智算中心：消解AI带来的能源焦虑

有一天，你忽然对搜索引擎提供的乏味结果感到了厌倦，于是你想到了向ChatGPT提问。那么，从你在ChatGPT的对话框中写入自己的问题，到ChatGPT给出答案，你知道在这短短几毫秒的时间里，发生了什么吗？

首先，你的问题会被作为请求发送到某个数据中心的服务器，服务器就开始解析请求以提取这个问题的关键文本，并经过预处理，然后被转换成数字格式。接下来，数字格式的编码输入通过神经网络的多层处理，利用大模型得到结果。这还不是最终结果，这样的结果还需要经过后期处理以提高可读性，再被打包成 HTTP 响应，最终在客户端应用程序在对话框中显示出来。

电光火石间，除了让你得到了一个或有用、或没用的回答外，为了回答这个问题，ChatGPT将消耗2.9瓦时的电量——这一耗电量相当于普通谷歌搜索的10倍（谷歌搜索平均耗电0.3瓦时）。

而其应该引起人们重视的点在于：人类对于AI的规划，不仅仅是像利用ChatGPT一样解决查询、对话、写文章等需求，而是希望将其应用于各个行业当中，因此未来各种对于AI的应用请求，每秒钟都可能会发生成千上万次。这也就是意味着，紧随AI而至的能源需求，在未来非常有可能会成为一个影响人类进步的重大隐患。

据国际能源署IEA估算，由于需要靠大量计算才能运行的生成式人工智能（AI）越来越普及，2022年全球数据中心消耗约460太瓦时的电量（相当于全球总需求的2%），而这一数字到2026年可能膨胀至620至1050太瓦时，最多将达到2022年的2.3倍，相当于整个日本的用电量。高盛发布的一项预测结果也显示：到2033年，欧洲AI和传统数据中心新增用电需求将相当于葡萄牙、希腊和荷兰当前的总电力消耗。

另外一项关于中国数据中心耗电量的统计结果也显示：从2017年至2020年，我国信息通信领域规模以上数据中心年耗电量年均增长28%。其中，在2021年一年时间，中国全国数据中心总耗电量达2166亿度，约占全国总耗电量的2.6%，是北京全年用电量的1.8倍。并且，根据目前这种增速，到2030年，我国数据中心耗电量将超过3800亿度。

从某种意义上说，AI的广泛应用，是对以往IT基础架构的一次颠覆。难怪有人说：人类的未来是AI，AI的未来是算力，而算力的未来是电力。

人类的科技发展史和进步史，从来都是一个在制造问题和解决问题中循环往复的过程。而如今遇到的问题是：如何在为AI提供强大算力的同时，保证对能源需求的节制？

从数据中心下手，也许是成本最低、也最有可能从根本上改善现状的一个途径。

智算中心，目前被认为是下一代面向AI应用的数据中心的模型。行业普遍认为，与上一代以云计算为核心应用的数据中心所提供的通用算力相比，智算中心除了拥有更强大的算力，能够满足AI大模型的训练和应用推理之用外，智算中心的建设还需要在确保高能效和高可用的前提下，实现可持续发展和更具前瞻性，也就是最小化对环境的影响，尤其需要提高适应性来满足未来IT技术（高功耗的芯片和服务器）的需求。

具体而言，从节能减碳、降低对能源过度消耗的角度考虑，智算中心实际上会涉及到包括数据中心选址、空间设计、能源接入及机电系统设计等物理基础设施等众多专业学科和领域。因此与传统的数据中心相比，显然智算中心的专业化程度更高。如果传统数据中心的建设和运维还能由企业用户自己主导，那么智算中心的建设和运维则更需要有专业的人来完成——这就是类似于自建民房和筹建摩天大楼的关系。更何况，设计、建设和运维智算中心这座摩天大楼本身，都还仅仅是处在一个前期的摸索和尝试的阶段。

