披頭四告訴世界：

披頭四告訴世界：“愛就是你所需要的一切。”但 Lancium 總裁 Ali Fenn 表示，電力就是你所需要的一切——至少在資料中心的人工智慧方面是如此。

在今年華盛頓特區舉行的資料中心世界大會上，芬恩概述了人工智慧如何以超乎所有人想像的速度發展。它對計算和新資料中心容量的需求是前所未有的。

「當前的每一種模式都可能低估了未來的發展，」她說。 “人工智慧在社會各個方面的變革潛力從根本上來說只受一件事的支配：權力。” 

破解權力之謎

那些希望利用人工智慧熱潮的人需要弄清楚電力在哪裡，如何獲得電力，以及在哪裡可以最快速地建立資料中心來提供人工智慧所需的電力，同時控製成本。

有些人預測人工智慧將導致人類的滅亡。芬恩 認為這是樂觀的主要原因。

它可以幫助研究人員找到治療癌症的方法，消除貧困，消除繁重的體力或重複性任務，並為人們提供更多的時間。

她引用了人工智慧等統計數據，到 2050 年，每年在氣候變遷方面的支出將高達 38 兆美元。

「沒有資料中心就沒有人工智慧，」芬恩說。 “這是我們的時刻，我們的責任，我們的機會。”  

人工智慧已經在推動資料中心的重大進步。Meta的 AI 資料中心工作預計可將整體成本降低 33%。谷歌的 DeepMind AI 將冷卻成本降低了 40%。

微軟已將人工智慧引入其平台，以產生安全警報並提高安全性。 

Gartner分析師Sid Naq表示：“到2025年，一半的雲端資料中心將部署具有人工智慧和機器學習功能的先進機器人，從而使營運效率提高30%。”

人工智慧時代

Fenn 認為，人工智慧從2021 年的軟體和程式碼轉變為2022 年添加GPU，並在2023 年找到足夠的資料中心容量。模型（法學碩士） ）。

「資料中心成長的主要障礙不是土地、基礎設施或人才的可用性；而是資料中心的可用性。

”商業房地產公司世邦魏理仕執行董事總經理兼資料中心解決方案全球負責人 Pat Lynch 表示。

Fenn 指出，美國資料中心電力需求花了 30 年才達到 17 GW。如果沒有人工智慧，預計到本世紀末，這一數字將再次翻倍。

但現在，預計到 2030 年資料中心電力需求將達到 50 吉瓦到高達 80 吉瓦。

Fenn 表示：“從正確的角度來看，1 GW 的電力足以滿足 100 萬人的家庭需求，100 GW 的電力足以滿足全球 10% 的照明需求。”

 “我們正在見證歷史上對人工智慧的最大規模資本注入。”   

與2022 年的可用電力相比，預計到2025 年，ChatGPT 等生成式人工智慧(GenAI) 應用將消耗美國資料中心兆瓦電量的約75%。 

未來的網格

目前的網格模型應對人工智慧擴展的可能性為零。從現在到 2027 年，前五名資料中心市場的可用電力容量僅為 4 GW。然而幾年內可能需要多達 50 吉瓦的裝置容量。

這幾乎相當於整個大西洋中部和新英格蘭各州目前的消耗量。

如果這還不是一個足夠大的問題，那麼網格的發展速度與人工智慧的擴展是不一致的。

為一個重大項目尋找電力需要六到七年時間和數千次批准。更糟的是，向再生能源的過渡意味著到 2030 年，預計東北地區將失去約 60 吉瓦的傳統電力輸出，並且看不到替代能源。

「未來的電網一定會非常不同，」芬恩說。 “主要問題是需求高峰，我們需要以新的方式解決。” 

靈活性不是來自供應方（例如“高峰”工廠在晚上上線並應對突然的供應短缺），而是供應和需求都需要具有靈活性。

 Fenn 預計，到 2050 年，需求響應計劃將增加 20 倍，資料中心和其他用戶同意在某些時期脫離電網並依賴現場或備用電源。

她說，僅此一項就可能超過 2,000 吉瓦。我們看到了這一點的早期跡象，像谷歌這樣的超大規模企業根據供應、需求和電力成本的優化在全球範圍內轉移工作負載。

未來的資料中心

隨著電力容量的增加，新資料中心的規模預計也會大幅成長。

「傳統資料中心不會消失，對其服務的需求可能仍然存在，」芬恩說。 “但我們可能很快就會看到 1 或 2 GW 甚至更大的數據中心。”

這些新的大型資料中心將位於廣闊的園區內，首先取決於有足夠電力供應的地方，並受到網路中心和負載中心附近的影響，或擁有足夠強大的傳輸基礎設施，將電力輸送到需要的地方。

如此規模的資料中心需要改變其管理方式。它們可能需要更像發電廠一樣對待，並且必須與公用事業和電網營運商密切協調。

芬恩認為德州可能是許多新地點的目的地。「我們需要一個預測性和響應性的網格，考慮到天氣預報、定價、網格擁塞、負載和動態編排，」

芬恩說。 “實現這一目標需要在各個方面進行創新，並建造大量新的天然氣調峰發電機、核能和其他能源。”

雖然圍繞人工智慧和資料中心的大部分討論都集中在電力使用和容量限制上，但資料中心營運商本身也在利用人工智慧系統來幫助他們優化基礎設施營運。

在先前接受Data Center Knowledge採訪時，Fenn 指出，資料中心產業中人工智慧最重要的機會之一在於資料中心和網格的交叉點。

「資料中心需求的快速成長以及大規模、千兆瓦級資料中心的出現給電網營運商帶來了新的挑戰，」她解釋道。 

“在 Lancium，我們專注於開發由人工智慧驅動的電力編排和優化技術，以提供電網可靠性並確保數據中心及其客戶的工作負載可靠性，並提供優先考慮可靠性和無碳能源的 SLA。”

加州大學河濱分校電機與電腦工程副教授 Shaolei Ren 也對人工智慧提高能源效率的潛力表示樂觀。

任正非表示：“人工智慧可以根據即時需求對冷卻系統運行進行更精確的配置，並且人工智慧還可以通過提供冷卻系統的精確配置和預測用電效率來幫助預測用電效率。”