为什么数据中心越来越重视投产速度？

  • 高盛参加的DCD Connect会议上，与会者普遍认为，从选址到创收所需的时间是首要选址标准；电力仍是最大约束，许可、社区支持和劳动力也影响建设。
  • 一家保险公司表示，其监督的约60个在建数据中心项目中，原定建设周期为18至40个月，85%至90%的项目进度慢于预期；部分供应链延误仅为两至三个月。
  • 为应对漫长的设备采购周期，开发商更早锁定长交期设备，有时甚至在确定主要租户之前采购，这会促使其更早投入更多股权资金。

模块化和供电设计如何应对AI负载？

  • 与会者观察到，数据中心建设正从现场建造转向组装。模块化方案的工期更可预测，更换速度也更快；未来替换对象可能从内部IT硬件扩展到外部模块。
  • AI负载可能在5毫秒内波动约相当于设施容量的60%。部分早期AI站点原为稳定负载设计的设备因频繁循环运行，已出现轴和齿轮箱损坏；冗余配置可降低设备满负荷运行和承受冲击的程度。
  • AI训练任务中断后较易恢复，推理任务对可靠性要求更高，负载波动虽较小但仍不可忽视。与会者还认为，部分对延迟不敏感的推理任务有机会利用现有站点的剩余容量。

自备电源和800V直流能多快普及？

  • 与会者对表后电源能否长期承担主要供电存在分歧。会议估计，这类位于电表用户侧的供电方案成本约为电网接入的两倍，韧性较低，还可能增加空气许可等审批难题；不过，与会者普遍认为未来供电模式会更加混合。
  • 与会者普遍预计，到2028年，800V直流不会用于多数新建AI数据中心，而会分阶段推广。直流电弧防护和带电更换更困难，相关标准及具备操作培训的人员也较少。

新兴选址和网络需求会怎样变化？

  • 传统一、二级数据中心市场的新建项目受到明显限制。与会者称，目前在建项目储备中77%位于新兴市场，并预计这些市场的新增容量将继续快于传统市场，表后电源可能进一步加速这一趋势。
  • AI推理是否会带动边缘计算仍有争论：主权AI和足够精简、能完全在边缘运行的模型可能带来需求；若长距离传输的延迟变得可以忽略，边缘计算的必要性则会降低。
  • 与会者认为电信运营商可凭借最后一公里连接和现有许可能力参与AI建设，但其资本成本高于超大规模云厂商，可能限制所需投资。光纤也可能成为瓶颈，部分地区的沟槽施工等待时间达到36个月。