“针对未来数据中心的展望，我们会将重点放在这四点：适应性、韧性、高效、可持续。其中，可持续和高效是传统数据中心一直在重点关注的维度。但是随着AI演进，从传统向智算中心发展，我们需要更多考量适应性与韧性。”日前，在2024年施耐德电气创新峰会之算力未来数据中心论坛上，施耐德电气高级副总裁，关键电源业务中国区负责人朱文沁在演讲中如是说。

而重新审视这四个关键维度，几乎每一个都与能耗有关。作为数据中心建设的重要参与者，施耐德电气在配电、冷却、智能化软件、储能和能源演进，以及节能降碳方案等方面，都有自己的技术、产品和解决方案，并为用户的智算中心建设做好了充分准备，能够提供从硬件到软件、从中低压配电到制冷完整的创新组合。

行业共识，技术的问题，用技术解决；技术的落地问题，需要整个行业来共同解决。面向AI的数据中心建设，就是这样一个不可能由一家企业就能解决的复杂问题。

“聚焦智算数据中心不同的应用场景，施耐德电气能提供具有针对性的理论、技术、可落地的步骤、产品……但这依然不够，我们还需要整个行业生态圈的合作伙伴一起创新，秉持共同的洞悉、共同的愿景，以共同的方式，共同努力去达成未来数据中心的建设和推广。”朱文沁说。

全球范围内，早在今年3月，施耐德电气就宣布与英伟达合作，基于自身在数据中心基础设施丰富的行业实践和英伟达领先的 AI 技术，共同优化数据中心基础设施，携手推进边缘AI和数字孪生技术突破性变革。几个月后，在6月召开的2024年施耐德电气创新峰会上，施耐德电气围绕能源、算力和未来数据中心的模型，发布了与英伟达的合作成果，推出面向智算中心的参考设计。“这是业内首个公开可用的智算中心参考设计。”朱文沁说。

该参考设计专为部署高性能加速计算平台而量身打造，聚焦设施供电、制冷、IT机房、全生命周期软件等领域，旨在为智算中心提供标准化的数据中心生态系统内的AI部署和运营基准，并为解决高密度机柜的通用智算中心提供解决方案。而这一创新的参考设计不仅为构建未来就绪的解决方案奠定了实践基础，也标志着智算中心行业将迈入高效部署和高效运营的全新标准维度。

在国内，施耐德电气与联想集团持续深化战略合作，通过完善的合作伙伴机制，结合联想集团的液冷解决方案与施耐德电气模块化数据中心领域的产品，发挥生态合力携手布局智算产业，进而推动智算中心的绿色低碳和可持续发展。同时，施耐德电气也与中讯邮电咨询设计院开创了“产学研用”融合模式新纪元。依托于施耐德电气低压柜、断路器、POI智能配电站控终端等产品，为智算中心、数据中心多场景提供定制化解决方案。双方通过资源共享、优势互补、技术合作共同打造行业新标杆，实现环境效益与经济效益双丰收。

“AI和ChatGPT的横空出世和深度应用，实实在在地带来了一些巨变：不仅是对我们的日常生活，而且对数据中心的整体构架、建设、使用都产生了颠覆性的影响。近期的数据指出，中国市场有着更大的发展前景。在中国市场的算力规模上，通用算力占据绝大部分。到2030年，比重会发生很大的变化，智能算力增速会高于通用算力，如果从功耗的角度来看，这个比例还会更高，在2030年之后实现攀升。”朱文沁说：“作为从业者，我们认为，全球的数据中心市场正在积极、飞速地向智算方向发展。在这场以智能算力为核心的深度变革中，施耐德电气希望能够与合作伙伴一起，共同研发、共同创新，更好地形成合力，赋能用户在适应性、韧性、高效与可持续方面实现相应的目标。”

写在最后

AI给数据中心行业带来了前所未有的机遇，同时，也给传统的数据中心和基础设施带来更多颠覆性的挑战，尤其是在能源角度。更加高效、更具韧性、更高适用性与更可持续性的智算中心也许是一个有效的破解手段，可以最大程度地抵消或减缓因为算力需求而带来的能源焦虑，从而给人类更多的时间，考虑如何从根本上解决问题——直到下一个问题的出现。