今天小編分享的科學經驗：智能時代的“發動機更新”：數據中心十年之變，歡迎閲讀。
在工業革命之前的數千年間，畜力和水力就是人類的發動機。直到 18 世紀晚期，蒸汽機的出現實現了發動機更新；20 世紀初，燃油機的誕生開啓了現代工業體系的開端，為汽車、船舶、航空等領網域提供了新的發動機底座。
這種牽一發動全身的技術創新，此後就被稱為 " 發動機更新 " 現象。當時針指向 21 世紀，全球進入了數字化、智能化的新紀元。數據、算力與智能，成為了生產力釋放的新動能。這種情況下，各界開始呼喚新的 " 發動機更新 "。而這台新發動機，就是符合未來智能時代需求的數據中心。
如今，算力基礎設施的集中化建設，千行萬業将更多從雲端獲取算力已經變成共識。也就是説，未來必然将有越來越重的計算責任由數據中心來承擔。但我們是否想過，作為智能世界基石的數據中心，其本身将如何進化？數據中心，如何才能成為智能時代的新發動機？
尤其在今年，我們可以看到 AI 大模型帶來了史無前例的算力需求爆炸。同時在雙碳背景下，數據中心的節能減排成為全球熱議話題。對應數據中心向何處去的問題，人們迫切需要一個答案。
剛剛，華為發布了《數據中心 2030》研究報告。這部報告歷時三年多的籌備時間，整合了華為内部多領網域的核心專家，以及華為客户、夥伴、行業智庫的一系列產業經驗與研究成果。最終在業界首次對未來數據中心的技術特征進行了定義和描述，并給出了新型數據中心的參考架構。
本文将梳理《數據中心 2030》的核心邏輯，和大家一起了解其中全景式展現的數據中心未來之變。
一台數字經濟與智能時代的發動機，正在全球化的新型數據中心建設浪潮中拔地而起。
以供需，洞察挑戰
我們為什麼需要屬于未來的新型數據中心？在《數據中心 2030》當中找到了非常關鍵的一個答案，從而開啓對未來數據中心的全景式推演——供需矛盾。
根據相關數據統計預測，到 2025 年中國 AI 產業規模将超過 4500 億元，帶動產業規模超過 1.6 萬億。而蓬勃發展的智能經濟，最大的資源需求就是算力。根據華為《智能世界 2030》報告預測，2030 年，人類将迎來 YB 數據時代，對比 2020 年，通用算力将增長 10 倍、人工智能算力增長 500 倍。在可見的未來，算力十年百倍的需求量激增将成為常态。
而在算力的巨大需求面前，算力供給已經出現了巨大缺口，并且這一缺口還很有可能持續擴大。舉例來看，在今年早些時候 AI 大模型爆火，市面上出現了一卡難求的局面。大量大模型相關項目，都受限于算力無法推進完成。
《數據中心 2030》當中，詳細讨論了由供需矛盾帶來的數據中心發展需求與建設挑戰。
首先，算力需求巨大帶來的資源約束将長期存在。為了盡可能克服這一挑戰，我們需要不斷推進新型數據中心建設，以平衡整個社會經濟層面的算力供需矛盾。
此外，還需要看到在算力需求陡增的情況下，算力分布的不平衡問題進一步展現了出來。擁有算力優勢與資本優勢的企業，将進一步強化自身算力供給，從而導致中小企業與科研院校、社會機構的算力緊缺加劇。這就需要從宏觀層面強化數據中心的整體性建設，平衡算力供需關系。
還有一個挑戰在于，數據中心建設處于風口浪尖。因此參與到新型數據中心建設的產學研各方面力量非常多。這也必然會導致數據中心如何發展、如何更新變成眾説紛纭、概念繁雜的話題，缺少能夠凝聚各界共識的產業聲音。
在智能時代的大門前，算力規模和效率已經成為國家和企業的核心競争力。如何能夠跨越這些挑戰，找到未來十年算力供需之間的最短距離，《數據中心 2030》，有一套自己的方法。
以場景，錨定軌迹
認清了矛盾之後，就需要找到解決矛盾的方法，樹立產業共識。進入到這個階段，《數據中心 2030》完成了一系列邏輯推演。為了盡可能達成共識，其中的第一步是找到各界都認同的新型數據中心價值，來洞察數據中心最終的作用與價值是什麼，繼而從價值來逆推我們需要數據中心完成怎樣的發展。
