2022年11月， OpenAI 發布了讓無數人驚豔的 ChatGPT。在那時候我曾說：圍繞生成式 AI 的集體熱情幾乎與 2021 年的元宇宙概念一樣被過度炒作了。接下來縱觀2023-2024年，AI 技術顯然已經實現了革命性突破，並且正在對數據中心的建設和部署以及整個網絡架構設計產生巨大影響。

現實情況是，我們數據消費量的無限擴張以及對基於雲服務的需求，再加上生成式 AI 的光明前景，意味着人們對強大而安全的數據存儲、更快的數據傳輸、更大的計算強度和更高的數據中心效率從未想過到如此迫切。自企業首次遷移到雲端以來，我就說過：如果有一件事是我們確信無疑的，那肯定是我們對數據中心的依賴只會增加，不會減少。

我認爲，在 2024 年，以下四個關鍵趨勢將繼續對數據中心的運營產生影響。

1. 毫無疑問，生成式 AI 將會積極推動數據中心的擴建  

據 Synergy Research Group 稱，分析師預計超大規模數據中心的規模在未來六年內將增長三倍，以滿足生成性 AI 的需求。只要想想最近幾家科技巨頭爲开發更先進的 AI 功能而投入了數十億美元，就能明白業界對 AI 潛力的重視程度。

上市速度（即超大規模設施、企業和運營商能夠多快地啓動和運行數據中心）仍將是挑战與競爭優勢並存的因素。在海量數據增長的推動下以及生成性 AI 應用和工作負載計算能力顯著提升的進一步強化下，企業必須要全面地重新思考如何規劃、設計和建造新設施（或翻新現有設施），不僅要滿足當今日益增長的需求，還要預測未來數月和數年的需求。

2. 勞動力和電力供應將會阻礙數據中心的建設  

2023 年，數據中心運營面臨的一個重大問題是供應鏈延遲，它導致芯片及其他基礎產品和原材料出現了短缺。雖然這些挑战已得到很大緩解，但現在卻被勞動力短缺和電力供應問題所取代，可以說就像光纖電纜的末端看不到一絲亮光一樣。

整體宏觀市場狀況促使全球各國央行提高利率，這從根本上改變了數據中心建設的經濟狀況，並進一步推高了原本就短缺的建築勞動力成本。雖然運營人工（管理和維護數據中心所需的技術性工作）仍然是一個挑战，但它的緊迫性遠不及 10 萬平方英尺的設施（從土地、原材料到剪彩）所需的數十個工種、成百上千名工人。

在新的 AI 部署中，每個機架消耗的電量有了顯著增加。這無疑增大了現有數據中心容納 AI 集群的挑战，並提高了尋找能夠支持新增功耗的新位置的難度。要爲這些耗能更高的數據中心新建發電廠並提供用於實現和管理電力供應的基礎設施，無疑加大了尋找新場址並獲得監管部門批准的挑战。

3. 可持續性將決定數據中心部署的成敗  

隨着公司董事會對氣候影響的意識不斷提高，企業必須在數據中心生命周期的所有三個層面（選址、建設和運營）上認可並採用高效、可持續的做法，同時避免日常運營的材料成本增加。任何消耗毫瓦級電力的設備都必須要進行優化——從芯片、服務器、交換機、冷卻系統，到休息室裏的自動售貨機。計算密集型的生成式 AI 工作負載讓這一挑战日益加劇。

事實上，您可能已經聽到過最近的一些報道，稱都市地區對新數據中心提案的前景以及可能隨之而來的所有電力、空間和水資源影響表現出擔憂。當前的環保理念是將生態和社會責任視爲與經濟繁榮同等重要。雖然許多公司已經投入了資源來解決直接碳足跡問題，我們還會在2024 年繼續看到對間接碳足跡的審查力度加大——從供應鏈影響，一直到爲數據中心運營所購單獨產品和材料的碳聲明。

