在当今的超互联世界中，数据中心已成为我们数字经济的神经中枢。微软等超大规模科技巨头和贝莱德等全球投资巨头正在集中大量资源，投入数十亿美元用于数据中心建设，并押注这些设施将支撑下一波技术创新浪潮。随着人工智能以令人眼花缭乱的速度发展，风险从未如此之高。一个典型的例子是最近宣布在休斯顿离网氢动力中心附近建立一个突破性的 1 GW 数据中心，旨在为人工智能提供动力。这个庞大的项目凸显了这场高风险的人工智能赌博的规模之大。
美国政府正在密切关注。白宫成立了人工智能数据中心基础设施工作组，将人工智能数据中心的发展视为国家安全和经济利益的优先事项。最大的数据中心运营商和科技公司 CoreWeave、QTS、谷歌、AWS、Meta、微软、NVIDIA、OpenAI 和 Anthropic 的首席执行官最近会见了公用事业行业的领导者，以确保美国在人工智能基础设施方面保持竞争优势。
<但这些大规模投资也伴随着巨大的风险。随着科技投资者开始仔细审视这些人工智能企业的回报时间，在投入数十亿美元进行开发之前了解数据中心的具体用例至关重要。如果没有大量资本支出，数据中心就无法替代或轻易改变用途。这句格言“措施两次，削减一次”再合适不过了，尤其是当一座 100 兆瓦的设施可能会让您损失 14 亿美元时。这种财务现实就是为什么像微软和贝莱德这样的巨头联手合作解决这些高风险项目，而不是单打独斗。数据中心是旨在以最小的延迟处理惊人的数据量和流量，使其成为各种关键功能不可或缺的一部分。但这些数据中心的设计必须与其预期用例密切相关。例如，加密货币挖矿优先考虑廉价电力而不是低延迟，这深刻影响了位置、设计和冗余要求。与此同时，人工智能推理工作负载需要高计算能力和极低的延迟，需要完全不同的方法。
数据中心在当今数字经济中的重要性怎么强调都不为过，它们是一切事物的命脉：
这些只是数据中心如何融入现代生活各个角落的几个例子。随着数字需求的不断增长，构建和管理这些设施的复杂性也随之增加。
构建数据中心并不是一项简单的任务。典型的设施包含物理服务器机架、尖端网络设备和海量存储设备，所有这些都由高度冗余的电源和冷却基础设施提供支持，旨在确保近乎完美的正常运行时间。当今的数据中心越来越依赖智能控制系统（例如数据中心基础设施管理软件）来优化性能和能源效率。
但数据中心并不是千篇一律的解决方案。它们需要大量的前期规划和资金。每种类型的数据中心都是为了满足特定需求而设计的，改变用例可能会对长期生存能力和盈利能力产生灾难性影响。
何时建设或投资数据中心，了解不同类型至关重要：
传统上，数据中心也根据预期正常运行时间和可靠性按层级进行排名：
随着人工智能和机器学习变得更加核心对于全球经济而言，数据中心将在推动数字世界方面发挥更加关键的作用。但这种扩张也带来了巨大的风险和复杂性。人工智能工作负载的快速增长给数据中心带来了压力，要求其以更低的延迟提供更多的计算能力，但出错的成本是巨大的。这就是为什么在投入建设之前仔细评估数据中心的预期用例至关重要。
通过将技术与特定业务驱动因素结合起来战略性地进行数据中心投资的公司将是在这个快速变化的环境中取得成功的公司。那些无法理解数据中心设计、建设和运营细微差别的人可能会面临巨大的财务损失，并错过人工智能驱动的未来。
Emil Sayegh 是一位连续技术首席执行官，拥有超过 12 年的从业经验。拥有私募股权投资首席执行官的经验，在 IT 和技术领域拥有超过 25 年的经验
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