随着AI技术的不断进步和普及，对数据中心的需求也在不断增加。相关研究预计，以AI为中心的各类系统的软件、硬件与服务支出，在2023年将达到1540亿美元，到 2026 年将超过 3000 亿美元，预计2022年至2026年间复合年增长率（CAGR）为27.0%。

AI 对数据中心的需求主要体现在两个方面：训练和推理，两者对数据中心的需求不尽相同。训练需要高性能的处理器、存储器和网络设备，以及大量的电力和冷却资源。推理需要低延迟、高可靠性和高弹性的计算平台，以及与终端用户和应用的实时交互能力。

相对而言，训练可以在相对孤立的环境中进行，不需要靠近最终用户或与其他设施互连。因此，适合在土地成本较低、电力供应充足、能源成本较低的市场开发 AI 专用数据中心，以处理这些复杂和高性能的工作负载。推理则需要终端用户和应用具有极高的性能和低延迟，以便与模型实时交互。因此，适合在城市环境中开发边缘数据中心，以提供泛在、智能、可靠的算力资源。

AI 对数据中心的需求不仅体现在规模上，还体现在结构上。随着 AI 应用场景的多样化和个性化，不同类型和形态的数据中心也应运而生。区别于通用型数据中心，有主要提供机器学习、训练的大型智算中心，提供高计算需求服务的超算中心，以及可以提供即时推理服务的边缘数据中心等。同时，数据中心的硬件类型、芯片架构逐渐多元化，异构计算将成为智算中心的重要发展方向。

除技术上的多元化趋势之外，能耗和碳排放问题是智算中心面临的另一个重大挑战。如开篇提到，谷歌在 2022 年消耗了 56 亿加仑的水，相当于 37 个高尔夫球场；其中 52 亿加仑的水用于该公司的数据中心，同比增加了 20%。而AI对电力的消耗更加惊人，根据斯坦福人工智能研究所的研究数据，OpenAI的GPT-3单次训练耗电量高达1287兆瓦时，相当于10000辆特斯拉跑满10万公里消耗的电量。

面对智算带来的挑战和机遇，中国数据中心产业应该如何发展？根据网信办数据，截至2022年底,我国数据中心机架总规模已超过650万标准机架,近5年年均增速超过30%,在用数据中心算力总规模超180EFLOPS。

从政策方面看，我国高度重视数据中心产业的发展，“十四五”规划和 2035 年远景目标纲要中明确提出要“加快构建全国一体化大数据中心体系，强化算力统筹智能调度，建设若干国家枢纽节点和大数据中心集群，建设 E 级和 10E 级超级计算中心”。工信部、国家发改委等先后出台《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023 年）》、《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》等重要政策文件，并于2022年2月全面启动了东数西算工程，有力的推动了我国数据中心产业的高质量发展。

从市场方面看，我国数据中心产业将迎来高速发展期。根据科智咨询最新调研数据显示，2022年度我国传统IDC产业投资规模为289.7亿元，到达2025年将达到500亿元。而根据工信部7月19日披露数据，当前新增算力设施中智能算力占比过半，成为算力增长的新引擎。

毫无疑问，智算中心以及AI算力基础设施建设，将成为数据中心产业未来发展的最重要方向，中国数据中心产业必须重视微软、谷歌的他山之石，产业链通力解决智算中心诸如建设成本高、能源消耗大、算力分散等问题。