今天小編分享的互聯網經驗：AI迅速推高數據中心價格：矽谷空置率接近歷史低點，雲計算成本也飛漲，歡迎閱讀。
伴随年初微軟支持的 ChatGPT 大火，以及谷歌、Meta 等一眾競争對手快速推出大語言模型（LLM）和生成式人工智能競品，AI 俨然正在快速推進至人類生活的更多方面，相關需求也水漲船高。
鮮為人知的是，AI 大火還帶動了數據中心成本飙升，最新報道便點明：" 與運行人工智能數字運算相關的能源使用，正迅速成為數據中心費用上漲的關鍵驅動因素。"
對人工智能的需求飙升，令一些數據中心的運營商們趁機提高商業租賃價格，以應對為運行日益能源密集型工作負載的計算機伺服器組群（stack）供電和散熱而產生的額外成本。
據全球最大商業房地產服務公司之一的世邦魏理仕（CBRE Group）統計，數據中心客戶囊括了小型企業到大型雲服務供應商，目前消耗電力的速度快于數據中心運營商擴展容量的速度。由于人工智能用例的增加，供應限制日益嚴重，這為數據中心收取的價格帶來了上行壓力。
例如，在擁有超過 275 個設施的全球最大數據中心市場——美國北弗吉尼亞州，今年可供租賃的電量從一年前的 46.6 兆瓦減少至 38.4 兆瓦，降幅高達 17.6%，而總體電量庫存實際同比增長了 19.5% 至 2132 兆瓦，主要由于用于訓練生成式 AI 模型的 GPU 功耗很大且在快速增加。
此外，與 AI 需求相關的額外功率還需要輔以更先進的硬體冷卻系統，這些制冷系統不僅能耗很高，往往比傳統的空氣冷卻器更昂貴且占地面積更大，均屬于人工智能推高數據中心價格的動因之一。
同時，在 AI 需求旺盛的當下，數據中心客戶支付的電費也更為高昂。市場研究公司 Synergy Research Group 的首席分析師 John Dinsdale 坦言，數據中心運營商正将運行 AI 應用程式產生的額外成本直接轉嫁到客戶身上。
據世邦魏理仕統計，今年前三個月，美國北弗吉尼亞州的數據中心客戶每月每千瓦電力支付的費用高達 140 美元，比一年前的 130 美元增長了 7.7%。在矽谷，數據中心的空置率目前處于接近歷史低點的 2.9%，客戶每千瓦每月最高電價攀升至 250 美元，較去年的 175 美元猛增了 43%。
據介紹，人工智能應用程式比傳統軟體消耗更多的能量，因為它們旨在讀取更大量的數據。幾天之内，單個人工智能模型可能會消耗數萬千瓦時的電力，而生成式 AI 模型可比标準 AI 工具再大 100 倍。市場研究公司 Enterprise Technology Research 今年對約 500 名企業 IT 決策者進行了調查，其中有一半以上都表示，計劃評估、部署或投入更多資源用于類似 ChatGPT 的生成式 AI 技術。
還有分析指出，由于許多雲供應商也租賃數據中心的空間，随着越來越多的公司采用生成式人工智能，不斷上漲的數據中心成本可能會導致更高的雲計算費用。鑑于生成式AI工作負載需要更多的計算，勢必更廣泛地影響數據中心的能源效率和冷卻系統，即影響會遍及行業的方方面面。
據蘭洋科技的科普文章，業内普遍認為，數據中心能耗高、能耗增長快，占我國能源消費比重逐年提高。數據中心的能耗消費特點是較為集中，除 IT 設備外，制冷系統等輔助設施能耗比例高：
"IT 設備使用的電力最終會轉化為熱量，數據中心必須通過使用同樣消耗能源的冷卻設備去除熱量。平均而言，冷卻系統和伺服器占數據中心能耗的大部分，其次是網絡設備和存儲驅動器。"
而能耗也直接與運營成本相關。據咨詢機構 Tirias Research 建模預測，到 2028 年數據中心功耗将接近 4250 兆瓦，比 2023 年增加 212 倍，數據中心基礎設施加上運營成本總額或超 760 億美元。
這堪稱 " 生成式AI颠覆數據中心 "，其增長對新興服務（例如搜索、内容創建和結合生成式 AI 的業務自動化）的商業模式和盈利能力都提出了挑戰，成本更是亞馬遜 AWS 年運營成本的兩倍多。
該機構稱，生成式 AI 帶來的種種創新功能，都是以處理性能和功耗方面的高昂成本為代價。因此，雖然人工智能的潛力可能是無限的，但物理和成本最終可能是界限。
為了降低成本，該機構建議，可使用高度優化、甚至是更簡單、更專業的小型神經網絡模型來降低數據中心成本，方法是減少雲端的模型規模，将海量參數網絡用于快速訓練較小的模型，并将工作負載完全移出雲端，從而将生成式 AI 應用程式更加經濟高效地分發給智能手機、PC、車輛和移動 XR 產品等分布式平台上運行：
" 五年前，各公司在年度 Hot Chips 半導體技術會議上開始對數據中心功耗敲響警鍾，當時預測全球計算需求可能在十年内超過全球發電總量。那還是在生成式 AI 迅速采用之前，而生成式 AI 有可能以更快的速度增加計算需求。
天下沒有免費的午餐——消費者會要求更好的生成式 AI 輸出，而這将抵消效率和性能的提升。随着消費者使用量的增加，成本将不可避免地攀升。将計算轉移到邊緣，并将其分配給 PC、智能手機和 XR 設備等客戶端是降低資本和運營成本的關鍵途徑。"
