云计算重塑了企业存储、处理和访问数据及应用程序的方式，而人工智能 (AI) 正将数据中心推向极限。医疗、金融、制造等行业的企业正将 AI 融入日常工作流程，以优化流程，但这也对计算能力提出了更高的要求。从训练海量机器学习模型到运行实时推理，AI 工作负载迫使数据中心重新思考基础设施、能效和可扩展性，以跟上时代的步伐。
GPU 即服务 (GPUaaS) 正在改变企业获取 AI 所需计算能力的方式。企业无需投资昂贵的高性能基础设施，而是可以利用 GPUaaS 按需租用 AI 优化的处理能力。但这种模式只有在强大、互联且可扩展的数据中心的支持下才能有效运行。
随着 AI 的普及，数据中心必须做好准备，以满足日益增长的电力、冷却和网络互联需求，以巩固其作为 AI 热潮支柱的地位。
GPUaaS：赋能各种规模的企业，赋能 AI
对于希望大规模部署 AI 的企业而言，获得高性能 GPU 至关重要。这些专用芯片能够实现机器学习、自然语言处理和计算机视觉等任务所需的大规模并行处理。
GPUaaS 市场规模预计将从 2024 年的 56 亿美元飙升至 2034 年的 284 亿美元，复合年增长率达 17.6%，显然，企业已开始接受这一解决方案。与提供广泛服务的通用云计算不同，GPUaaS 以按需付费的方式提供专用的、针对 AI 优化的计算资源。
这种模式无需企业投资昂贵的本地 GPU 基础设施，在确保可扩展性的同时，节省了资本支出。企业可以快速提升 AI 工作负载，而无需承担采购和配置硬件带来的延迟，从而加快洞察获取速度并提高效率。 GPUaaS 还使 AI 访问更加民主化，使初创企业和大型企业都能利用已开发的机器学习模型，而不受有限计算资源的限制。
除了基础设施之外，GPUaaS 还减少了企业招聘和维护大型内部 AI 工程团队的需求。通过利用预先配置的优化环境，企业无需深厚的内部专业知识即可运行高级 AI 工作负载，从而释放资源并加快部署进度。
然而，为了有效运行，GPUaaS 需要坚实的基础，而只有高度互联、支持 AI 的数据中心才能提供这种基础。
数据中心在人工智能加速发展中的作用
人工智能计算能力的需求与数据中心行业以往任何时候都不同。高盛研究预测，到2027年，全球数据中心的电力需求将增长50%，到2020年将增长高达165%。与大规模人工智能训练模型的能源和冷却需求相比，传统的企业工作负载显得微不足道。这些模型需要高密度机架部署、超低延迟互连和强大的电源供应，而这些条件只有少数数据中心才能满足。
定义人工智能就绪数据中心的关键因素包括：
- 电源可用性和可扩展性：人工智能工作负载消耗大量能源，机架密度达到每机柜40千瓦及以上。数据中心必须确保充足的电源可用性、冗余性和未来的可扩展性，以支持这些部署。
- 先进的冷却技术：由于人工智能服务器产生大量热量，传统的空气冷却已显得力不从心。液体到芯片的冷却技术正在成为有效管理这些高性能环境的关键技术。拥有丰富的液冷经验的数据中心更能满足 AI 基础设施的需求。
- 网络与互连生态系统：AI 训练和推理依赖于高带宽、低延迟的连接，以便在边缘位置、云平台和企业环境之间传输海量数据集。运营商密集型数据中心拥有直接的云接入通道和互联网交换接入，可实现无缝互连。
这些功能使 GPUaaS 提供商能够扩展其产品，确保企业能够高效地利用 AI，而不受基础设施限制。提供冗余电源、增强型电路设计和强大网络光纤基础设施的数据中心对于 GPUaaS 部署的成功至关重要。
不断变化的人工智能数据中心格局
尽管人工智能热潮可能仍处于早期阶段，但其对数据中心基础设施投资的影响已然显著。行业预测显示，随着企业扩大人工智能项目，未来几年与人工智能相关的数据中心投资可能超过1万亿美元。此外，普华永道(PwC)的一份新报告指出，2023年美国数据中心行业对GDP的贡献已达7270亿美元，较2017年增长105%。
这股投资热潮的推动力源于对专用人工智能基础设施日益增长的需求。Dell'Oro集团预测，到2028年，人工智能相关数据中心基础设施支出的复合年增长率(CAGR)将达到24%，这主要得益于对GPU和定制加速器服务器、专用网络和高级存储解决方案的需求。
超大规模数据中心和主机托管服务提供商正在通过以下方式适应这一转变：
- 扩展配备专用GPUaaS环境的人工智能优化设施。
- 提升电力容量并加强可持续发展，包括使用可再生能源为人工智能工作负载提供动力。拥有低成本绿色能源的地区的数据中心尤其具有优势。
- 构建高性能互联枢纽，使企业能够无缝访问 AI 计算资源。拥有部署高密度 GPU 机架和管理复杂冷却系统经验的数据中心正在引领潮流。
随着 AI 的加速应用，某些地区正在成为 AI 就绪型基础设施的关键枢纽。尤其是加拿大，它已将自己定位为 AI 数据中心协作的领导者，充分利用了丰富的可再生能源和不断发展的 AI 基础设施提供商生态系统。蒙特利尔凭借其低廉的水电价格和完善的数据中心基础设施，已成为 GPUaaS 部署的中心。然而，北美及其他地区对 AI 就绪型基础设施的需求只会持续增长。
人工智能和数据中心的未来将如何发展？
数据中心必须跟上人工智能工作负载日益复杂的步伐。分散式计算架构、人工智能驱动的自动化以及液体到芯片的冷却技术将成为优化效率和可持续性的关键。随着 GPU 和新型芯片组的兴起，对电力和冷却能力的需求也越来越大，数据中心运营商必须扩展其基础设施，以满足人工智能日益增长的能源和性能需求。
成功扩展人工智能，很大程度上取决于与合适的数据中心提供商合作。脱颖而出的供应商将提供灵活互联的系统，以处理人工智能的繁重任务，确保企业在人工智能持续变革和发展的过程中拥有所需的基础设施。
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