人工智能的飛速發(fā)展正催生一場真正的“工業(yè)革命”，其核心驅(qū)動力不僅在于算法的突破，更在于支撐這些算法運行的龐大基礎(chǔ)設(shè)施—“鋼鐵、服務(wù)器與電力”。

Crusoe公司聯(lián)合創(chuàng)始人Chase Locke Miller在接受紅杉資本AI峰會主持人David Conn的訪談中深刻揭示了AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的空前規(guī)模與復(fù)雜性。未來的AI數(shù)據(jù)中心，其能源消耗和功率密度將遠(yuǎn)超傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心，液冷技術(shù)將成為標(biāo)配，整個數(shù)據(jù)中心將被視為一個統(tǒng)一的計算單元。

從零開始：構(gòu)建AI工廠的挑戰(zhàn)

David Conn：從一塊空地開始，建設(shè)一座AI工廠，究竟需要經(jīng)歷怎樣的過程？

Chase Locke Miller：我認(rèn)為，首先我們必須退后一步，審視AI工廠和未來的AI數(shù)據(jù)中心究竟是什么，以及它們與現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心有何不同。要知道，“數(shù)據(jù)中心”這個詞在某種程度上已經(jīng)被過度使用了。將20年前僅用于支撐網(wǎng)頁瀏覽的數(shù)據(jù)中心，與如今管理著10萬以上GPU集群的高性能AI數(shù)據(jù)中心相提并論，就好比將卡丁車和路虎攬勝都稱為“交通工具”一樣。它們確實都是交通工具，但顯然不會將它們用于相同的目的。

審視當(dāng)今的AI數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施及其規(guī)模化所需的條件，我們會發(fā)現(xiàn)這是一個高度工業(yè)化的過程，其能源消耗巨大。

通過一個例子來幫助大家理解：北弗吉尼亞州被許多人視為全球數(shù)據(jù)中心的樞紐，是互聯(lián)網(wǎng)大部分流量的發(fā)生地，已經(jīng)建設(shè)了幾十年。據(jù)仲量聯(lián)行2024年底的報告，北弗吉尼亞州數(shù)據(jù)中心的總?cè)萘考s為4.5吉瓦。而Crusoe，一家成立僅7年的初創(chuàng)公司，專注于大型AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，目前在建容量就已達約2吉瓦，另有20吉瓦的項目正在規(guī)劃中。這意味著，為了實現(xiàn)AI的宏偉藍圖，我們正在徹底改變能源和數(shù)據(jù)中心行業(yè)的格局，因為其所需的基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模是空前的。

當(dāng)然，建設(shè)過程中的瓶頸也在不斷變化。

曾經(jīng)有一段時間，芯片供應(yīng)是主要障礙，但隨著臺積電和英偉達等公司產(chǎn)能的提升，這一問題已大為緩解。然而，電力供應(yīng)、鋼鐵和數(shù)據(jù)中心空間已成為新的主要瓶頸，這些都涉及復(fù)雜的供應(yīng)鏈，難以在短時間內(nèi)提速。

攜手科技巨頭：初創(chuàng)企業(yè)的突圍之道

David Conn：你們是如何說服大型科技公司合作的？亞馬遜、谷歌、微軟這些公司本身就是數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域的巨頭。

Chase Locke Miller：盡管大型科技公司在很多方面都表現(xiàn)出色，但它們天生并非為快速行動而設(shè)計。事實上，從組織結(jié)構(gòu)上看，它們的設(shè)計往往不利于快速決策，尤其是在涉及巨額采購時。

比如，當(dāng)我們需要做出購買決策時，我可以直接決定并在當(dāng)天執(zhí)行。但在微軟這樣的公司，一個決策可能需要經(jīng)過19層審批。因此，從起跑線上看，它們在快速行動方面就存在巨大劣勢。

