2022年11月， OpenAI 发布了让无数人惊艳的 ChatGPT。在那时候我曾说：围绕生成式 AI 的集体热情几乎与 2021 年的元宇宙概念一样被过度炒作了。接下来纵观2023-2024年，AI 技术显然已经实现了革命性突破，并且正在对数据中心的建设和部署以及整个网络架构设计产生巨大影响。

现实情况是，我们数据消费量的无限扩张以及对基于云服务的需求，再加上生成式 AI 的光明前景，意味着人们对强大而安全的数据存储、更快的数据传输、更大的计算强度和更高的数据中心效率从未想过到如此迫切。自企业首次迁移到云端以来，我就说过：如果有一件事是我们确信无疑的，那肯定是我们对数据中心的依赖只会增加，不会减少。

​在 2024 年，以下四个关键趋势将继续对数据中心的运营产生影响。

1、毫无疑问，生成式 AI 将会积极推动数据中心的扩建

据 Synergy Research Group 称，分析师预计超大规模数据中心的规模在未来六年内将增长三倍，以满足生成性 AI 的需求。只要想想最近几家科技巨头为开发更先进的 AI 功能而投入了数十亿美元，就能明白业界对 AI 潜力的重视程度。

上市速度（即超大规模设施、企业和运营商能够多快地启动和运行数据中心）仍将是挑战与竞争优势并存的因素。在海量数据增长的推动下以及生成性 AI 应用和工作负载计算能力显著提升的进一步强化下，企业必须要全面地重新思考如何规划、设计和建造新设施（或翻新现有设施），不仅要满足当今日益增长的需求，还要预测未来数月和数年的需求。

2、劳动力和电力供应将会阻碍数据中心的建设

2023 年，数据中心运营面临的一个重大问题是供应链延迟，它导致芯片及其他基础产品和原材料出现了短缺。虽然这些挑战已得到很大缓解，但现在却被劳动力短缺和电力供应问题所取代，可以说就像光纤电缆的末端看不到一丝亮光一样。

整体宏观市场状况促使全球各国央行提高利率，这从根本上改变了数据中心建设的经济状况，并进一步推高了原本就短缺的建筑劳动力成本。虽然运营人工（管理和维护数据中心所需的技术性工作）仍然是一个挑战，但它的紧迫性远不及 10 万平方英尺的设施（从土地、原材料到剪彩）所需的数十个工种、成百上千名工人。

在新的 AI 部署中，每个机架消耗的电量有了显著增加。这无疑增大了现有数据中心容纳 AI 集群的挑战，并提高了寻找能够支持新增功耗的新位置的难度。要为这些耗能更高的数据中心新建发电厂并提供用于实现和管理电力供应的基础设施，无疑加大了寻找新场址并获得监管部门批准的挑战。

虽然生产率和效率的提高是生成式 AI 的标志，但它也可能会对建筑/劳动力和电力方面起到反作用。随着生成性 AI 的使用及密度的增加，要跟上重要组件（例如新的芯片、服务器和电缆）的物理安装和维护步伐，所需的人工和电力将大幅增加。

3、可持续性将决定数据中心部署的成败

随着公司董事会对气候影响的意识不断提高，企业必须在数据中心生命周期的所有三个层面（选址、建设和运营）上认可并采用高效、可持续的做法，同时避免日常运营的材料成本增加。任何消耗毫瓦级电力的设备都必须要进行优化——从芯片、服务器、交换机、冷却系统，到休息室里的自动售货机。计算密集型的生成式 AI 工作负载让这一挑战日益加剧。

事实上，您可能已经听到过最近的一些报道，称都市地区对新数据中心提案的前景以及可能随之而来的所有电力、空间和水资源影响表现出担忧。当前的环保理念是将生态和社会责任视为与经济繁荣同等重要。虽然许多公司已经投入了资源来解决直接碳足迹问题，我们还会在2024 年继续看到对间接碳足迹的审查力度加大——从供应链影响，一直到为数据中心运营所购单独产品和材料的碳声明。

尽管如此，当前的宏观经济仍旧逆风给企业领导者带来了巨大压力，他们被要求执行一项高难度的任务，即在不增加成本或不影响盈利能力（这一点最为重要）的情况下采用可持续的做法和流程。根据普华永道 2021 年全球投资者 ESG 调查，81% 的投资者只接受为了追求 ESG 目标减少不超过一个百分点的投资收益，而近一半 (49%) 的投资者不愿意接受任何收益减少。

4、全球数据中心监管博弈将加剧

我们将继续见证立法者和企业之间围绕数据中心两个关键症结的博弈——可持续性（运营所需的土地和能源）和数据主权（数据的存储位置和方式）。

一些司法管辖区已经颁布了全面中止或暂停新数据中心建设的法令，而其他许多地区则实施了限制措施，包括伦敦、阿姆斯特丹和新加坡等抗议活动频频见诸新闻的地区。

一方面，延迟需求和数据主权法律将迫使数据中心更多地入驻本地区域。另一方面，尽管数据中心对于避免数据在国外共享和处理方面发挥着必要作用，但它可能会面临民选官员的强烈抵制和当地社区的不信任。当然，目前和未来加剧这场争论的一个因素都是人工智能，尤其是随着越来越多的企业在努力开发并将这项技术部署到自己的运营流程中，同时仍对用于训练其模型的数据完整性保持高度警惕。

不可避免的 AI 监管无疑会给这一领域带来进一步挑战，而这些监管在华盛顿会继续慢慢蓄势，包括美国总统拜登最近的行政命令，以及欧盟、其他地方、国家/地区和跨国司法管辖区的《人工智能法案》。目前，企业和数据中心运营商仍在保持观望这些计划议案中的防护机制将如何发挥作用，还有就是它们将对 AI 的探索、开发和部署产生什么影响。

神秘武器：高能效是唯一出路

在更广泛的技术领域，我们几乎不能偶然间发现一种完美的定制解决方案，但针对数据中心在 2024 年所面临的重重障碍，一切途径似乎都指向一个内在的解决方案——高能效。

在人工方面，从设计、电力使用和功率密度的角度来看，更高效的数据中心意味着需要更少的劳动力，从而减少建设和维护负担。更高效的“即插即用式”基础设施产品和架构更易于安装，因此花费的时间更短，对高技能劳动力的依赖也更少。

从可持续性的角度看，更高效的数据中心会综合利用多种可再生能源，如风能、太阳能、地热能、水力/潮汐能，甚至是安全可靠的核能，从而减少对可能稀缺的本地电源的依赖。人工智能和机器学习的进步通过无缝定位并消除高耗电计算热点，进一步提高了这种效率。此外，为了减少浪费，我们看到产品生命周期将从传统的“从生到死”转变为“从生到生”，即定期升级的数据中心组件（例如服务器和交换机）将进入强大的再利用/回收市场，而不是直接进入垃圾填埋场。

最后，在庞大的生态监管系统中，数据中心高能效（以最小化的物理足迹、碳足迹和能源足迹为特征）加上透明的数据主权合规性有助于减少数据中心部署方面的社会和政治阻力。借助现有的多租户或主机托管实体基础设施，物理高能效可以减少开销并减轻当地官员和社区的焦虑，这些人可能不希望看到重型机械在庞大、独立的新建筑群上破土动工。

鉴于竞争性技术创新、劳动力、可持续性、宏观经济条件和监管压力对超大规模设施、企业和运营商所带来的限制，在整个选址/发现、建设/设计和运营/管理阶段，持续的全球需求必须与对高能效的坚定承诺保持平衡，以推动数据中心实现增长和扩张。