摘 要 人工智能（AI）以及高性能计算(HPC)等其它高要求的业务负载类型多年来一直在数据中心占有一席之地。其部署实施通常涉及对机架或设施的变更，以便为高密度基础设施提供高效的电力和冷却。然而，在过去的一年中，OpenAI的ChatGPT的发布和快速流行促使全球各地的企业更加密切地关注人工智能以及如何在业务中应用。人工智能广泛部署、加速采用和应用可能会改变数据中心行业，原因是人工智能基础设施需要更多的能源和更高效的冷却。很难确切知道会对数据中心会产生哪些新的需求，但对大规模数据中心云厂商容量的需求已经不少，人工智能似乎也正在加入其中。

  与此同时，数据中心的规模和数量引起了政府、当地居民和环保组织的进一步审查。政府（和公用事业公司）限制了都柏林、新加坡、荷兰、北京和上海等市场的数据中心开发批建。部分是顺应了形势的变化，数据中心行业正在变得更加高效并扩大对可再生能源的使用，其中超大规模云和IT服务商处于领先地位。尽管如此，人工智能的广泛应用可能需要对数据中心采用新的设计方式，并影响新设施选址的决策。互连互通和数据间影响力以及法规也将影响IT业务负载的布属和布局方式，租赁型数据中心在这方面仍然至关重要。我们相信，数据中心行业将继续迎来强劲的需求，但机柜密度、冷却和布局选址即将发生变化。

核 心 观 点

  今年一个重大新闻是生成式人工智能（GenAI）的兴起。虽然各家企业都在探索这种新工具，但生成式人工智能将如何影响数据中心行业尚不清楚。围绕该技术的热情持续高涨，但我们尚未看到预示着全新事务正在发生的数据中心设计广泛而深远的转变，相反，这看起来这更像是一个可能开始加速的渐进和迭代转型。尽管如此，数据中心工程公司和服务商在报告中称，可能会在未来两到三年内发生根本性的变化。

  基于此观点，关于人工智能将对更广泛的数据中心行业产生什么影响，有两种观点：其一，与人工智能相关的需求可以被吸收到云厂商对超大规模数据中心的巨大需求中，从而继续推动我们已经看到的迭代变化。其二，它可以改变数据中心的设计并大幅增加租赁型数据中心的需求，这将使该行业受到政府、当地居民和电力公司的更多关注。我们认为后者的可能性更大。无论哪种情况，似乎可以肯定地说，数据中心行业将继续增长，并且未来的设计、选址和可持续性可能会发生重大转变。

  趋势1：人工智能可推动数据中心需求指数级增长

  虽然人工智能已经存在相当长一段时间了，但ChatGPT和其它生成式人工智能（GenAI）服务引发了人们对该技术的新兴趣，这正在推动整个基础设施支撑产业链增长步入新时代。如今，大多数人工智能业务负载都部署在云端，因此任何量级的人工智能增长都将不可避免地推动云的进一步增长，我们可以在预计云收入以及云厂商计划增加的数据中心容量中看到这点。

  在一些数据中心市场，例如美国北弗吉尼亚州和凤凰城，对数据中心空间的需求极其强劲，数据中心服务商和超大规模云厂商在潜在需求爆发前已经购买了大量土地。虽然我们不能将当前的数据中心热潮100%归因于人工智能，但可以合理地假设人工智能的增长是部分原因。在超大规模企业正展开竞赛以加快建设人工智能基础设施（投入在基础设施上的资金可支持这一观点）的情况下，今后建设团队可能会忙碌相当长的一段时间。人工智能会像公有云一样推动数据中心行业的需求吗？想法似乎很合理，但这种转变到底有多深远还有待进一步观察。

  趋势2：亚太地区生成式人工智能的应用将各显神通

  自ChatGPT面世以来，生成式人工智能（GenAI）技术就引起了全球IT行业的关注。在亚太这样一个多元化的地区，一些经济体和垂直领域可能会引领市场的发展。为了更好地了解区域发展，我们分析了从 S&P Capital IQ Pro（由S&P Global Market Intelligence提供的数据、工具和见解的综合平台）中提取的财务文件和记录。图表一突出显示了在使用搜索词“生成式人工智能”时生成最多报告的四个亚太经济体。

  我们还看到这四个国家的数据中心发展变化与我们在美国与人工智能基础设施发展相关的变化一致，最值得注意的是，更高的每平方英尺功率密度建设要求。如上所述，人工智能基础设施比传统基础设施消耗更多能源，因此可预计许多新建型项目将至少在某种程度上用于支持人工智能业务负载。

