過去的數(shù)據(jù)中心發(fā)展主要受互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展驅(qū)動，追求標(biāo)準(zhǔn)化和快速交付。而隨著AI的到來，AI應(yīng)用與互聯(lián)網(wǎng)有很大區(qū)別，通常是“業(yè)務(wù)驅(qū)動技術(shù)變革”。在這樣一個“AI+”的數(shù)據(jù)中心時代，數(shù)據(jù)中心的類型開始發(fā)生轉(zhuǎn)變。未來的數(shù)據(jù)中心將更加彈性、協(xié)同，以應(yīng)對不斷變化的技術(shù)需求。

與此同時，AI模型的規(guī)模不斷擴(kuò)大，對數(shù)據(jù)中心的能耗、算力提出了更高的要求。早在五年前，Open AI團(tuán)隊(duì)就向微軟提出了一個大膽的想法：建立一個可以永遠(yuǎn)改變?nèi)藱C(jī)交互方式的人工智能系統(tǒng)，隨后微軟專門為其打造了一臺超級計算機(jī)，用來在公有云上訓(xùn)練超大規(guī)模的人工智能模型，這臺超級計算機(jī)擁有28.5萬個CPU核心，超過1萬顆GPU，進(jìn)入2023年，又傳出微軟將在未來幾年陸續(xù)向Open AI投資100億美元的消息。

不斷變化的業(yè)務(wù)驅(qū)動邏輯和巨大的算力需求，使得數(shù)據(jù)中心亟需在各方面不斷創(chuàng)新。

從數(shù)據(jù)的角度來看，可以通過以下指標(biāo)來衡量這兩類數(shù)據(jù)中心的差異：

1.性能和效率：算力型數(shù)據(jù)中心通常具有更高的性能指標(biāo)，如每秒浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)（FLOPS）等。這類數(shù)據(jù)中心的優(yōu)化程度較高，可以充分發(fā)揮硬件設(shè)備的潛力，提高計算效率。

2.定制化和行業(yè)應(yīng)用：應(yīng)用型賦能產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)中心更注重與特定行業(yè)的結(jié)合，提供定制化的解決方案。例如，醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)中心可能需要滿足嚴(yán)格的數(shù)據(jù)安全和隱私要求，因此這類數(shù)據(jù)中心可能會采用更嚴(yán)格的數(shù)據(jù)加密和訪問控制措施。另一方面，制造業(yè)的數(shù)據(jù)中心可能需要實(shí)現(xiàn)設(shè)備間的實(shí)時通信和數(shù)據(jù)分析，以提高生產(chǎn)效率和降低成本。

3.能源消耗和環(huán)境影響：由于算力型數(shù)據(jù)中心對性能和效率的追求，它們的能源消耗往往較高。然而，這類數(shù)據(jù)中心通常會采用先進(jìn)的節(jié)能技術(shù)和設(shè)備，如綠色能源、自然冷卻系統(tǒng)等，以降低對環(huán)境的影響。相比之下，應(yīng)用型賦能產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)中心可能會根據(jù)特定行業(yè)的需求來優(yōu)化能源利用，例如，金融行業(yè)數(shù)據(jù)中心可能更注重低延遲和高可用性，而不是單純地追求能源效率。

4.成本和投資回報：算力型數(shù)據(jù)中心往往需要更大的初期投資，包括購買高性能硬件、建設(shè)龐大的基礎(chǔ)設(shè)施以及支付能源成本。然而，這類數(shù)據(jù)中心的高性能和效率可能會帶來更高的投資回報，特別是在高性能計算和人工智能等領(lǐng)域。相反，應(yīng)用型賦能產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)中心可能會針對特定行業(yè)的需求進(jìn)行更為合理的投資分配，以實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)和盈利。

5.發(fā)展趨勢和市場需求：隨著云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)的快速發(fā)展，對算力型數(shù)據(jù)中心的需求將持續(xù)增長。同時，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn)，各行業(yè)對定制化數(shù)據(jù)中心服務(wù)的需求也在不斷上升。因此，這兩種類型的數(shù)據(jù)中心都有很大的市場潛力和發(fā)展前景。