Chatgpt的创纪录的吸收引起了生成AI的巨大兴趣和投资。Chatgpt和其他大型语言模型（LLMS）弥合人类和机器之间语言差距的能力，引起了人们普遍的想象力，并提高了人们对自动化和改善我们生活许多方面的潜力的认识。这篇文章将从IT基础架构的角度来看它需要成功的IT基础架构的角度，以及两个关键的挑战（能量和电子废物）将需要特别关注。

　　步骤更改

　　在未来十年中，生成的AI将为越来越多的应用程序提供动力。Chatgpt，Dall-E，Github Copilot和稳定的扩散只是第一代，创建和分类图像，回答复杂的问题，创建网站以及使所有人都可以访问编程。数据中心业务为许多高功率计算（HPC）配置提供了运行生成AI的配置的基础架构，并开发了满足其需求的专业设施。高密度功率，模块化体系结构，高带宽训练（输入）和推理（输出）连接性和高级冷却都是客户的关键因素。这个引人入胜的过程支持新的应用程序，这些应用程序有望加速创新，甚至挽救生命，开始我们行业必须制作的基础设施设计的步骤。

　　铁山数据中心和资产生命周期管理的EVP和GM。

　　动力潮

　　到目前为止，支持生成AI的最大挑战是电力负载的巨大激增。生成的AI模型使用图形处理单元（GPU）芯片，需要传统CPU的15倍。许多型号具有数十亿个参数，并且需要在训练阶段快速有效的数据管道，这可能需要几个月的时间才能完成。例如，Chatgpt 3.5有1750亿个参数，并接受了超过5000亿个文字单词的培训。要训​​练Chatgpt 3.5型号需要300-500兆瓦的电源。目前，典型的数据中心需要30-50兆瓦的功率。尽管LLM处于生成AI繁荣的最渴望端，但每个生成模型都有处理器和功率需求，每年都会增加一倍或三倍。

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　　预测随着时间的流逝，生成AI的功率要求很难与任何准确性有关，但是大多数分析师都同意它将大大提高当前需求。如果人们估计当前的数据中心化合物的增长率相对较小的15％（可能接近20％），则全球容量将在五年内翻一番，而10％的四倍。随着Generative AI的混合，CAGR的增长率可能高达25％，在5年内增加了三倍，并且在十年中增加了Ninelold。企业，AI初创企业和云服务提供商已经在竞争，以确保其工作量的数据中心容量，而Hyperscale Clouds引领了这一目标。这快速发生。分析师TD Cowen报道了“ AI需求的海啸”，在美国第2季度2023年在美国签署了2.1 gw的数据中心租赁（目前总供应量的五分之一）。

　　一波电子垃圾

　　第二个AI生成的海啸在后端。一系列用过的设备。AI正在推动更快的服务器创新，尤其是在芯片设计中，最新的AI芯片（例如NVIDIA H100）已经超过了数十亿美元的制造业，并且供应较短，以至于它们甚至被用作债务抵押品并可以租用。虽然此刷新率对于提高效率的关键，但它也将与容量的增长相结合，增加了电子废物的规模。电子废物是世界上增长最快的废物流之一。到2030年，年度电子废物生产正在正轨达到惊人的7500万公吨。人们认为，全球电子废物将拥有大约600亿美元的原材料，例如黄金，钯，银和铜。但是，只有17％的Globale废物被记录在每年收集并正确回收。

　　挑战

　　随着气候危机加深和零排放目标织机，数据中心正面和后端的这些波将发生。电力网将有前所未有的压力，要求为使自己摆脱化石燃料的行业提供新的电力。可以公平地说，生成的AI将受到严格的环境审查。为了应对产能增长和电子垃圾的双重挑战，该行业将必须处于首位。

　　脱碳和回收

　　低到无碳功率来源将是解决电力挑战的关键。生成AI的功率需求将加速这一重点，并推动微电网和备用电源（例如电池，氢和核）的新创新。可再生能源也将是关键。大多数高标准和越来越多的托管提供商都在增长绿色网格，并消除碳，以至于当今，高级标准是世界上最大的可再生能源购买者。数据中心所有者现在需要进一步迈出一步。

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　　回收和再营销

　　新的芯片和超快的GPU将驱动AI革命，但是旧的芯片会发生什么？为了有效的性能和降低影响，AI提供者将需要检查资产生命周期优化和回收，再营销和安全处置是否可用。该行业将其整合起来很慢，但是此过程的吸收将加速。随着企业的变化以解决此问题，该细分市场在未来几年内有巨大的潜力为AI客户提供支持。

　　产生新的机会

　　就像生成AI彻底改变运行其应用的行业一样，它将彻底改变支持它的基础设施行业。

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