預計到2030年，數據中心使用的全球電力消耗份額可能會從目前的2%飆升至20%以上。數據中心使用大量電力來運行和冷卻服務器。報告指出，到2026年，全球數據中心的電力消耗將增加一倍以上，消耗的電量與日本相當。

　　據報告稱，增加數據中心能源需求的因素包括訓練大型語言模型的密集工作量。為支持大型語言模型的訓練，對計算能力的需求呈指數級增長，這將對數據中心產生深遠的影響，并可能是能源轉型中最容易被忽視的方面之一。

　　需求激增

　　在電力基礎設施擴張方面落后的發達國家，對數據中心運營的需求正在增長。例如，到2026年，愛爾蘭數據中心的電力需求將翻一番，占該國電力需求的三分之一。

　　數據中心運營商正在以不同的方式應對這一挑戰。一些運營商正在積極與零碳能源供應商合作，將專用電源納入其數據中心綜合體。

　　數據中心正在采用的零碳戰略包括與施耐德電氣等可再生能源供應商合作。一些網站正在尋求氫能，其中包括微軟，它開發了氫燃料電池來取代柴油發電機。

　　對于其他供應商來說，核能是一種選擇。例如，AWS收購了位于賓夕法尼亞州塞勒姆Susquehanna核電站附近的TalenEnergy擁有的數據中心，利用附近的場地提供電力。

　　小型模塊化核反應堆，例如由薩姆·奧特曼支持的初創企業Oklo開發的核反應堆，也可以安裝在數據中心內或附近并提供可持續電力。

　　報告指出，數據中心運營商不僅必須考慮如何擴展其業務模式，以適應日益增加的計算強度和訓練深度神經網絡的需求，還必須考慮在何處建立新設施以及如何獲取豐富而廉價的電力。

　　小型模塊化核反應堆，例如由薩姆·奧特曼支持的初創企業Oklo開發的核反應堆，也可以安裝在數據中心內或附近并提供可持續電力。

　　報告指出，數據中心運營商不僅必須考慮如何擴展其業務模式，以適應日益增加的計算強度和訓練深度神經網絡的需求，還必須考慮在何處建立新設施以及如何獲取豐富而廉價的電力。

　　人工智能工作負載通常包括以下幾類：

　　數據處理和預處理：

　　數據收集：從各種來源收集數據，包括傳感器、數據庫、互聯網等。

　　數據清洗：處理缺失值、異常值、重復數據等。

　　數據轉換：將數據轉換為適合模型訓練的格式，如歸一化、標準化等。

　　模型訓練：

　　算法選擇：選擇適當的機器學習或深度學習算法。

　　超參數調優：調整模型的超參數以優化性能。

　　訓練過程：利用大量數據進行模型訓練，這通常需要強大的計算能力和大量時間，特別是對于深度學習模型。

　　模型評估：

　　性能指標：評估模型的性能指標，如準確率、精確率、召回率、F1分數等。

　　驗證和測試：在驗證集和測試集上評估模型，以確保模型的泛化能力。

　　推理和部署：

　　實時推理：在生產環境中使用訓練好的模型進行實時數據處理和預測。

　　批處理推理：對一批數據進行離線處理和預測。

　　模型優化：優化模型以提高推理效率和降低資源消耗。

　　持續學習和維護：

　　模型更新：隨著新數據的出現，定期更新和重新訓練模型。

　　監控和維護：監控模型在生產環境中的表現，及時發現和解決問題。

　　主要挑戰

　　計算資源需求：人工智能工作負載通常需要大量計算資源，特別是對于深度學習模型，這可能需要GPU或TPU等專用硬件。

　　數據管理：處理和管理大量的數據是一個巨大的挑戰，包括數據存儲、數據隱私和數據安全等方面的問題。

　　模型復雜性：復雜的模型需要精細的調優和優化，這需要專業知識和經驗。

　　應用場景

　　人工智能工作負載在各個行業有廣泛的應用，包括但不限于：

　　自動駕駛：需要處理和分析來自車輛傳感器的大量數據，以實現實時決策。

　　醫療診斷：利用AI模型對醫療影像和患者數據進行分析，輔助診斷疾病。

　　自然語言處理：處理和理解自然語言數據，如聊天機器人、語音識別、機器翻譯等。

　　金融服務：用于風險評估、欺詐檢測和投資策略優化等。

　　通過高效地管理和優化AI工作負載，企業和研究機構可以更好地發揮AI技術的潛力，解決實際問題，推動技術進步。