亚马逊网络服务(AWS)、微软Azure和谷歌云平台(GCP)等超大规模企业正处于数据中心扩张狂潮之中，到本世纪末，它们将控制全球近三分之二的数据中心容量，是2017年控制容量的八倍。
新报告中发现，超大规模企业目前控制着全球1,000多个大型数据中心，占全球所有数据中心容量的41%。这些超大规模企业容量中，超过一半来自自建数据中心，其余部分来自租赁设施。
此次扩张使得超大规模数据中心的容量现已超过全球本地数据中心的容量，后者占总容量的37%。这与六年前形成了“鲜明对比”，当时近60%的数据中心容量位于本地设施中。
未来几年，这一差距还将继续增长，预测到2029年，超大规模企业将控制全球60%的数据中心容量，而本地数据中心仅占20%。
2012年，企业在数据中心硬件和软件上的花费是云基础设施服务的12倍，而如今他们在云服务上的花费是其数据中心基础设施的3倍。再加上[软件即服务]和面向消费者的数字服务（如社交网络、电子商务和在线游戏）的迅猛增长，超大规模数据中心的蓬勃发展。
人工智能推动数据中心需求
企业也在将更多的设备放置在主机托管设施中，这减少了他们的整体内部数据中心容量，而且随着企业更多地利用人工智能（AI）服务，这种做法预计还会继续增加。
生成式人工智能技术和服务的兴起只会在未来几年加剧这些趋势，因为超大规模运营商比大多数企业更有能力运行人工智能运营。
报告指出，大型企业计划在今年年底前将支持AI的应用数量增加近一倍。这意味着到2024年底，支持AI的应用数量将从2023年底的250个增加到488个。
这种转变还可能影响数据中心的整体排放。
基于云的超大规模基础设施产生的排放量比自有数据中心少60%。超大规模企业已经对可持续发展进行了大规模投资，并且将更大比例的能源直接用于数据处理。
这些数据中心投资的一部分正转向先进的能源管理技术，以应对与人工智能相关的数据中心处理和存储需求的激增。
到目前为止，大多数加速计算部署都是在未完全设计用于支持的设施中，人工智能进化的下一个进步是将加速计算部署在具有专用电源和冷却基础设施的设施中。在许多情况下，这些数据中心物理基础设施订单已经下达给供应商。反过来，DCPI供应商一直在进行制造投资以支持增加的产能，预计这将在未来18个月内实现有意义的DCPI市场增长。随着加速计算和专用物理基础设施的部署相一致，人工智能工作负载性能将受益。
超大规模企业继续投资数据中心
超大规模企业越来越多地暗示需要增加与人工智能相关的投资。拥有足够的容量来支持不断增长的人工智能数据中心流量非常重要，但如果提供了过多的容量，那么经济效益就会相当糟糕。
目前的现实是，虽然我们在人工智能领域和基础设施方面投入了大量资金，但我们希望拥有比现在更多的产能。目前全球数据中心总数中28%符合这一规模定义，但随着企业建立能够容纳人工智能/生成式人工智能工作负载，和其他数据密集型应用的大型数据中心，这一数字到2030年将增长到43%。
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