報告顯示，數(shù)據(jù)中心需求急劇增長，這主要得益于人工智能(AI)的進步和正在進行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

　　該報告的主要發(fā)現(xiàn)包括：

　　● 未來五年全球數(shù)據(jù)中心容量預(yù)計將翻一番

　　● 預(yù)計2023年至2028年間，數(shù)據(jù)中心用電量每年平均增長23%

　　● 預(yù)計同期人工智能專用數(shù)據(jù)中心的能源使用量每年平均增長43%

　　● 預(yù)計到2024年，超大規(guī)模企業(yè)每年的IT支出將增加480億美元

　　數(shù)據(jù)中心的急劇增長并不意外，因為處理人工智能工作負載的GPU需要比傳統(tǒng)處理器更高的功耗。新的人工智能模型的規(guī)模正在迅速增長，而且人工智能的采用率非常高，因此推動了數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施支出的激增。

　　數(shù)據(jù)中心的電力將何去何從

　　由于人工智能進步和持續(xù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需的計算能力，對數(shù)據(jù)中心容量的需求正在激增。

　　包括亞馬遜、谷歌、微軟和Meta在內(nèi)的超大規(guī)模企業(yè)正在迅速建設(shè)和租賃新的數(shù)據(jù)中心容量，以滿足預(yù)期的未來需求，重點關(guān)注空間和電力。

　　人工智能有兩個主要操作：“訓練”，即隨著時間的推移建立和擴展模型;以及“推理”，即利用現(xiàn)有模型得出響應(yīng)。

　　推理所需的計算資源比訓練少得多。然而，隨著人工智能應(yīng)用的使用率不斷提高，推理正在快速增長，對數(shù)據(jù)中心的推理請求量將大幅增長。預(yù)計未來五年推理將占據(jù)人工智能工作負載的絕大部分。

　　云遣返并不是主要問題

　　云回流正日益成為人們關(guān)注的焦點。將工作負載從云端轉(zhuǎn)移回國內(nèi)并非新鮮事，但將工作負載遷移到云端的規(guī)模遠遠超過了轉(zhuǎn)移量。超大規(guī)模企業(yè)的增長率、主要服務(wù)于本地市場的IT硬件基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)商的增長率低迷，以及各種第三方報告都證明了這一點。

　　云計算超大規(guī)模企業(yè)將優(yōu)先考慮人工智能投資

　　未來幾年數(shù)據(jù)中心將迎來強勁增長。去年經(jīng)歷了一段調(diào)整周期，企業(yè)客戶優(yōu)化了他們的云使用。一些云服務(wù)提供商(如AWS)現(xiàn)在更加穩(wěn)定。然而，展望未來，市場應(yīng)該預(yù)計傳統(tǒng)服務(wù)的云收入增長將低于幾年前?？傮w而言，預(yù)計增長率將達到強勁的兩位數(shù)年增長率。

　　展望未來，我們應(yīng)該會繼續(xù)看到大型企業(yè)客戶將選擇性工作負載轉(zhuǎn)移到公共云，而中小企業(yè)將更多地依賴公共云，然而，市場正在接近一個平衡點，其中一定數(shù)量的工作負載將保留在本地的私有數(shù)據(jù)中心，而不是云端。

　　預(yù)計今年云服務(wù)提供商將繼續(xù)優(yōu)先考慮AI投資，而不是傳統(tǒng)IT投資。這需要大量投資，而且可能在一段時間內(nèi)無法獲得回報，但沒有人愿意落后。第一批采用者往往會保持強大的優(yōu)勢，就像亞馬遜10年前在云計算領(lǐng)域所做的那樣。