生成式AI（AIGC）無疑是當今最具創(chuàng)新性和影響力的技術之一，它正在改變著各行各業(yè)的運作方式和商業(yè)模式。生成式 AI 的應用場景廣泛，發(fā)展?jié)摿薮?。根?jù)《中國 AI 數(shù)字商業(yè)產業(yè)規(guī)模展望》報告預測，生成式 AI 的市場規(guī)模將從 2020 年的 40 億增長到 2025 年的 495 億，約有近12倍的增長空間。

生成式 AI 的發(fā)展離不開強大的算力支撐，海量數(shù)據(jù)和模型的訓練需要高效的計算資源來處理，也需要高速的網絡來進行傳輸和交互，才能保證高質量和高效率的內容生成。相比于傳統(tǒng)應用，生成式AI對算力和數(shù)據(jù)中心提出了更高的要求。

在近日舉行的第十八屆中國 IDC 產業(yè)（大灣區(qū)）年度大典上，萬國數(shù)據(jù)高級副總裁汪琪以《打造全球智算底座，云網連接數(shù)字未來》為題，分享了萬國數(shù)據(jù)在AIGC需求爆發(fā)性，對數(shù)據(jù)中心產業(yè)發(fā)展的思考，以及在數(shù)算網一體融合等方面的實踐與創(chuàng)新。

生成式 AI 的算力需求變革

汪琪指出，經過幾年的發(fā)展，AIGC已經形成了自己的上下游的生態(tài)，其產業(yè)結構可劃分為上中下三層：基礎層、中間層和應用層?；A層是以大模型訓練為主的層面，它需要超高的算力門檻、數(shù)據(jù)門檻和算法門檻。中間層是以垂直化場景二次開發(fā)為主的層面，它需要對大模型進行抽取、微調和適配。應用層是以滿足終端用戶實際應用為主的層面，它是在訓練模型的基礎上針對用戶的文字，照片，視頻等多模態(tài)多場景下的需求進行滿足。

“在AIGC 場景下，數(shù)據(jù)中心需要具備更高密度的計算、網絡連接及數(shù)據(jù)交互綜合能力。”汪琪表示，不斷迭代的算法，海量的訓練數(shù)據(jù)以及多模態(tài)多場景下豐富的應用生態(tài)，都需要超高的算力加以支撐和應用。

算力的高度集中，是生成式AI對數(shù)據(jù)中心帶來的最顯著的影響。汪琪以8芯片的服務器舉例：每臺服務器耗電量在3kW左右，當前主流4-6kW的機柜只能容納1-2臺服務器，這樣的密度顯然難以支撐起一次高性能的智能訓練需求。

因此，提升算力密度需要數(shù)據(jù)中心在服務器承載能力和電力供給上給予充足的保障。萬國數(shù)據(jù)與主流芯片廠商合作，支持包括CPU、GPU、NPU 等在內的多元算力及仿真系統(tǒng)，并實現(xiàn)了大單機柜支持功率可達30-50kW，完美解決了算力密度的問題。

生成式AI為數(shù)據(jù)中心帶來的第二個挑戰(zhàn)就是網絡需求。一方面是AI大模型在訓練的過程中需要多機、多卡互聯(lián)互通，對網絡吞吐能力要求極高。另一方面是AI大模型的迭代、升級要進行海量數(shù)據(jù)的更新，需要網絡的支撐。

萬國數(shù)據(jù)在傳統(tǒng)網絡的基礎上，進一步對IB，ROCE等客戶網絡需求提供支持，滿足AI大模型訓練所需。通過與運營商、云商合作，實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心之間、數(shù)據(jù)中心與互聯(lián)網之間、數(shù)據(jù)中心與云之間的高速連接和傳輸。為數(shù)據(jù)源提供了高帶寬、低延時的通路。

打造綠色生態(tài)底座

在滿足生成式AI需求的同時，高密度、高算力也為數(shù)據(jù)中心帶來了高能耗的挑戰(zhàn)。作為最早在國內提出2030年達成碳中和及100%使用可再生能源目標的數(shù)據(jù)中心企業(yè)，萬國數(shù)據(jù)采用了多種措施來實現(xiàn)生成式AI時代的綠色發(fā)展目標。

一方面，萬國數(shù)據(jù)研發(fā)了更加高效的智慧能源管理系統(tǒng)，提高能源利用率，采用新技術如液冷、氟泵等，降低散熱損耗，提高機柜密度，減少空間占用。另一方面是強運營，通過萬國數(shù)據(jù)在各個數(shù)據(jù)中心的節(jié)點、子系統(tǒng)，以及大量的傳感器，以人工智能的方式進行自動的運營和管理，實現(xiàn)運營能效的持續(xù)提升。

在高算力、綠色低碳的基礎上，算力生態(tài)是生成式AI產業(yè)高質量發(fā)展的重要保障，這其中包括芯片廠商、服務器廠商、云服務商等。數(shù)據(jù)中心作為基礎設施，需要為產業(yè)提供一個開放、共享、靈活、高效的平臺，讓各方可以互聯(lián)互通，共享資源，協(xié)同創(chuàng)新。

“將來的AI數(shù)據(jù)中心，有三個角色要承擔，”汪琪表示，面向AI芯片提供方，數(shù)據(jù)中心要提供研發(fā)、仿真環(huán)境的支撐；面向AI服務器提供商，數(shù)據(jù)中心要提供高算力、高帶寬、低延時網絡，并幫助客戶做好部署及二次開發(fā)應用的生態(tài)通道；面向終端客戶，數(shù)據(jù)中心應當提供滿足各種場景需求的生態(tài)鏈接。

“萬國數(shù)據(jù)希望給大家提供的不僅僅是機架，還要提供包括網絡服務，以及數(shù)據(jù)中心之間的、數(shù)據(jù)中心到各朵云的生態(tài)連接的服務，”汪琪表示，萬國數(shù)據(jù)擁有超過 100 座自建數(shù)據(jù)中心，覆蓋全國主要區(qū)域和東南亞核心城市，服務830多家知名客戶，“萬國數(shù)據(jù)希望打造的是一個全球智算底座，一個云網連接數(shù)字未來的生態(tài)平臺。”