AI带动算力需求激增，数据中心也迎来变革新机会 _数据中心

AI带动算力需求激增，数据中心也迎来变革新机会
AI大模型成为风口，全球算力供不应求。
据广发证券测算，国内AI大模型在训练与推理阶段或产生相当于1.1万台至3.8万台高端AI服务器的算力需求。以GPU产品售价10万元、AI加速卡价值量占服务器整机约70%计算，则对应126亿元至434亿元增量AI服务器市场规模。
在订单需求激增的情况下，如何部署节能技术并兼顾算效、能耗、成本，成为考验数据中心建设与运营者的关键。在服务器及IT系统解决方案提供商宁畅主办的媒体沟通会上，宁畅公司总裁秦晓宁和业内专家共同探讨了此事。
中国建筑标准设计研究院数据中心工程部主任吴晓晖表示，数据中心降低能耗和成本的的关键，除了合理选址之外，还可以提高能效和优化用能。
吴晓晖以一个PUE是2的数据中心案例具体讲了能耗构成：最大的能耗是IT设备，占50%，另外的25%+10%是数据中心的制冷系统，10%+3%是供能系统，包括UPS、变压器等。从能耗构成来看，制冷系统是压缩潜力最大的。

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【AI带动算力需求激增，数据中心也迎来变革新机会】据了解，数据中心最早的制冷方式是空调方案，历经房间空调、背板空调、行级空调几个阶段，制冷模式从房间大面积吹到把空调做到机柜中间，再到现在把空调做到芯片上。因为芯片是最大的制热源，制冷手段越来越接近热源，制冷效率也越来越高。
但不管是用风热空调压缩机还是用机组空调，都是用电制冷，需要耗费大量能源。随着数据中心的需求激增，更加节能的室外自然冷却技术被更大范围的应用，其中两个代表性的技术是液冷和蒸发冷却技术，这让数据中心迎来降低能耗的新机遇，但真正让液冷等技术落地并不容易。
宁畅总裁秦晓宁表示，当前80-90%的数据中心依然采用风冷散热，尽管数据中心节能政策频出，液冷投入成本下降，但液冷升级中仍存在着多重困难。主要包括技术难题包含三个方面：
一是技术难，风转液冷首先要考验包括复杂部件液冷适配、漏液可靠性等在内的综合技术。
二是建设久，液冷升级涉及楼体、空间改造等多个环节，周期长，产业链协同性较弱。

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三是成本高，用户倾向于关注初期建设成本，往往忽略了液冷释放的性能带来的业务效益与节能效果。
秦晓宁表示，大模型火了之后，5月GPU服务器用量增长38%，大模型带来GPU的功耗是400-700，一个通用机柜功耗需要达到8kW~10kW 。如果一个通用计算机柜功耗已经达到了10kW，机房就必须改造。
吴晓晖表示，无论是从节能方面来看，还是服务器机柜功率密度越来越高的趋势看，数据中心适合于液冷置换。
目前国内数据中心冷却液技术处在初期发展阶段，但因为数据中心需求快速增长，已到了爆发的前夜。
（只是个人看法，不代表任何投资意见）
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