在何處找到價值呢？答案是價值藏在場景裏。我們無處不在的智能，期待徜徉于元宇宙之中，期待實現高水準的數字孿生，這些是各界都認可的價值場景。從場景回溯，就可以看到今天的數據中心，距離 2030 年應該出現的未來數據中心，期間還有怎樣的一段路要走。
《數據中心 2030》當中，描述了未來十年影響數據中心發展的五大未來場景。其中包括 AI for All，創造新生產力；科研第四範式，以數據密集型計算探索未知；空間互聯網，帶來多維虛實互動體驗；行業數字孿生，推動智能更新；普惠雲原生，消除企業數字鴻溝。
從這些價值場景出發，向回看數據中心的未來發展。《數據中心 2030》中詳細讨論了未來十年數據中心的必然性發展趨勢。從整體技術架構協同發展的角度，報告最終推演出數據中心的确定性發展軌迹。為了能夠更好滿足未來場景的需求，提升數據中心工作效率是關鍵，其中具體包含了 5 個數據中心的未來發展方向：
1. 系統化多流協同，提升能效，從而構建面向 2030 碳中和目标的環境友好型數據中心。
2. 多級化軟硬協同，提升算效，大幅度、多方位釋放計算潛能。
3. 無損化網業協同，提升運效，為算力之間構建全程、全網、高效的無損網絡。
4. 社會化數據協同，提升數效，通過數據社會化，讓數據在流動、分享、加工和處理的過程中創造新價值。
5. 智能化人機協同，提升人效，帶來極簡高效、人機協同的智能數據中心。
這樣，我們就錨定了未來數據中心必然沿着 " 五效 " 更新的軌迹。有了目标和軌迹，就可以得到各界最迫切想要的答案：走向數據中心 2030，我們今天需要做什麼？
以共識，定義未來
從《智能世界 2030》這樣的整體藍圖，到《數據中心 2030》這樣的具體規劃。我們不難發現華為總是能夠推動業界達成共識，形成合力，其中最為關鍵的思想領導力在于，華為始終堅持以共同期待逆推現在，以共同目标倒推行動。這種以未來着眼達成共識，再從共識出發去定義未來的做法，在《數據中心 2030》中展現得淋漓盡致。
在直面挑戰和樹立軌迹之後，《數據中心 2030》由前沿洞察出發，首次定義了未來數據中心的技術特征，即未來數據中心是一台滿足 " 能效、算效、數效、運效、人效 " 五效的計算機，并且定義了未來新型數據中心将具備多樣泛在、安全智慧、零碳節能、柔性資源、對等互聯、系統摩爾六大技術特征。
如何通過對未來數據中心的定義，指導和推動現階段的數據中心建設更新，就是《數據中心 2030》中要回答的最後一個問題。報告也就此達成了從全球化算力挑戰出發，走向未來數據中心定義，再重新回到當前數據中心建設的邏輯閉環。
具體而言，《數據中心 2030》提出了未來數據中心建設的參考架構：
1. 在新基礎設施層面，供電制冷将走向全天候綠色零碳。
2. 在新算力底座層面，未來将構建以數據為中心的多樣算力系統。
3. 在新資源調度層面，未來将以應用為中心實現資源的柔性調度。
4. 在新數據管理層面，未來将實現數據全局的可視化，助力數據高效流通。
5. 在新協同服務層面，數據中心将開放架構融入社會化算力，最大化釋放自身價值。
6. 在新智能管理層面，AI 技術将驅動實現 DC 的自動運維。
如此一來，數據中心将有眺望十年之後的遠見目光，也有此時此刻的高效行動力。一台屬于全球，屬于未來，屬于智能世界的發動機更新，将在每一個比特的計算與流動下生成。
讓未來指引我們看清道路，讓未來牽引我們的共識與協作，這正是《數據中心 2030》的意義所在。
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