人工智能（AI）已成为主流。随着 OpenAI 的 ChatGPT 等解决方案的推出，在一夜之间赢得了数亿用户，人工智能模型也不再在后台“低调”工作。相反，它已经占据了舞台的中心。
数据中心是用于在网络上传递、加速、展示、计算和存储数据信息的物理场所，主要使用在于对数据计算和储存有较大需求的组织。一个完整的数据中心由数据中心IT设备和数据中心基础设施构成。
以超大规模运营商的大型数据中心数量角度来看，随着行业集中度的逐步提升，全球超大型数据中心数量总体增长。据Synergy Research Group的最新数据，截至2021年超大规模提供商运营的大型数据中心总数增加到700个左右，较2020年同比增长17.25%。根据Synergy Research Group最新预测，凭借目前已知的314个未来新超大规模数据中心的规划，运营数据中心的安装基数将在三年内突破1000个大关，并在此后继续快速增长。
但是，随着AI成为数据中心运营的基本组成部分，透明度和问责制问题将理所当然地发挥作用。可持续性也将在数据中心人工智能决策中发挥巨大作用。资源匮乏的工作负载使用先进的 CPU 和 GPU，需要先进的液体冷却系统来防止硬件损坏。因此，到 2030 年，数据中心能源消耗预计将增加 12%。
在一些数据中心市场，例如美国北弗吉尼亚州和凤凰城，对数据中心空间的需求极其强劲，数据中心服务商和超大规模云厂商在潜在需求爆发前已经购买了大量土地。
虽然咱们不可以将当前的数据中心热潮100%归因于人工智能，但可以合理地假设人工智能的增长是部分原因。在超大规模企业正展开竞赛以加快建设人工智能基础设施（投入在基础设施上的资金可支持这一观点）的情况下，今后建设团队可能会忙碌相当长的一段时间。AI会像公有云一样推动数据中心行业的需求吗？先来看看市场一线厂商的动作。
相关多个方面数据显示，全球目前约有8000多个数据中心，主要分布在美国、亚洲和欧洲。美国北弗吉尼亚州是全球*的数据中心集散地，约有300个数据中心。从能耗角度看，2023年北弗吉尼亚州数据中心消耗电量2552MW，达拉斯耗电654MW，硅谷615MW，北京数据中心耗电1799MW，伦敦耗电1052MW，法兰克福864MW。
亚马逊已经投资78亿美元在俄亥俄中部建设数据中心。而且，随着远程办公的流行，大量资金也流向数据中心、通信基础设施、光纤、信号塔及相关科技产业。
除了基础设施投资外，微软还将拨款数百万英镑用于培训人员掌握构建和用AI所需的技能。此外，微软还将引进超过2万台*进的图形处理器到英国，这是机器学习和开发人工智能所需的关键技术。这项投资还包括一个培训计划，以帮助确保英国人具备构建和使用AI所需的技能。
此项投资标志着Meta在印第安纳州建设的新数据中心将专注于人工智能技术的研发和应用。该举措旨在提升MetaPlatforms在AI领域的竞争力，进一步巩固其在全球科学技术市场的地位。这一举措也将为当地经济发展带来积极影响，提升当地科学技术人才培养和创新能力，为印第安纳州乃至全球的AI产业发展注入新的活力。
据悉，这两座数据中心的*目的，是在消费的人特定应用领域中进行 AI 研究和大语言模型的开发，每个集群都包含了 24576 块英伟达 H100 AI GPU，将用于自家大语言模型 Llama 3 的训练。Meta 官方表示，这些集群的高性能网络结构的效率及关键存储决策、配合每个集群中的 H100 GPU，能够为更大、更复杂的模型提供支持，为通用AI产品开发、AI 研究的进步铺路。
谷歌副总裁兼谷歌英国和爱尔兰董事总经理Debbie Weinstein表示:“一旦完成，这项投资将为英国各地的公司能够带来关键的计算能力，支持AI创新，并帮助确保为谷歌云客户和英国及海外的谷歌用户更好的提供可靠的数字服务。”
他们补充说，这笔投资建立在三者的基础上：2022年以10亿美元收购的Central Saint Giles office、Kings Cross一个100万平方英尺的开发项目和推出无障碍探索中心。谷歌指出，它打算在2030年之前让所有数据中心和园区都使用无碳能源。2022年，谷歌宣布与Engie达成电力购买协议，购买苏格兰马里西风电场产生的海上风能。
