人工智能需求增长如何影响数据中心？CyrusOne 欧洲区执行副总裁 Matt Pullen 详解

欧洲区执行副总裁Matt 解释了增加的人工智能工作负载将如何影响数据中心——强调了可持续发展的必要性

随着人工智能需求的不断增加，数据中心的压力也在增加。

寻求实现数字化转型潜力的企业渴望人工智能的力量。随着需求的激增，数据中心不得不寻找方法来满足对更高性能和比以往任何时候都更具可扩展性的基础设施的需求。

支持人工智能的数据中心面临着更高计算能力的挑战，促使设施设计发生更大的变化，更新的冷却技术和更大的创新以减少碳足迹。

随着数据中心行业被要求应对其可持续发展挑战,《数据中心》杂志采访了欧洲区执行副总裁Matt 。他解释了数据中心如何开始演变为可再生能源开发商，以应对能效挑战，以及设施如何寻求更灵活的数字和环境。

人工智能对数据中心行业的真正影响

人工智能改变了全球数据中心的格局，该技术促使人们需要更高性能和更具可扩展性的基础设施。正如 Matt 所解释的那样，公司现在正在以更快的速度采用人工智能来处理复杂任务，这最终意味着他们正在使用更多的电力来保持同样的效率。

这种转变的后果可能是数据中心开始偏离其排放目标，并且无法更加可持续。一个值得注意的近期例子是谷歌，据我们的姊妹刊物《可持续发展杂志》报道，该公司承认其整体温室气体排放量在一年内激增了 13%。

据这家科技巨头称，原因是其为人工智能提供动力的数据中心数量增加。

为了缓解此类事件，Matt 解释说，数据中心应该继续满足人工智能工作负载的独特需求，包括“对超高密度电力使用、先进冷却技术和可扩展设计的需求”。

他解释道：“这一直是 的首要任务，指导当前和未来项目的设计，以有效扩展其 AI 基础设施。不可避免地，我们看到对可持续性的关注度不断提高，创新减少了物理空间需求和碳足迹，反映了数据中心运营更加绿色的广泛趋势。”

随着人工智能工作负载以更高的密度运行，Matt解释说不得不重新考虑其设施的设计。

“这种考虑既是为了我们如何适应现有的设施，或那些在建的设施，也是为了我们如何为人工智能特定的工作负载进行设计，”他评论道。“这对等第三方开发商和运营商来说是一个巨大的挑战，因为我们的设施需要尽可能灵活地满足每个客户的需求，无论是云还是人工智能。”

采用可再生能源实现可持续恢复能力

除了创建可持续的计划，关键的挑战是保持可持续性，而不是让破坏性技术消耗更多的电力。数据中心行业仍面临着对边缘计算的前所未有的需求，随着人工智能使用的增加，对在更接近源头的地方处理数据的需求增加，这种需求将持续下去。

很明显，人工智能将继续存在，并将继续对该领域产生重大影响。正如Matt解释的那样，该技术对提高处理能力的需求导致数据中心采用更强大的GPU和专业硬件，但这需要与能效保持平衡。

“行业增长的驱动力在于对 AI 系统和企业数字化的需求不断增长，这促使人们转向更多可再生能源解决方案，数据中心采用可再生能源、节能冷却系统和旨在降低电源使用效率 (PUE) 的设计，”Matt 解释道。“此外，随着公司寻求在管理密集型分布式工作负载方面建立更大的灵活性和弹性，人们更加关注混合云和多云解决方案。”

数据中心需要完成大量工作来满足客户需求，创造新方法来支持密集型工作负载，同时平衡性能和能耗。

“为了满足这些需求，数据中心需要在几个关键领域取得进步，”Matt 指出。“密集的 AI 基础设施产生的大量热量将需要高效的冷却解决方案，例如液体到芯片冷却和闭环冷却器，以确保有效的热量管理而无需过度用水。

“人工智能工作负载还将影响数据中心的空间利用率，需要进行优化以适应高密度工作负载，从而减少物理占用空间和材料使用。”