數(shù)據(jù)中心在管理電力和提高能源效率方面面臨著不斷升級的挑戰(zhàn)。人工智能驅(qū)動的工作負載激增加劇了數(shù)據(jù)中心資源的壓力，加劇了人們對能源消耗和環(huán)境可持續(xù)性的擔憂。預計到2026年，全球數(shù)據(jù)中心的電力消耗可能會增加一倍以上。

人工智能將在數(shù)據(jù)中心中發(fā)揮的根本性轉(zhuǎn)變怎么強調(diào)都不為過。人工智能是我們未來建設(shè)設(shè)施的重要驅(qū)動力。簡而言之，每個數(shù)據(jù)中心都將成為人工智能數(shù)據(jù)中心……這種變化發(fā)生得如此之快，以至于很多人幾乎沒有注意到。但這種變化已經(jīng)發(fā)生，它將影響我們的設(shè)施。

多年來，人工智能一直在通過預測負載形狀、天氣、相應(yīng)的冷卻需求等來推動效率提高，以及調(diào)整工作負載和MEP系統(tǒng)以推進成本和氣候目標。我認為下一階段不僅是運行時過程效率，而且是人工智能現(xiàn)在正在幫助實現(xiàn)更根本性的突破，例如通過發(fā)現(xiàn)新材料，從而反過來促進電池技術(shù)的創(chuàng)新，因此能源儲存和加速可再生能源的發(fā)展。

數(shù)據(jù)中心行業(yè)中人工智能最重要的機會之一在于數(shù)據(jù)中心和網(wǎng)格的交叉點。數(shù)據(jù)中心需求的快速增長以及大規(guī)模、千兆瓦級數(shù)據(jù)中心的出現(xiàn)給電網(wǎng)運營商帶來了新的挑戰(zhàn)。

人工智能和數(shù)據(jù)中心效率的未來

人工智能的預測能力可以通過提供與各種外部因素相關(guān)的數(shù)據(jù)中心運營洞察，例如公用事業(yè)供應(yīng)的實時碳含量、考慮天氣條件的分布式能源容量等，從而顯著有助于減少能源消耗和碳排放。這可能使數(shù)據(jù)中心行業(yè)能夠優(yōu)化冷卻系統(tǒng)，促進預測性維護，而不是預防性維護，并根據(jù)工作負載優(yōu)先級動態(tài)調(diào)整電力使用。

通過分析數(shù)據(jù)模式，人工智能可以預測冷卻需求、優(yōu)化氣流并識別節(jié)能機會，從而減少總體能源消耗和碳排放。這種積極主動的方法將有助于提高數(shù)據(jù)中心運營的效率和可持續(xù)性。

事實上，數(shù)據(jù)中心狀況報告將電力和冷卻限制、基礎(chǔ)設(shè)施脆弱性和碳排放增加等問題確定為必須解決的關(guān)鍵問題，以增強整個行業(yè)的可持續(xù)性。我們行業(yè)的擴張和關(guān)鍵作用，以及其巨大的能源需求，需要高度重視可持續(xù)實踐和可再生能源的探索。

人工智能可以根據(jù)實時需求對冷卻系統(tǒng)運行進行更精確的配置，人工智能還可以通過提供冷卻系統(tǒng)的精確配置和預測用電效率來幫助預測用電效率。

人工智能驅(qū)動的可持續(xù)發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)

一個主要問題是衡量和報告人工智能對環(huán)境影響所面臨的挑戰(zhàn)，特別是在碳排放和水消耗方面。報告用水量缺乏統(tǒng)一的標準帶來了額外的復雜性，使得準確評估數(shù)據(jù)中心人工智能技術(shù)對環(huán)境的影響變得困難。雖然數(shù)據(jù)中心定期報告其能源/碳/水的總體使用情況，但我們往往缺乏對人工智能對環(huán)境影響的精細度衡量。使問題變得更具挑戰(zhàn)性的是，并非所有人工智能模型都作為獨立服務(wù)運行。有些人工智能模型只是用作另一項服務(wù)的一部分，因此準確獲取特定人工智能模型對環(huán)境的影響并非易事。

一些業(yè)內(nèi)人士預測，加速計算是人工智能革命的‘推動者’，它將使我們能夠用更少的資源做更多的事情，因為它與數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施有關(guān)。雖然加速計算將增加單個機架的密度，但數(shù)據(jù)中心內(nèi)的機架總數(shù)可能會顯著減少。換句話說，加速計算可以讓我們用更少的資源做更多的事情。總體而言，在努力利用其能力提供可持續(xù)解決方案的同時，必須考慮人工智能對能源消耗和環(huán)境的更廣泛影響。

需求猛增

總體而言，盡管隨著人工智能的出現(xiàn)，數(shù)據(jù)中心面臨著許多挑戰(zhàn)，但人工智能對世界來說是積極的，這是人類最激動人心的時刻，但作為數(shù)據(jù)中心行業(yè)的領(lǐng)導者，我們有責任確保我們作為通往人工智能的門戶機會，負責任地提供它。