  对于已经开发出供外部使用的生成式解决方案的公司来说，典型的方法是将生成式人工智能功能整合到现有产品中以提升其价值。在内部使用生成式人工智能工具的公司旨在提高生产力、运营效率、改善服务质量和客户互动，并最大限度地减少人为错误。鉴于生成式人工智能仍处于开发的早期阶段，使用该工具提高生产力和效率的案例预计将带来更广泛的应用。除了在研发、培训和产品/解决方案商业化方面处于领先地位的科技公司之外，银行、金融服务、保险、房地产、教育以及媒体和娱乐行业的公司也可能会在2024年将测试计划转化为现实行动。

  趋势3：人工智能相关的数据中心需求可能与可持续性目标相悖

  鉴于人工智能硬件通常比标准数据中心的硬件消耗更多电力，同一区域的多个人工智能数据中心是否能实现可持续性，或者是否会给可再生能源供应带来太大压力？在一些地区，例如挪威和冰岛，可能会有充足的碳中和能源，可以提供给具有高电力要求的数据中心，例如用于面向人工智能的数据中心。然而，在许多数据中心使用碳中和能源但供给有限的地方，数据中心可能会从其它工业用途或消费者那里转移占用，甚至可能要求电力公司增加燃煤或燃气发电厂来弥补电力缺口，正如我们在北弗吉尼亚所看到的。这也就是我们看到政府、能源提供商和当地居民抵制数据中心增长，以及阿姆斯特丹、北京、都柏林、法兰克福、北弗吉尼亚、上海和新加坡等市场建设受限制的原因之一。人们的担忧通常集中在数据中心消耗的大量电力及其能效（或低效）上，也有人担心将能源输送到数据中心站点传输中的挑战，以及用水、噪音、柴油发电机污染、所创造的就业机会数量有限，以及设施的庞大规模而毫无吸引力的外观。特别是在环境因素方面，数据中心客户越来越愿意为可持续基础设施支付更多费用（见图表二），这可能成为某些服务提供商和站点选址的差异化因素。

  数据中心服务商和客户越来越需要超越单兵作战的可持续性努力，应审视数据中心如何更广泛地影响社区。

  趋势4：可持续性发展叠加人工智能将成为液冷应用的催化剂

  人工智能业务负载通常需要在数据中心内要求高密度基础设施，但这种高密度设备会产生大量热量，检验标准数据中心冷却系统的极限。直到最近，大多数IT设备都使用风扇将冷空气吹过发热元件来散热，但随着组件变得更小、更热，它们可能会达到风扇和冷空气散热的极限。液体则是一种比空气更高效的冷却介质，已用于一些高性能计算和先进的大模型中，但由于多种原因尚未在数据中心行业广泛采用，但这可能正在改变。根据我们对企业数据中心基础设施的最新调查，31%的受访者计划在明年转向液冷，另有17%的受访者计划在未来两到四年内转用。

  液冷方面的技术创新提高了其易用性，并降低了改造和运营数据中心的成本。但最重要的是，高密度业务负载的增加，加上数据中心尽可能高效和可持续性的要求，将使液冷成为一种更合理的方法。经过多年在的特定领域的应用，更高密度的服务器、液冷创新和可持续性优势的结合最终可能会加速其广泛采用。

  趋势5：云厂商仍将是租赁数据中心的最大客户

  尽管担心云厂商会通过建设自己的数据中心或减少基础设施增长来减少数据中心租赁，但大型公有云和IT公司仍将继续使用租赁型数据中心场地，占据了许多地区租赁型数据中心需求的大部分。部分原因是由于公有云中人工智能基础设施的预期需求，云厂商正在以创纪录的速度加快建设自有设施并租赁更多数据中心容量。通常，他们会在已经既有经营多年的市场中建设自己的数据中心设施，同时也会在这些地方租用。公有云厂商也将继续向新兴市场扩张，在其以前没有部署数据中心的国家，这将改变所在地数据中心行业。云需求增加的主要地区包括东南亚（印度尼西亚、菲律宾、泰国和越南等市场）、非洲、拉丁美洲、印度、中东和东欧。即使是美国北弗吉尼亚州、菲尼克斯、达拉斯、日本东京和德国法兰克福等主要市场，在功率密度不断上升的情况下，对容量的需求也创历史新高。

  趋势6：商业运营和所有权模式将发生转变

  不动产基金和其它不动产投资者已经进入并扩大齐在数据中心领域。这增加了某些地区的竞争，数据中心服务商可提供吸引投资者的可预期销售收入的机会，同时为数据中心服务商解放资金，得以在可能存在更多风险但有增长潜力的地区建设新的数据中心设施。商业模式正在不断发展，各方变得更加专业化地管理资本、设计、建造和运营设施，以及服务特定的客户群。我们将继续探索行业如何变化以及由此带来商业模式的转变。

