生成式AI（AIGC）無疑是當(dāng)今最具創(chuàng)新性和影響力的技術(shù)之一，它正在改變著各行各業(yè)的運(yùn)作方式和商業(yè)模式。生成式 AI 的應(yīng)用場景廣泛，發(fā)展?jié)摿薮蟆８鶕?jù)《中國 AI 數(shù)字商業(yè)產(chǎn)業(yè)規(guī)模展望》報(bào)告預(yù)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(qiáng)大的算力支撐，海量數(shù)據(jù)和模型的訓(xùn)練需要高效的計(jì)算資源來處理，也需要高速的網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行傳輸和交互，才能保證高質(zhì)量和高效率的內(nèi)容生成。相比于傳統(tǒng)應(yīng)用，生成式AI對(duì)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(chǎn)業(yè)（大灣區(qū)）年度大典上，萬國數(shù)據(jù)高級(jí)副總裁汪琪以《打造全球智算底座，云網(wǎng)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(duì)數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)發(fā)展的思考，以及在數(shù)算網(wǎng)一體融合等方面的實(shí)踐與創(chuàng)新。

生成式 AI 的算力需求變革

汪琪指出，經(jīng)過幾年的發(fā)展，AIGC已經(jīng)形成了自己的上下游的生態(tài)，其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可劃分為上中下三層：基礎(chǔ)層、中間層和應(yīng)用層。基礎(chǔ)層是以大模型訓(xùn)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(duì)大模型進(jìn)行抽取、微調(diào)和適配。應(yīng)用層是以滿足終端用戶實(shí)際應(yīng)用為主的層面，它是在訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上針對(duì)用戶的文字，照片，視頻等多模態(tài)多場景下的需求進(jìn)行滿足。

“在AIGC 場景下，數(shù)據(jù)中心需要具備更高密度的計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)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(xùn)練數(shù)據(jù)以及多模態(tài)多場景下豐富的應(yīng)用生態(tài)，都需要超高的算力加以支撐和應(yīng)用。

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

因此，提升算力密度需要數(shù)據(jù)中心在服務(wù)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(nèi)的多元算力及仿真系統(tǒng)，并實(shí)現(xiàn)了最大單機(jī)柜支持功率可達(dá)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(gè)挑戰(zhàn)就是網(wǎng)絡(luò)需求。一方面是AI大模型在訓(xùn)練的過程中需要多機(jī)、多卡互聯(lián)互通，對(duì)網(wǎng)絡(luò)吞吐能力要求極高。另一方面是AI大模型的迭代、升級(jí)要進(jìn)行海量數(shù)據(jù)的更新，需要網(wǎng)絡(luò)的支撐。

萬國數(shù)據(jù)在傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步對(duì)IB，ROCE等客戶網(wǎng)絡(luò)需求提供支持，滿足AI大模型訓(xùn)練所需。通過與運(yùn)營商、云商合作，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心之間、數(shù)據(jù)中心與互聯(lián)網(wǎng)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(shí)的通路。

打造綠色生態(tài)底座

在滿足生成式AI需求的同時(shí)，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(nèi)提出2030年達(dá)成碳中和及100%使用可再生能源目標(biāo)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(shí)現(xiàn)生成式AI時(shí)代的綠色發(fā)展目標(biāo)。

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(shù)如液冷、氟泵等，降低散熱損耗，提高機(jī)柜密度，減少空間占用。另一方面是強(qiáng)運(yùn)營，通過萬國數(shù)據(jù)在各個(gè)數(shù)據(jù)中心的節(jié)點(diǎn)、子系統(tǒng)，以及大量的傳感器，以人工智能的方式進(jìn)行自動(dòng)的運(yùn)營和管理，實(shí)現(xiàn)運(yùn)營能效的持續(xù)提升。

在高算力、綠色低碳的基礎(chǔ)上，算力生態(tài)是生成式AI產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要保障，這其中包括芯片廠商、服務(wù)器廠商、云服務(wù)商等。數(shù)據(jù)中心作為基礎(chǔ)設(shè)施，需要為產(chǎn)業(yè)提供一個(gè)開放、共享、靈活、高效的平臺(tái)，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(gè)角色要承擔(dān)，”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(wù)器提供商，數(shù)據(jù)中心要提供高算力、高帶寬、低延時(shí)網(wǎng)絡(luò)，并幫助客戶做好部署及二次開發(fā)應(yīng)用的生態(tài)通道；面向終端客戶，數(shù)據(jù)中心應(yīng)當(dāng)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(jī)架，還要提供包括網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，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(wù)，”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(wù)830多家知名客戶，“萬國數(shù)據(jù)希望打造的是一個(gè)全球智算底座，一個(gè)云網(wǎng)連接數(shù)字未來的生態(tài)平臺(tái)。”