當(dāng)然，這些巨頭也制定了出色的計劃，它們通常將大型數(shù)據(jù)中心項目（如100兆瓦以上）視為一個3～5年的規(guī)劃。而我們極大地縮短了此類基礎(chǔ)設(shè)施的上市時間，這對于那些追求大規(guī)模、專用AI基礎(chǔ)設(shè)施的大型科技公司和AI實驗室而言，具有核心價值。

AI的能源大考：挑戰(zhàn)與機遇并存

David Conn：能否請您更深入地談?wù)勀茉磫栴}？我想大家對AI將面臨能源約束僅有一個抽象的概念。

Chase Locke Miller：這是一個有趣的問題。

在美國，公用事業(yè)在很長一段時間內(nèi)都是一個相對沉寂的行業(yè)。我們總發(fā)電能力并沒有顯著增長，基本處于持平狀態(tài)，因為能源效率的提升和電氣化趨勢在一定程度上抵消了需求增長。然而，AI帶來了需求的階梯式增長，這仿佛喚醒了沉睡的巨人，突然間就需要吉瓦級別的電力，這些電力從何而來？

我們不得不再次采取“第一性原理”的思考方式：如果無法從公用事業(yè)公司獲得電力，我們能否自己建造發(fā)電廠 ？事實上，我們也確實這樣做了。我們將AI視為一個巨大的機遇，它能夠加速下一代能源技術(shù)的發(fā)展。我們目前與3家小型模塊化反應(yīng)堆（SMR）公司達成了合作，希望能夠推動核能成為未來數(shù)據(jù)中心電力的關(guān)鍵組成部分。我將此視為整個行業(yè)加速諸多先進能源技術(shù)發(fā)展的巨大契機，將引領(lǐng)我們邁向一個智能和能源都極度充裕的未來。

未來數(shù)據(jù)中心的設(shè)計藍圖

David Conn：您能談?wù)剶?shù)據(jù)中心的設(shè)計嗎？

未來的數(shù)據(jù)中心會是什么樣？液冷技術(shù)又將如何融入其中？我們應(yīng)如何理解未來數(shù)據(jù)中心的概念？

Chase Locke Miller：坦白說，這正是我最初投身這個領(lǐng)域的原因。當(dāng)時Crusoe正在構(gòu)建一個AI云平臺，我研究了未來的技術(shù)路線圖和不斷變化的計算架構(gòu)，然后意識到隨著這些計算架構(gòu)的演進，支撐它們的數(shù)據(jù)中心也必須發(fā)生根本性的轉(zhuǎn)變。因此，為了打造全球最頂尖的AI云平臺，我必須成為AI數(shù)據(jù)中心建設(shè)領(lǐng)域的佼佼者。

我認(rèn)為，最重要的變化在于整體功率密度的急劇提升。20年前，一個傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的機柜功率可能只有2千瓦，最多4千瓦。而現(xiàn)在，英偉達的NVL72和GB200機柜的功率大約在120～130千瓦。黃仁勛在GTC大會上發(fā)布的Vera Rubin Ultra，其機柜功率更是高達600千瓦。這意味著功率密度實現(xiàn)了數(shù)量級的增長。這從根本上改變了數(shù)據(jù)中心內(nèi)部的熱力學(xué)環(huán)境，因此我們必須對冷卻架構(gòu)進行重大調(diào)整。

走進我們的數(shù)據(jù)中心，你會看到非常有趣的景象，它看起來像一個自來水廠。巨大的管道在整個數(shù)據(jù)中心內(nèi)輸送冷卻水。每棟建筑大約儲存100萬加侖的水，這些冷水通過“直接到芯片”（direct-to-chip）的液冷架構(gòu)注入機架為芯片降溫，然后熱水流出到冷卻塔，將熱量排到室外，每棟建筑配備了84個冷卻塔。

此外，我們還高度關(guān)注數(shù)據(jù)中心周邊的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計。因為我們思考的層面不是芯片或服務(wù)器，而是集群。數(shù)據(jù)中心本身就是新的計算單元，這正是AI工廠的本質(zhì)—數(shù)據(jù)中心規(guī)模的計算機。