据管理局)副主任(副局长)吕佐鹏在第十七届中国IDC产业年度大典上指出,“东数西算”自去年开始以来,对东西部算力资源调配起到了良好的作用,不过从目前效果来看,距离理想状态还有一定差距。这主要表现为需求侧,去年开工正在建设和新建的项目约160个,大部分是在八大核心区,核心区中约60%—70%是在东部,因此,如何推动需求侧向西转移成为当下亟需解决的重点问题。

另一方面,当前数据中心正处于优化升级阶段,不论是新建还是改造升级都存在较大挑战。

数据中心正向“高技术、高算力、高能效、高安全”的方向演进,数据中心面临着技术升级、设计升级、建设升级,需要更好的制冷方案、需要进一步提升新能源使用,需要更加高效、智能。数据中心想要达到理想状态的零碳、高效率等存在较大的难度。

这也带来成本问题:一是新应用本身需要成本,如液冷目前高昂的成本便成为其难以普及的重要阻碍;二是可能上升的网络成本,中国工程院院士、紫金山实验室主任刘韵洁表示,“东数西算”工程,目标就是将算力部署在西部,以此来降低成本。“但这只是完美的设想,虽然算力的成本降低了,但东部的数据运到西部还要增加网络成本,这又是很大的挑战。”因此,还需要网络技术的变革。

2018—2025年中国整体IDC业务市场规模及预测(亿元)

注:中国整体IDC业务市场规模统计口径包括获得中国境内经营许可的服务商的传统IDC业务收入(含机柜、带宽、增值服务收入)以及公有云Iaas+Paas业务收入。

以此来看,数据中心产业的发展前景毋庸置疑,在“东数西算”等政策引导下,在生成式AI等巨大算力需求下,数据中心市场规模将持续扩大,根据《2022-2023年中国IDC行业发展研究报告》,自2023年至2025年,中国整体IDC业务市场规模增速保持在34%以上且速度逐年增加,但也存在诸多挑战与不确定性,需要对此有更加清晰的认知。

科智集团董事长、中国IDC圈创始人黄超表示:“2023年将是市场回归理性最关键的一年。我们既要埋头苦干,也要抬头看天。如何构建可持续发展的业务体系、打造可持续发展的产业生态,将是我们需要一起探索的重要课题。”


新闻标题:算力永远不够用数据中心怎么办?
文章起源:http://njwzjz.com/article/sdhhph.html