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人工智能產(chǎn)業(yè)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，功率密度將成為制約數(shù)據(jù)中心發(fā)展的關(guān)鍵
思瀚產(chǎn)業(yè)研究院    2024-04-25

大模型時(shí)代算力需求指數(shù)級(jí)爆發(fā)，算力基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)變革帶動(dòng)液冷配套升級(jí)。伴隨谷歌發(fā)布 Gemini1.5 pro，OpenAI 發(fā)布多模態(tài)大模型 Sora，大模型已經(jīng)在越來越多場(chǎng)景中展現(xiàn)出強(qiáng)大應(yīng)用性能，正在逐步走向商業(yè)化落地。根據(jù)我們測(cè)算，未來大模型將持續(xù)迭代升級(jí)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集將會(huì)數(shù)以萬倍的增長(zhǎng)，模型參數(shù)量也會(huì)不斷提升。

我們認(rèn)為，未來大模型所需算力將呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)：1）短期來看，大模型迭代優(yōu)化、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集增大將快速帶動(dòng)訓(xùn)練端算力需求；2）長(zhǎng)期來看，以 Sora 為代表的多模態(tài)將逐漸成熟帶動(dòng)下游 AI 應(yīng)用百花齊放，推理端算力需求將厚積薄發(fā)，推動(dòng)上游液冷等算力基礎(chǔ)配套設(shè)施高成長(zhǎng)。

高功率密度機(jī)柜增速更快，傳統(tǒng)風(fēng)冷已不能滿足其散熱需求。根據(jù)曙光數(shù)創(chuàng)年報(bào)，2021 年我國(guó)單機(jī)柜功率在 10kW 以上的數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)規(guī)模增速超過 10%，其中 30kW 以上增速達(dá) 31%。由于中國(guó)智算中心對(duì)計(jì)算節(jié)點(diǎn)數(shù)量有要求，節(jié)點(diǎn)間高速互聯(lián)光纖成本較高，此外小部分受制于占地面積、空間等因素，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心正在高密度化、規(guī)模化、集約化、綠色化發(fā)展，智算集群的致密化正在逐漸迫使數(shù)據(jù)中心從傳統(tǒng)風(fēng)冷向液冷轉(zhuǎn)變，單機(jī)柜功率密度逐漸攀升將成為制約數(shù)據(jù)中心發(fā)展的關(guān)鍵因素。

根據(jù) Colocation America 發(fā)布的數(shù)據(jù)，2020 年全球數(shù)據(jù)中心單機(jī)柜平均功率將達(dá)到 16.5kW，較之于 2008 年已增長(zhǎng)了 175%。根據(jù)賽迪顧問預(yù)測(cè)，隨著數(shù)據(jù)中心算力飛速提升，高功率單機(jī)柜將迅速普及，預(yù)計(jì) 2025 年，全球數(shù)據(jù)中心單機(jī)柜平均功率將達(dá)到 25kW。

以華為國(guó)產(chǎn)服務(wù)器為例測(cè)算單機(jī)柜功耗：我們假設(shè)以華為國(guó)產(chǎn)服務(wù)器為例測(cè)算單臺(tái)服務(wù)器功耗，Atlas 800 推理服務(wù)器（型號(hào) 3000）功耗為 1.5kW，Atlas 800 訓(xùn)練服務(wù)器（型號(hào) 9000）功耗在 4.6kW。

（注：受到其他因素影響，實(shí)際功耗要比測(cè)算數(shù)據(jù)高）。

標(biāo)準(zhǔn) 42U 機(jī)柜容量測(cè)算：根據(jù)數(shù)據(jù)，我們假設(shè)采用標(biāo)準(zhǔn) 42U（1U=4.445cm）機(jī)柜，Atlas 800 推理服務(wù)器（型號(hào) 3000）高度為 2U，Atlas 800 訓(xùn)練服務(wù)器（型號(hào) 9000）高度為 4U，考慮到服務(wù)器之間要留出散熱空間，同時(shí)考慮到交換機(jī)、理線器、擋板所占空間，我們大致估算一臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)機(jī)柜能容量在 11臺(tái)推理服務(wù)器、6 臺(tái)訓(xùn)練服務(wù)器。（注：實(shí)際能放置的服務(wù)器數(shù)量可能會(huì)因機(jī)柜的具體尺寸、服務(wù)器型號(hào)、散熱需求、以及其他設(shè)備和布線的需求而有所不同）。

