人工智能的廣泛應用帶來了新一輪數據量和計算量的爆發式增長，而這背后是海量數據存儲和計算成本的快速增長。而采用超大規模數據中心就是降低人工智能應用成本的方法之一。

人工智能時代真的來了。在12月3-5日舉行的第四屆世界互聯網大會上，人工智能成為核心議題。

在我們聽各位大佬暢想人工智能未來的時候，一個為人工智能、云計算、大數據而生的新興市場正在低調而迅速地發展。

這就是超大規模低成本數據中心市場。

人工智能的廣泛應用帶來了新一輪數據量和計算量的爆發式增長，而這背后是海量數據存儲和計算成本的快速增長。

而采用超大規模數據中心就是降低人工智能應用成本的方法之一。

出于成本考慮，超大型數據中心大都建在地價相對低，電力充沛、穩定且廉價，交通較為便利的地區。并且為了進一步節省成本，各個數據中心都會尋求降低能耗、提高能效的方式。

比如百度云計算（陽泉）數據中心就采取了百度自研的“北極”（天蝎）整機柜服務器，支持40攝氏度環境溫度長期運行，以此節省制冷能耗。據稱PUE最低可達1.18，每年累計節約用電量達2.5億度，相當于13萬戶家庭全年用電量。

百度（陽泉）數據中心機柜

而谷歌比利數據中心利用運河的冷水來帶走數據計算產生的熱量——自己修建水處理廠，再將處理后的運河水給數據中心提供冷量，PUE可低至1.09.

谷歌比利時數據中心冷卻塔

剛剛獲得數據中心科技最高獎、代表國內數據中心工程最高水平的美利云中衛數據中心則使用全自然蒸發冷卻方式制冷，PUE低至1.1，全年機械制冷時間不足兩周。

美利云中衛數據中心E3機房

當然，通過建設超大規模低成本數據中心直接降低能耗并非降低人工智能應用成本的唯一方式。

谷歌除了在世界范圍內部署自然冷卻數據中心之外，還致力于開發適用于AI計算的高性能專用硬件。TPU（Tensor Processing Unit），專門為加速深層神經網絡運算能力而研發的芯片已經應用于其數據中心。

除此之外，優化算法也成為另一個通過顯著降低AI計算量，降低能源消耗、成本的方式，包括計算機視覺、NLP、深度學習等等。

阿里巴巴投資的AI芯片與算法公司

相比通過硬件或算法降耗，利用超大規模低成本數據中心降低成本可以說是的基礎中的基礎，也是互聯網巨頭們的共識。

為了進一步節省成本并滿足自己定制化需求，互聯網公司也傾向于與中立（第三方）數據中心合作。此舉不僅能夠減輕前期資本投入，也可獲得專業化的建設與運維團隊的助力。

前文提到的美利云中衛數據中心的E3機房是由譽成云創投資建設運營，奇虎360定制租用。類似的，阿里巴巴華北區數據中心的建設運營是由賽伯樂旗下張北云聯以及數據港提供的。

今年十月成功在北美上市的超大規模數據中心創業公司Switch的客戶中也有大名鼎鼎的亞馬遜、Paypal等。

機構預計，到2018年中國IDC市場將達到1400億元，增速達39.4%.超大規模低成本數據中心作為其中重要的一部分，隨著人工智能應用的快速增長前景矚目。