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人工智能資料中心有何重要意義?

手機螢幕上的人工智慧應用程序,包括DeepSeek、ChatGPT、Gemini、 Claude和Perplexity

Getty Images
AI服務需要大量的運算能力

這是一筆難以想像的巨額支出。根據投資銀行摩根士丹利估算,全球在2029年前將投入約3萬億美元(約2.2萬億英鎊),用於建設資料中心支援人工智能(AI)。

該公司還補充說,其中約一半將用於建設成本,另一半則投入昂貴的AI硬體設備。

換個角度來看,這大致相當於2024年整個法國的經濟規模。

光是在英國,預計未來幾年將再建約100個資料中心,以應對AI運算需求。

其中部分將由微軟興建,該公司本月稍早宣布將在英國AI領域投資300億美元(約220億英鎊)。

那麼,AI資料中心與傳統儲存個人照片、社群帳號與工作應用的伺服器建築有何不同?它們真的值得如此龐大的投資嗎?

資料中心規模多年來持續擴大。

科技業創造了一個新詞「超大規模」,用來描述電力需求高達數十兆瓦的數據中心,而千兆瓦級的數據中心也應運而生。

人工智能正推動資料中心的演進。目前多數AI模型仰賴輝達(Nvidia,英偉達)的高階晶片進行運算。

這些晶片安裝於大型機櫃中,每個機櫃造價約400萬美元。而這些機櫃正是AI資料中心與傳統資料中心的關鍵差異所在。

大型語言模型(LLMs)在訓練過程中,必須將語言拆解成無數細微的語意單元,這只有在多台電腦緊密協作、彼此距離極近的情況下才可能實現。

為何距離如此重要?每相隔一公尺,晶片間的資料傳輸就會增加一奈秒(nanosecond,十億分之一秒)的延遲。

雖然聽起來這樣的延遲似乎微不足道,但當整個倉庫裡數以千計的電腦同時運作時,這些微小的延遲會不斷累積,進而削弱AI所需的運算效能。。

因此,AI運算機櫃被密集排列,以消除延遲,實現科技業所稱的「平行運算」,讓整個數據中心如同一台巨型電腦協同作業。這一切都體現了「密度」,這在AI建構領域是一個神奇的詞。

密度設計能消除傳統資料中心因處理器距離過遠而產生的運算瓶頸。

鐵絲網前立著一塊「谷歌雲」(Google Cloud)標誌。後方是一個資料中心。

Bloomberg via Getty Images
Google是爭相建立AI基礎設施的巨頭之一

然而,這些密集排列的AI運算機櫃消耗大量電力,尤其在大型語言模型訓練期間,電力需求會激增。

這些電力高峰需求相當於數千戶家庭同時開關電熱水壺,每隔幾秒就重複一次,對當地電網會造成不穩定負荷,必須謹慎管理。

資料中心工程顧問機構「Uptime Institute」的丹尼爾·比佐(Daniel Bizo)表示:「與人工智能工作負載對電網的需求相比,普通資料中心在後台只是發出穩定的嗡嗡聲。」

正如這些同步開關的熱水壺,AI運算帶來的突發用電高峰,正如比佐所說,是一個「獨特的難題」。

他形容這種突發性電力需求為「單一負載問題」,「這種規模的單一工作負載前所未見,它是極端的工程挑戰,堪比阿波羅登月計畫。」

資料中心營運者正透過各種方式應對能源挑戰。

英偉達(Nvidia,輝達)執行長黃仁勳本月稍早接受BBC訪問時表示,短期內希望英國能使用更多脫離電網的天然氣渦輪機,以減輕公共電網負擔。

他補充,AI本身可設計更高效的天然氣渦輪機、太陽能板、風力渦輪機與核融合能源,以生產更具成本效益的可持續能源。

微軟正投入數十億美元於能源項目,包括與「星座能源」(Constellation Energy)合作,使三哩島(Three Mile Island)再次生產核能。

由母公司Alphabet持有的Google也投資核能,目標在2030年前實現零碳能源運作。

亞馬遜旗下的亞馬遜雲端運算服務(Amazon Web Services, AWS)則表示,目前已是全球最大企業級可再生能源購買者。

兩座巨大的冷卻水塔矗立在三哩島,左側是藍白色的發電廠。

Bloomberg via Getty Images
微軟的投資將重啟三哩島的核電

資料中心產業也敏銳地意識到,立法機構正密切關注AI工廠的負面影響,尤其是其龐大能源消耗可能對地方基礎設施與環境造成衝擊。

其中一項環境影響是冷卻晶片所需的大量用水。

在美國維吉尼亞州,資料中心數量持續增加,支撐亞馬遜與谷歌等科技巨頭營運。

當地正考慮一項法案,將新資料中心的審批與用水量掛鉤。

而英國林肯郡北部,一座擬建AI工廠則遭到負責該地供水的安格利亞水務公司(Anglian Water)反對。

安格利亞水務公司指出,無義務為非民生用途供水,並建議使用廢水處理最後階段的回收水作為冷卻液,而非飲用水。

面對實際挑戰與高昂成本,AI資料中心是否只是一場泡沫?

在近期一個資料中心會議上,一名發言人創造了「炫耀瓦特」(Bragawatts,指誇大其詞)這種説法,用來形容業界誇大AI設施規模的現象。

科技投資顧問公司DTCP的資料中心專家札爾·林布瓦拉(Zahl Limbuwala)坦言,未來AI資料中心的支出存在重大問題。

「目前的發展軌跡令人難以置信,確實有不少誇張言論。但投資必須帶來回報,否則市場將自行修正。」

儘管如此,他仍認為AI在投資領域具有特殊地位,「AI的影響將超越過去所有技術,包括網絡。因此,我們需要所有這些千兆瓦的電力是完全有可能的。」

他補充,撇除誇張言論,AI資料中心是「科技界的不動產」。

1990年代的網路泡沫缺乏實體基礎,而AI資料中心則非常扎實。不過,支撐這一切的投資熱潮,不可能永遠持續下去。

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