这个数字庞大到难以想象。全球范围内，从现在到2029年，支持人工智能的数据中心投资总额将达到约3万亿美元（约合2.2万亿英镑）。这一预估来自投资银行摩根士丹利，该机构补充说明，其中近半资金将用于建设成本，另一半则用于支撑AI革命的昂贵硬件设备。
为直观理解这个数字——它大致相当于2024年法国全年经济总量。仅在英国，未来几年就预计将新建100座数据中心以满足AI算力需求。部分设施将由微软投建，该公司本月早些时候宣布向英国AI领域注资300亿美元（约合220亿英镑）。
AI数据中心与存放个人照片、社交媒体账户和工作应用程序的传统计算机服务器集群有何不同？它们是否值得如此巨额投入？数据中心规模多年来持续扩张。在千兆瓦级（比兆瓦大一千倍）概念出现前，科技行业曾创造”超大规模”一词来描述能耗达数十兆瓦的设施。
但AI彻底改变了游戏规则。大多数AI模型依赖英伟达昂贵的计算芯片处理任务。每台价值约400万美元的英伟达芯片机柜，正是AI数据中心差异化的关键所在。训练AI软件的大型语言模型必须将语言分解为所有可能的微观语义单元，这要求计算机集群以极高密度协同运作。
为何物理距离如此重要？芯片间每增加一米距离，处理时间就会延长一纳秒（十亿分之一秒）。这看似微不足道，但当整个仓库的计算机同时运转时，这些微小延迟会不断累积，削弱AI所需的性能表现。因此AI处理机柜紧密排列，以消除延迟因素，实现科技界所称的”并行处理”——如同运作一台巨型计算机。
这一切都指向”密度”这个AI建设领域的关键词。高密度架构消除了普通数据中心因处理器相隔数米而产生的计算瓶颈。
然而，这些密集排列的机柜消耗着千兆瓦级的电力，而大语言模型训练更会引发电力需求的剧烈波动。这种波动相当于数千户家庭每几秒钟同步开关电水壶的耗电量。当地电网需要审慎管理此类非常规需求。
数据中心工程咨询机构Uptime Institute的分析师丹尼尔·比佐以数据中心能效研究为业。他指出：”与AI工作负载对电网的需求相比，普通数据中心的能耗如同背景中稳定的嗡鸣。”正如那些同步开关的水壶，AI算力的突然激增带来了比佐所称的”单一化难题”。
“如此规模的单一化工作负载前所未见，”比佐表示，”这堪称极端的工程挑战，堪比阿波罗登月计划。”数据中心运营商正通过多种方式应对能源挑战。
英伟达首席执行官黄仁勋本月早些时候向BBC透露，短期内他期望英国能更多使用”离网燃气轮机，以避免对公共电网用户造成负担”。他表示AI本身将设计出更高效的燃气轮机、太阳能板、风力涡轮机和核聚变装置，以生产更具成本效益的可持续能源。
微软正斥资数十亿美元投入能源项目，包括与Constellation能源公司达成协议，让三哩岛核电站恢复供电。 Alphabet旗下谷歌也将核能投资作为其2030年前实现无碳能源战略的组成部分。而零售巨头亚马逊旗下的AWS则宣称，其已成为全球最大的可再生能源企业采购商。
数据中心行业敏锐地意识到，立法者正密切关注人工智能工厂的负面影响——其高能耗可能对当地基础设施和环境造成冲击。其中一项环境影响包括需要大量供水来冷却持续运转的芯片。
在美国弗吉尼亚州（聚集着越来越多维持亚马逊和谷歌等科技巨头运营的数据中心），一项将新数据中心审批与耗水量挂钩的法案正在审议中。与此同时，英国林肯郡北部拟建的人工智能工厂遭到安格里安水务公司的反对，该公司负责拟建地区的自来水供应。
安格里安水务指出，其没有义务为非民用用途供水，并建议使用污水处理末端的再生水作为冷却剂，而非饮用水。面对人工智能数据中心面临的实际问题和巨额成本，整个发展浪潮是否真是一个巨大的泡沫？
在近期一次数据中心会议上，有演讲者创造了”吹嘘瓦特”一词，形容行业对拟建人工智能基地规模的夸大描述。科技投资顾问公司DTCP的数据中心专家扎尔·林布瓦拉承认，关于人工智能数据中心支出的未来存在重大疑问。
“当前的发展轨迹令人难以置信。确实存在大量夸大其词的现象。但投资必须产生回报，否则市场会自我修正。”尽管牢记这些警示，他仍认为人工智能在投资领域值得特殊地位。”人工智能将比包括互联网在内的既往技术产生更大影响。因此我们需要所有那些千兆瓦级电力是可行的。”
他指出，撇开夸大宣传不谈，人工智能数据中心”是科技世界的不动产”。诸如1990年代互联网泡沫之类的投机性科技泡沫缺乏实体基础，而人工智能数据中心具有扎实根基。但背后的投资热潮不可能永远持续。
【本文精选自BBC，原文链接：https://www.bbc.com/news/articles/ckg2ldpl9leo】