报告显示，随着人工智能（AI）的进步和持续的数字化转型，数据中心的需求急剧增长。

报告的主要发现如下：

● 未来五年内，全球数据中心容量预计将增加一倍 

● 从2023年到2028年，数据中心用电量预计每年增长23%

● 同期内，专用于人工智能的数据中心能源使用量预计每年增长43% 

● 预计到2024年，超大规模企业的IT支出每年将增加480亿美元

数据中心的快速扩展并不令人意外，因为处理人工智能工作负载的GPU需要比传统处理器更高的能耗。人工智能模型的规模迅速增长，加上人工智能的高采纳率，推动了数据中心基础设施支出的激增。

人工智能热潮推动数据中心需求激增

随着人工智能的发展和持续的数字化转型，对数据中心容量的需求激增。

亚马逊、谷歌、微软和Meta等超大规模企业正在快速建设和租赁新的数据中心，以满足未来的需求，特别关注空间和电力供应。

人工智能有两个主要操作：“训练”和“推理”。训练是随着时间推移建立和扩展模型，而推理则是利用现有模型得出响应。

尽管推理所需的计算资源比训练少得多，但随着人工智能应用使用率的上升，推理需求正在迅速增长，导致数据中心的推理请求量大幅增加。预计未来五年内，推理将占据人工智能工作负载的绝大部分。

云回流并非主要问题

尽管云遣返成为关注点，但将工作负载迁回国内的数据量远不及迁移到云端的数据量。超大规模企业的增长率及IT硬件基础设施供应商的低迷增长率都表明这一点。

超大规模企业将优先考虑人工智能投资

未来几年内，数据中心将继续强劲增长。尽管去年企业客户优化了他们的云使用，导致云服务提供商（如AWS）趋于稳定，但未来市场应预计传统服务的云收入增长将低于前几年。然而，总体而言，预计增长率将保持在强劲的两位数。

大型企业客户将继续将选择性工作负载转移到公共云，而中小企业则更加依赖公共云。市场正在接近一个平衡点，一些工作负载将保留在本地的私有数据中心，而不是迁移到云端。

预计今年云服务提供商将继续优先考虑AI投资，而不是传统IT投资。虽然这需要大量投资，且短期内可能无法看到回报，但没有企业愿意落后。第一批采用者通常会保持强大的优势，就像亚马逊在10年前引领云计算领域那样。

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