企業對人工智能永無止境的需求正在推動數據中心市場的快速崛起，該市場旨在處理計算密集型人工智能應用程序。
分析師表示，隨著經驗豐富的企業云供應商競相用*芯片和其他升級改造現有數據中心，以滿足人工智能軟件的需求，一些新貴建筑商看到了從頭開始開發新設施的機會。
數據中心是類似倉庫的建筑，配備了多個服務器機架、路由器和其他用于存儲和處理數據的信息技術硬件。 IT 服務和咨詢公司 Unisys 云、應用程序和基礎設施解決方案高級副總裁兼總經理 Manju Naglapur 表示，傳統數據中心通常配備使用標準通用芯片運行工作負載的服務器。
他說，一個專門建造的人工智能數據中心容納了利用人工智能芯片的服務器，如英偉達的圖形處理單元，當人工智能應用程序篩選海量數據時，這些芯片可以同時運行多個計算。他說，他們還提供光學網絡和更高效的存儲，以支持大規模的人工智能模型。
“這需要大量的資金和時間投入，以徹底改造現有的中心或創建這些新的專用數據中心，”Naglapur說。
根據研究公司Data Bridge Market Research的數據，到2029年，全球人工智能基礎設施市場(包括數據中心以及支持人工智能應用程序使用的網絡和其他硬件)的支出預計將達到4225.5億美元，未來六年的復合年增長率為44%。
總部位于新澤西州羅斯蘭的數據中心初創公司 CoreWeave 周四表示，在對沖基金 Magnetar Capital 和私募股權公司 Blackstone 的支持下，該公司已獲得 23 億美元的債務融資，該融資將用于加速人工智能的建設 準備好數據中心。 在最新一輪融資之前，該公司在 4 月份進行了 2.21 億美元的 B 輪融資，并在 5 月份進行了 2 億美元的 B 輪延期融資。
CoreWeave 首席技術官布萊恩·文圖羅 (Brian Venturo) 表示，CoreWeave 于六年前推出，目前擁有七個在線人工智能數據中心，預計到今年年底這一數字將增加一倍。 Venturo 表示，其最新的數據中心位于德克薩斯州普萊諾，占地 45 萬平方英尺，價值約 16 億美元，已于本周開始商業運營。
“大約在去年的這個時候，我們開始了解即將發生的事情，”Venturo說，他引用了2022年8月發布的Stability AI的Stable Diffusion，這是一款人工智能驅動的圖像生成器。他說，三個月后，OpenAI的在線聊天機器人ChatGPT的公開發布使人工智能市場進入了超速發展階段。Venturo說:“那時我們就想，‘這是真的’。”
與傳統數據中心相比，人工智能數據中心有更多運行在高性能芯片上的服務器。因此，分析人士表示，人工智能數據中心全棧服務器的平均功耗可以達到每個機架50千瓦或更多，而傳統數據中心的平均功耗約為每個機架7千瓦。
這意味著人工智能數據中心需要增加能夠提供更高電量的基礎設施。由于額外的電力使用會產生更多的熱量，人工智能數據中心還需要替代冷卻方法，如液體冷卻系統，以防止設備過熱。數據中心的租賃費率通?；陔娏ο?。
其他正在建設人工智能數據中心的公司包括Turner Construction、Holder Construction和DPR Construction等公司，以及DataBank等數據中心運營商。
總部位于達拉斯的DataBank公司表示，今年4月，該公司在亞特蘭大建立了一個20萬平方英尺的數據中心，專門為高性能計算設計，包括生成式人工智能。它目前在27個市場經營著超過65家工廠。DataBank首席執行長馬丁內克(Raul Martynek)說，人工智能部署的速度，加上對傳統信息技術工作量的強勁需求，可能會在未來12至24個月內導致數據中心容量短缺。
Facebook 母公司 Meta Platforms 去年年底暫停了在德克薩斯州坦普爾建設耗資 8 億美元的人工智能數據中心的建設計劃，因為它考慮重新設計這座約 90 萬平方英尺的設施。 Meta 發言人表示，愛達荷州和阿拉巴馬州的兩個類似項目也被擱置，所有三個設施的施工預計將在今年年底前恢復。
隨著企業在未來一年以更快的速度部署人工智能工具，傳統數據中心可能無法跟上。 國際數據公司 (International Data Corp.) 研究云到邊緣數據中心趨勢的研究總監 Sean Graham 估計，數據中心總容量的約 20% 用于人工智能。
根據商業房地產服務公司 CBRE Group 的估計，在擁有超過 275 個設施的數據中心市場領導者北弗吉尼亞州，今年可供租賃的電量從一年前的 46.6 兆瓦減少至 38.4 兆瓦。 分析師表示，在幾天內，單個人工智能模型可能會消耗數萬千瓦時的電力。
IT 研究公司 Forrester Research 首席分析師 Naveen Chhabra 表示，當企業從測試人工智能應用程序轉向全面部署時，已經以接近峰值負載運行的現有數據中心將難以應對。
“這就像說你需要一條八車道的道路，而不是一條兩車道的道路來驅動你的人工智能應用程序，”Chhabra說。