標(biāo)準(zhǔn)機(jī)柜（42U）承載訓(xùn)練、推理服務(wù)器功耗均高于 10kW。根據(jù)測(cè)算，標(biāo)準(zhǔn) 42U 機(jī)柜放置 11 臺(tái)推理服務(wù)器功耗為：11×1.5=16.5kW；放置 6 臺(tái)訓(xùn)練服務(wù)器功耗為：6×4.6=27.6kW（考慮到其他因素，實(shí)際功耗通常要高于此數(shù)值）。我們預(yù)計(jì)，目前互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心平均單機(jī)柜功率密度在 50Kw 左右（由于采用 NVDIA 系列芯片，功耗大幅提高）。

大模型時(shí)代，單機(jī)柜功率密度將成為“木桶短板”。伴隨算力需求爆發(fā)式增長(zhǎng)，單機(jī)柜功率呈現(xiàn)逐漸攀升趨勢(shì)。根據(jù)賽迪顧問數(shù)據(jù)，單機(jī)柜 20kW 一般認(rèn)為是風(fēng)冷可解的散熱極限，20kW 以上需要采用液冷來保證其運(yùn)行穩(wěn)定性，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心采用風(fēng)冷散熱方式已不能滿足更大功率密度機(jī)柜散熱需求，在此趨勢(shì)下未來數(shù)據(jù)中心液冷將逐漸并全面替代風(fēng)冷。

更多行業(yè)研究分析請(qǐng)參考思瀚產(chǎn)業(yè)研究院《2023-2028年中國(guó)算力行業(yè)市場(chǎng)現(xiàn)狀與投資前景預(yù)測(cè)報(bào)告》《2023-2028年中國(guó)大模型行業(yè)市場(chǎng)現(xiàn)狀與投資前景預(yù)測(cè)規(guī)劃報(bào)告》，同時(shí)思瀚產(chǎn)業(yè)研究院亦提供行研報(bào)告、可研報(bào)告、產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、園區(qū)規(guī)劃、商業(yè)計(jì)劃、專項(xiàng)調(diào)研、建筑設(shè)計(jì)、境外投資報(bào)告等相關(guān)咨詢服務(wù)方案。

如下是思瀚定制化可研報(bào)告中摘取目錄，思瀚版權(quán)所有嚴(yán)禁外傳。

目錄

第一章 概述

1.1 項(xiàng)目概況

1.1.1 項(xiàng)目名稱

1.1.2 項(xiàng)目建設(shè)性質(zhì)

1.1.3 項(xiàng)目擬建地址

1.1.4 項(xiàng)目建設(shè)目標(biāo)

1.1.5 項(xiàng)目建設(shè)工期

1.1.6 項(xiàng)目投資估算及資金籌措

1.1.7 項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)規(guī)模

1.2 企業(yè)概況

1.3 編制依據(jù)及研究范圍

1.3.1 編制依據(jù)

1.3.2 研究范圍

1.3.3 編制原則

1.4 主要結(jié)論和建議

1.4.1 主要結(jié)論

1.4.2 建議

第二章 項(xiàng)目建設(shè)背景、需求分析及產(chǎn)出方案

2.1 項(xiàng)目背景

2.2 項(xiàng)目建設(shè)的必要性

2.2.1 滿足國(guó)內(nèi)人工智能發(fā)展需求

2.2.2 加強(qiáng)政府治理，提升公共服務(wù)能力

2.2.3 加速 AI 生態(tài)對(duì)接，推動(dòng)創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)聚集

2.2.4 順應(yīng)行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)，是公司人工智能戰(zhàn)略拓展的需要

2.3 項(xiàng)目建設(shè)的可行性

2.3.1 相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策為項(xiàng)目開展提供良好的發(fā)展空間

2.3.2 充足的技術(shù)和人才儲(chǔ)備，為項(xiàng)目的實(shí)施提供了充分的保障

2.3.3 廣闊的市場(chǎng)空間為項(xiàng)目的實(shí)施提供了良好的市場(chǎng)基礎(chǔ)

