披头四告诉世界：“爱就是你所需要的一切。”但Lancium 总裁Ali Fenn 表示，电力就是你所需要的一切——至少在资料中心的人工智慧方面是如此。

在今年华盛顿特区举行的资料中心世界大会上，芬恩概述了人工智慧如何以超乎所有人想像的速度发展。它对计算和新资料中心容量的需求是前所未有的。

「当前的每一种模式都可能低估了未来的发展，」她说。 “人工智慧在社会各个方面的变革潜力从根本上来说只受一件事的支配：权力。” 

破解权力之谜

那些希望利用人工智慧热潮的人需要弄清楚电力在哪里，如何获得电力，以及在哪里可以最快速地建立资料中心来提供人工智慧所需的电力，同时控制成本。

有些人预测人工智慧将导致人类的灭亡。芬恩认为这是乐观的主要原因。它可以帮助研究人员找到治疗癌症的方法，消除贫困，消除繁重的体力或重复性任务，并为人们提供更多的时间。她引用了人工智慧等统计数据，到2050 年，每年在气候变迁方面的支出将高达38 兆美元。

「没有资料中心就没有人工智慧，」芬恩说。 “这是我们的时刻，我们的责任，我们的机会。”  

人工智慧已经在推动资料中心的重大进步。 Meta的AI 资料中心工作预计可将整体成本降低33%。谷歌的DeepMind AI 将冷却成本降低了40%。微软已将人工智慧引入其平台，以产生安全警报并提高安全性。 

Gartner分析师Sid Naq表示：“到2025年，一半的云端资料中心将部署具有人工智慧和机器学习功能的先进机器人，从而使营运效率提高30%。”

人工智慧时代

Fenn 认为，人工智慧从2021 年的软体和程式码转变为2022 年添加GPU，并在2023 年找到足够的资料中心容量。模型（法学硕士） ）。

「资料中心成长的主要障碍不是土地、基础设施或人才的可用性；而是资料中心的可用性。”商业房地产公司世邦魏理仕执行董事总经理兼资料中心解决方案全球负责人Pat Lynch 表示。

Fenn 指出，美国资料中心电力需求花了30 年才达到17 GW。如果没有人工智慧，预计到本世纪末，这一数字将再次翻倍。但现在，预计到2030 年资料中心电力需求将达到50 吉瓦到高达80 吉瓦。

Fenn 表示：“从正确的角度来看，1 GW 的电力足以满足100 万人的家庭需求，100 GW 的电力足以满足全球10% 的照明需求。” “我们正在见证历史上对人工智慧的最大规模资本注入。”   

与2022 年的可用电力相比，预计到2025 年，ChatGPT 等生成式人工智慧(GenAI) 应用将消耗美国资料中心兆瓦电量的约75%。 ，远超过可用总电力2022年。

一个简单的事实是，功耗将远远超过任何效率或现代化的收益。因此，到2030 年，资料中心的电力消耗将从目前占美国电力的2% 左右增长到7.5%。无论他们设定的成长数字在几个月内都会被严重低估。难怪我们看到对新资料中心设施、园区和未来站点的新土地进行了大量投资。

未来的网格

目前的网格模型应对人工智慧扩展的可能性为零。从现在到2027 年，前五名资料中心市场的可用电力容量仅为4 GW。然而几年内可能需要多达50 吉瓦的装置容量。这几乎相当于整个大西洋中部和新英格兰各州目前的消耗量。

如果这还不是一个足够大的问题，那么网格的发展速度与人工智慧的扩展是不一致的。为一个重大项目寻找电力需要六到七年时间和数千次批准。更糟的是，向再生能源的过渡意味着到2030 年，预计东北地区将失去约60 吉瓦的传统电力输出，并且看不到替代能源。

「未来的电网一定会非常不同，」芬恩说。 “主要问题是需求高峰，我们需要以新的方式解决。” 

灵活性不是来自供应方（例如“高峰”工厂在晚上上线并应对突然的供应短缺），而是供应和需求都需要具有灵活性。 Fenn 预计，到2050 年，需求响应计划将增加20 倍，资料中心和其他用户同意在某些时期脱离电网并依赖现场或备用电源。她说，仅此一项就可能超过2,000 吉瓦。我们看到了这一点的早期迹象，像谷歌这样的超大规模企业根据供应、需求和电力成本的优化在全球范围内转移工作负载。

未来的资料中心

随着电力容量的增加，新资料中心的规模预计也会大幅成长。

「传统资料中心不会消失，对其服务的需求可能仍然存在，」芬恩说。 “但我们可能很快就会看到1 或2 GW 甚至更大的数据中心。”

这些新的大型资料中心将位于广阔的园区内，首先取决于有足够电力供应的地方，并受到网路中心和负载中心附近的影响，或拥有足够强大的传输基础设施，将电力输送到需要的地方。

如此规模的资料中心需要改变其管理方式。它们可能需要更像发电厂一样对待，并且必须与公用事业和电网营运商密切协调。芬恩认为德州可能是许多新地点的目的地。  

「我们需要一个预测性和响应性的网格，考虑到天气预报、定价、网格拥塞、负载和动态编排，」芬恩说。 “实现这一目标需要在各个方面进行创新，并建造大量新的天然气调峰发电机、核能和其他能源。”

虽然围绕人工智慧和资料中心的大部分讨论都集中在电力使用和容量限制上，但资料中心营运商本身也在利用人工智慧系统来帮助他们优化基础设施营运。

在先前接受Data Center Knowledge采访时，Fenn 指出，资料中心产业中人工智慧最重要的机会之一在于资料中心和网格的交叉点。

「资料中心需求的快速成长以及大规模、千兆瓦级资料中心的出现给电网营运商带来了新的挑战，」她解释道。 “在Lancium，我们专注于开发由人工智慧驱动的电力编排和优化技术，以提供电网可靠性并确保数据中心及其客户的工作负载可靠性，并提供优先考虑可靠性和无碳能源的SLA。 ”

加州大学河滨分校电机与电脑工程副教授Shaolei Ren 也对人工智慧提高能源效率的潜力表示乐观。任正非表示：“人工智慧可以根据即时需求对冷却系统运行进行更精确的配置，并且人工智慧还可以