随着生成式人工智能（GenAI）技术的飞速发展，数据中心行业正迎来前所未有的变革与挑战。尤其国家层面的算力供给提升行动和科技企业对智算的需求将进一步拉动超算中心、智算中心等新型数据中心的增长，预计到2025年，我国的算力规模将超过300 EFLOPS，其中智能算力占比35%，市场增长潜力巨大。
数据中心电力需求的历史与现状在过去的十年中，尽管数据中心的工作负载不断增加，但得益于电力使用效率的提升，全球数据中心的电力需求一直相对稳定。数据显示，2015年至2019年间，数据中心的工作量几乎增长了两倍，但电力需求却保持在每年约200太瓦时。
然而，这种稳定在2020年后开始发生变化，随着效率提升速度放缓，数据中心的耗电量开始上升。随着人工智能的广泛应用，尤其是在大规模语言模型（如ChatGPT）的推动下，数据中心的电力需求呈现出急剧上升的趋势。
据数据，单个ChatGPT查询的电量需求是谷歌搜索的十倍，这种巨大的差异意味着全球电力需求格局正在发生变化。
人工智能技术，尤其是深度学习和大数据分析，需要处理大量的数据，这对计算能力提出了极高的要求。为了支持这些计算任务，数据中心需要配备更强大的处理器、更多的存储资源以及更高效的散热系统，这些都直接导致了电力需求的增长。
2023年至2030年间，人工智能将使数据中心的电力需求每年增加约200太瓦时，预计到2028年，人工智能将占数据中心电力需求的19%左右。
技术革新高效助力智算发展时至今日，尽管智算已成为推动社会进步的重要力量，算力正如水、电一般，逐渐成为现代社会赖以生存的资源，但目前智算发展仍然面临成本居高不下的困境。其中，能源消耗是智算成本的重要组成部分，特别是在高密度计算环境下，设备的散热需求巨大，需要消耗大量的能源来维持设备的正常运行。
长期以来，能耗问题一直是数据中心的痛点。但现在这种情况已经一去不复返。虽然能源需求仍在稳步上升，但数据中心进一步的节能潜力依然存在。其中的一个关键点就是数据中心运行技术的改进和提升。
AIDC（人工智能数据中心）作为AI发展的基础，对电源和散热的要求更高。而在数据中心建设过程中，也需要着重考虑节能、高效、轻量化等方面的要求。在这样的背景下，人工智能技术应用需要更高的功率密度，这种需求会将现有的空气冷却系统推向极限，因此打造全新的技术格局至关重要。
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