2.4 市場(chǎng)需求分析

2.4.1 全球算力進(jìn)入新一輪快速發(fā)展期

2.4.2 我國(guó)開啟算力賦能數(shù)字經(jīng)濟(jì)新篇章

2.4.3 全球人工智能計(jì)算中心的發(fā)展現(xiàn)狀

2.4.4 我國(guó)人工智能計(jì)算中心的發(fā)展現(xiàn)狀

2.4.5 人工智能計(jì)算中心面臨的新形勢(shì)和新需求

2.5 項(xiàng)目建設(shè)內(nèi)容、規(guī)模和產(chǎn)出方案

2.5.1 項(xiàng)目建設(shè)內(nèi)容及規(guī)模

2.5.2 項(xiàng)目服務(wù)規(guī)模

2.6 項(xiàng)目商業(yè)模式

第三章 項(xiàng)目選址與要素保障

3.1 項(xiàng)目選址方案

3.1.1 項(xiàng)目選址的原則

3.1.2 選址方案的確定

3.2 項(xiàng)目建設(shè)條件分析

3.2.1 地理環(huán)境

3.2.2 科學(xué)技術(shù)

3.2.3 交通運(yùn)輸

第四章 項(xiàng)目建設(shè)方案

4.1 技術(shù)方案

4.1.1 智能算力中心的整體架構(gòu)

4.1.2 智能算力中心技術(shù)架構(gòu)體系

4.1.3 智能算力中心異構(gòu)集群部署方案

4.2 設(shè)備方案

4.3 工程方案

4.3.1 智能算力中心算力服務(wù)平臺(tái)建設(shè)方案

4.3.2 公用及輔助工程

4.4 數(shù)字化方案

4.5 建設(shè)管理方案

4.5.1 項(xiàng)目建設(shè)期管理

4.5.2 項(xiàng)目招標(biāo)

4.5.3 項(xiàng)目實(shí)施進(jìn)度計(jì)劃

第五章 項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)方案

5.1 運(yùn)營(yíng)方案

5.1.1 銷售模式

5.1.2 研發(fā)模式

5.1.3 影響公司經(jīng)營(yíng)模式的關(guān)鍵因素

5.1.4 燃料動(dòng)力供應(yīng)保障

5.2 安全保障方案

5.2.1 危害因素和危害程度分析

5.2.2 安全措施方案

5.2.3 消防設(shè)施

5.3 運(yùn)營(yíng)管理方案

5.3.1 項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)期組織機(jī)構(gòu)

5.3.2 人力資源配置

5.3.3 人員培訓(xùn)

第六章 項(xiàng)目投融資與財(cái)務(wù)方案

6.1 投資估算

6.1.1 投資估算范圍及參考依據(jù)

6.1.2 項(xiàng)目投資估算

6.1.3 資金使用和管理

6.2 盈利能力分析

6.2.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與參數(shù)選取

6.2.2 編制依據(jù)

6.2.3 收入測(cè)算

6.2.4 成本核算

6.2.5 財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)分析

6.3 財(cái)務(wù)可持續(xù)性分析

6.3.1 償債能力分析

6.3.2 評(píng)價(jià)結(jié)論

第七章 項(xiàng)目影響效果分析

7.1 經(jīng)濟(jì)影響分析

7.2 社會(huì)影響分析

7.3 生態(tài)環(huán)境影響分析

7.3.1 環(huán)境評(píng)價(jià)依據(jù)及執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)

7.3.2 污染控制目標(biāo)

7.3.3 施工期環(huán)境影響分析

7.3.4 營(yíng)運(yùn)期環(huán)境影響分析

7.3.5 環(huán)境保護(hù)的建議

7.3.6 環(huán)境影響評(píng)價(jià)結(jié)論

7.4 資源和能源利用效果分析

7.4.1 用能標(biāo)準(zhǔn)和節(jié)能規(guī)范

7.4.2 項(xiàng)目能耗情況

7.4.3 節(jié)能措施及效果分析

7.4.4 資源和能源利用效果分析結(jié)論

第八章 項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管控方案

8.1 工期風(fēng)險(xiǎn)

8.2 政策及市場(chǎng)拓展風(fēng)險(xiǎn)

8.3 技術(shù)人才風(fēng)險(xiǎn)

第九章 結(jié)論與建議

9.1 主要研究結(jié)論

9.1.1 本項(xiàng)目與產(chǎn)業(yè)政策、規(guī)劃的相符性

9.1.2 本項(xiàng)目的社會(huì)效益

9.2 建議

附件：財(cái)務(wù)分析過程