  趋势7：互联互通将推动数据中心需求，但竞争将加剧

  数据中心服务商在过去五年中已经部署了互连互通，这得到了客户群的认可。使用托管服务的公司越来越多地将与公有云、服务提供商、网络、合作伙伴和客户的互连互通作为租赁数据中心空间的关键原因。不过，租赁型数据中心的互连互通服务越来越必须与网络即服务形式竞争，特别是451 Research 称为云原生广域网(WAN)的网络即服务，这是一种以自助服务形式提供快速交付的网络连接，因此网络成为一个可变动的需求，而非固定的传输链路。数据中心服务商应该考虑采用类似的云原生互连方法，一些数据中心服务商已经在云原生方向上实现了互连，特别是 Equinix的 Equinix Fabric。其它如里瑞通（Digital Realty Trust Inc），已与云原生WAN厂商合作，这可以为数据中心服务商提供一种合理的方式来追赶应对。

  尽管如此，数据中心可能需要超越互连互通的思维，专注于帮助企业应对不断增长的数据量。租赁型数据中心可以提供安全的数据存储场地，其成本比直接在公有云中更低，并且具有软件定义（自动）互连的功能，允许部署在各种云中的应用程序使用该数据。这可能是租赁型数据中心的一个差异化因素，使其在数据存储方面比公有云更具吸引力，并且由于可提供互联互通选择而比企业自有本地设施更受欢迎。

  对人工智能的考虑也是关键。人工智能社区一直在讨论即将到来的基于推理的业务负载浪潮，一些人预计将远远超出当前基于训练的业务负载所需的基础设施。这些推理业务负载往往更加分散，类似部署于Web前端，而不是类似于后端资源的训练业务负载。推理业务负载的分散性将影响网络需求，这些业务负载将从各数据中心服务商构建的软件定义互连互通平台中受益。同样，与传统企业设施相比，数据中心服务商往往拥有更大容量的网络连接到其数据中心设施，可以帮助解决企业用户有关人工智能业务负载的一个关键问题：网络性能。

  趋势8：边缘数据中心将有不同定义和模型

  各企业继续将业务负载部署在云端或云外，由于数据要求、延迟问题和成本，他们对边缘位置的需求将为边缘服务提供商（包括租赁型数据中心运营商）提供机会。此外，人工智能推理业务负载的兴起也可能对延迟和数据位置有要求，这可能会进一步推动在边缘侧的部署。网络增长和创新还将影响数据如何在边缘侧处理和存储，以及哪些数据将被转移到其它地方，支持这些部署所需的基础设施（计算、存储、内容交付、加速器、电力、占用空间、噪声水平、坚固耐用程度等）的变化也将产生影响。运营商需要满足低维护、空间限制和节能要求，但应用场景可能差异很大，因此供应商可能很难在这种分散的规模市场中扩大规模。边缘供应商、运营商、融资和网络提供商的生态系统正在快速发展，因此我们将继续密切关注这一市场。

  趋势9：人工智能将提升数据中心运营水平

  增强型的数据中心管理软件和支持人工智能的数据中心基础设施管理 (DCIM) 能够分析来自尽可能多的数据中心自有数据，以确定组件何时可能发生故障或如何改进设施的能源消耗。随着人工智能系统得到更好的训练，并且这种方法将在各种场景下得到验证，将变得更加广泛，并且能够实现更多数据中心设备管理的自动化。然而，当前许多数据中心服务商使用自研系统或以专有方式将多个现成组件组合在一起的系统。这可能会延后更先进人工智能系统的应用。截止目前为止，在某些情况下，新系统安装遇到的挑战似乎超过了新系统带来的好处。然而，使用更先进的人工智能软件，如果能使数据中心更容易管理，可能很快就会使一些数据中心服务商脱颖而出，从而在行业中得到更广泛的采用。我们将继续分析数据中心管理软件的需求、行业创新、新系统的普及以及广泛使用中的障碍。

  趋势10：区块链和加密货币将为数据中心行业带来正反两面影响

  加密货币挖矿行业持续增长，并不断增加对数据中心基础设施的需求。大多数挖矿企业都会构建和运营自己的数据中心，有些挖矿企业正在考虑向其它企业提供这些服务，特别是具有类似计算模式和要求的公司，例如具有超算（HPC）和人工智能业务负载的公司。迄今为止，转入这一方向发展的供应商已经为扩展业务建造了与挖矿活动完全不同的设施，便于对基础设施的投资更大程度、保护投资的目标以及面向不同的客户。无论如何，我们视为加密货币公司很可能成为传统租赁数据中心服务商的竞争对手，两者都针对更高密度的部署类型。一些加密货币公司仍然租赁数据中心场地，从而推动了在电力成本相对较低地区的数据中心行业发展。我们将继续关注区块链和加密货币行业的发展、其要求以及对数据中心行业的影响。