導讀 亞馬遜網絡服務(AWS)、微軟Azure和谷歌雲平台(GCP)等超大規模企業正處於數據中心擴張狂潮之中，到本世紀末，它們將控制全球近三分之二的數據中心容量，是2017年控制容量的八倍。新報告中發現，...
亞馬遜網絡服務(AWS)、微軟Azure和谷歌雲平台(GCP)等超大規模企業正處於數據中心擴張狂潮之中，到本世紀末，它們將控制全球近三分之二的數據中心容量，是2017年控制容量的八倍。
新報告中發現，超大規模企業目前控制着全球1,000多個大型數據中心，佔全球所有數據中心容量的41%。這些超大規模企業容量中，超過一半來自自建數據中心，其余部分來自租賃設施。
此次擴張使得超大規模數據中心的容量現已超過全球本地數據中心的容量，後者佔總容量的37%。這與六年前形成了“鮮明對比”，當時近60%的數據中心容量位於本地設施中。
未來幾年，這一差距還將繼續增長，預測到2029年，超大規模企業將控制全球60%的數據中心容量，而本地數據中心僅佔20%。
2012年，企業在數據中心硬件和軟件上的花費是雲基礎設施服務的12倍，而如今他們在雲服務上的花費是其數據中心基礎設施的3倍。再加上[軟件即服務]和面向消費者的數字服務（如社交網絡、電子商務和在线遊戲）的迅猛增長，超大規模數據中心的蓬勃發展。
人工智能推動數據中心需求
企業也在將更多的設備放置在主機托管設施中，這減少了他們的整體內部數據中心容量，而且隨着企業更多地利用人工智能（AI）服務，這種做法預計還會繼續增加。
生成式人工智能技術和服務的興起只會在未來幾年加劇這些趨勢，因爲超大規模運營商比大多數企業更有能力運行人工智能運營。
報告指出，大型企業計劃在今年年底前將支持AI的應用數量增加近一倍。這意味着到2024年底，支持AI的應用數量將從2023年底的250個增加到488個。
這種轉變還可能影響數據中心的整體排放。
基於雲的超大規模基礎設施產生的排放量比自有數據中心少60%。超大規模企業已經對可持續發展進行了大規模投資，並且將更大比例的能源直接用於數據處理。
這些數據中心投資的一部分正轉向先進的能源管理技術，以應對與人工智能相關的數據中心處理和存儲需求的激增。
到目前爲止，大多數加速計算部署都是在未完全設計用於支持的設施中，人工智能進化的下一個進步是將加速計算部署在具有專用電源和冷卻基礎設施的設施中。在許多情況下，這些數據中心物理基礎設施訂單已經下達給供應商。反過來，DCPI供應商一直在進行制造投資以支持增加的產能，預計這將在未來18個月內實現有意義的DCPI市場增長。隨着加速計算和專用物理基礎設施的部署相一致，人工智能工作負載性能將受益。
超大規模企業繼續投資數據中心
超大規模企業越來越多地暗示需要增加與人工智能相關的投資。擁有足夠的容量來支持不斷增長的人工智能數據中心流量非常重要，但如果提供了過多的容量，那么經濟效益就會相當糟糕。
目前的現實是，雖然我們在人工智能領域和基礎設施方面投入了大量資金，但我們希望擁有比現在更多的產能。目前全球數據中心總數中28%符合這一規模定義，但隨着企業建立能夠容納人工智能/生成式人工智能工作負載，和其他數據密集型應用的大型數據中心，這一數字到2030年將增長到43%。
標題：爲什么超大規模數據中心會佔用全球數據中心的容量？
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