盡管如此，當前的宏觀經濟仍舊逆風給企業領導者帶來了巨大壓力，他們被要求執行一項高難度的任務，即在不增加成本或不影響盈利能力（這一點最爲重要）的情況下採用可持續的做法和流程。根據普華永道 2021 年全球投資者 ESG 調查，81% 的投資者只接受爲了追求 ESG 目標減少不超過一個百分點的投資收益，而近一半 (49%) 的投資者不愿意接受任何收益減少。

雖然生產率和效率的提高是生成式 AI 的標志，但它也可能會對建築/勞動力和電力方面起到反作用。隨着生成性 AI 的使用及密度的增加，要跟上重要組件（例如新的芯片、服務器和電纜）的物理安裝和維護步伐，所需的人工和電力將大幅增加。

4. 全球數據中心監管博弈將加劇  

我們將繼續見證立法者和企業之間圍繞數據中心兩個關鍵症結的博弈——可持續性（運營所需的土地和能源）和數據主權（數據的存儲位置和方式）。

一些司法管轄區已經頒布了全面中止或暫停新數據中心建設的法令，而其他許多地區則實施了限制措施，包括倫敦、阿姆斯特丹和新加坡等抗議活動頻頻見諸新聞的地區。

一方面，延遲需求和數據主權法律將迫使數據中心更多地入駐本地區域。另一方面，盡管數據中心對於避免數據在國外共享和處理方面發揮着必要作用，但它可能會面臨民選官員的強烈抵制和當地社區的不信任。當然，目前和未來加劇這場爭論的一個因素都是人工智能，尤其是隨着越來越多的企業在努力开發並將這項技術部署到自己的運營流程中，同時仍對用於訓練其模型的數據完整性保持高度警惕。

不可避免的 AI 監管無疑會給這一領域帶來進一步挑战，而這些監管在華盛頓會繼續慢慢蓄勢，包括美國總統拜登最近的行政命令，以及歐盟、其他地方、國家/地區和跨國司法管轄區的《人工智能法案》。目前，企業和數據中心運營商仍在保持觀望這些計劃議案中的防護機制將如何發揮作用，還有就是它們將對 AI 的探索、开發和部署產生什么影響。

神祕武器：高能效是唯一出路  

在更廣泛的技術領域，我們幾乎不能偶然間發現一種完美的定制解決方案，但針對數據中心在 2024 年所面臨的重重障礙，一切途徑似乎都指向一個內在的解決方案——高能效。

在人工方面，從設計、電力使用和功率密度的角度來看，更高效的數據中心意味着需要更少的勞動力，從而減少建設和維護負擔。更高效的“即插即用式”基礎設施產品和架構更易於安裝，因此花費的時間更短，對高技能勞動力的依賴也更少。

從可持續性的角度看，更高效的數據中心會綜合利用多種可再生能源，如風能、太陽能、地熱能、水力/潮汐能，甚至是安全可靠的核能，從而減少對可能稀缺的本地電源的依賴。人工智能和機器學習的進步通過無縫定位並消除高耗電計算熱點，進一步提高了這種效率。此外，爲了減少浪費，我們看到產品生命周期將從傳統的“從生到死”轉變爲“從生到生”，即定期升級的數據中心組件（例如服務器和交換機）將進入強大的再利用/回收市場，而不是直接進入垃圾填埋場。

最後，在龐大的生態監管系統中，數據中心高能效（以最小化的物理足跡、碳足跡和能源足跡爲特徵）加上透明的數據主權合規性有助於減少數據中心部署方面的社會和政治阻力。借助現有的多租戶或主機托管實體基礎設施，物理高能效可以減少开銷並減輕當地官員和社區的焦慮，這些人可能不希望看到重型機械在龐大、獨立的新建築群上破土動工。

鑑於競爭性技術創新、勞動力、可持續性、宏觀經濟條件和監管壓力對超大規模設施、企業和運營商所帶來的限制，在整個選址/發現、建設/設計和運營/管理階段，持續的全球需求必須與對高能效的堅定承諾保持平衡，以推動數據中心實現增長和擴張。