界面新闻记者 |
界面新闻编辑 | 彭朋
11月27日，在江苏常熟的普洛斯常熟东南数据中心，工作人员正紧锣密鼓地在园区机房内上架服务器。界面新闻了解到，该项目是为一家头部电商企业交付的智能算力平台，不久之后就会投产运营。项目在建设时应用了预制化技术，在工厂进行冷冻站等模块的集装箱生产，现场完成快速组装，该数据中心的建设周期与业内平均速度相比缩短了50%左右。“现在，我们的很多客户因为业务发展的需要，对项目的交付周期提出了更高的要求。”普洛斯数据中心常熟项目总经理倪炜哲告诉界面新闻。
近年来，随着数字经济的发展以及AI大模型的兴起，数据中心、智算中心等算力基础设施作为支撑数字经济的物理基础与载体，市场的需求也快速增长。
普洛斯常熟东南数据中心位于常熟高新技术产业开发区，一期园区在普洛斯原有物流园的基础上进行了升级改造，建筑面积超62000平方米，于2020年底启动开发，是江苏省重大新基建项目之一。二期园区目前处于建设状态，规划建筑面积超81000平方米，包括一栋办公楼，两栋数据中心楼。
“在区位选择上，这里处于长三角城市圈核心区域，100公里范围内有多个机场、火车站。我们想要立足常熟，覆盖江苏，辐射长三角，服务华东区头部的互联网企业，打造算力基础设施的范本。” 倪炜哲透露，凭借在能源、土地等方面的优势，国内很多数据中心建设在内蒙、宁夏等中西部地区。但长三角地区的企业，如果业务涉及运算、交易或是渲染等，距离近就意味着延迟小。此外，很多业务需要工程师现场部署运维，这些都能体现常熟项目的区位优势。
今年5月，江苏省发布了全国首个算力基础设施发展专项规划，明确了发展定位是打造长三角算力供给服务新高地、全国智能计算创新增长极、国际数字经济发展新标杆，确定了算力基础设施、网络基础设施、算力调度、绿色安全、应用赋能等方面的具体目标，细化了优化算力基础设施布局、打造多元算力供给体系、提升算力高效运载能力等7个方面重点任务。
根据规划，江苏省将构建“2+N+X”的算力网络梯次多元布局，即建成南京、苏州2个国家级核心算力枢纽集群，N个省内城市级数据中心（云计算中心、智算中心）和X个边缘计算节点。目标到2030年，全省数据中心机架规模达120万标准机架，全省在用总算力超过50EFLOPS，存储总量超过500EB。
具体项目方面，今年4月，总投资10亿元的宁淮绿色数字经济算力中心项目开工；6月，位于苏州市的长三角枢纽节点吴江算力中心投入使用；连云港悟空智算项目二期于6月上线，两期项目建成后，可提供超4000P算力资源；南京紫海数据中心今年继续推进其二期建设，将进一步提升其绿色化水平和算力服务能力。
需求的增长叠加顶层规划与政策支持，算力基础设施产业迎来了更多机遇。普洛斯中国高级副总裁、数据中心业务联席总裁郭仁声对界面新闻表示，普洛斯数据中心聚焦智算领域，持续升级和优化智算中心相关解决方案，包括智能算力中心弹性高效节能技术、多系统预制化技术，来支持相关企业的智算业务快速布局。
郭仁声透露，2024年前三季度，普洛斯数据中心运营表现提升显著，高效交付项目，签约拓展金融行业客户，带动销售收入同比增长达63%。截至2024年三季度，普洛斯数据中心IT负载总交付量达到380MW，运营规模位居业内前列。
“公司从2018年开始就加大对算力基础设施业务的投入，这几年普洛斯数据中心的业务成长非常快。” 郭仁声对界面新闻表示，即使在全球经济增长放缓的背景下，数据中心业务今年依然保持了高速的增长，未来我们希望继续把底层算力基础设施做专做精，有信心继续保持增长势头。
中国信通院发布的中国数字经济报告显示， 2023年，中国数字经济占GDP比重为是42.8%，较上年提升了1.3个百分点。数字经济增长对GDP增长的贡献率达到了66.45%。
中国信通院云计算与大数据研究所数据中心部副主任谢丽娜对界面新闻表示，数字经济的发展离不开新型的产业数字化和数字产业化，这些都非常依赖数据中心等算力基础设施的底层支撑。数字化转型的加速促进了算力需求的激增。
在发展趋势方面，谢丽娜认为，算力基础设施呈现出算力中心和智算中心两个建设热点方向，前者是面向通用计算、云计算等，提供服务化、集中式、网络化的算力，主要是提供以CPU为核心的通用算力资源；后者则主要面向人工智能场景，如深度学习、大模型等AI应用，它主要计算设备是以GPU为代表的AI芯片。
去年10月，工信部等六部门印发《算力基础设施高质量行动计划》，提出了对目前数据中心的算力、存力、运力、绿色低碳、安全可靠等等方面详细的引导要求，以及未来三年内的布局发展计划。其中提到，要坚持多元发展路线，优化布局，调动各类市场主体积极性，构建通用、智能和超级算力协同发展的供给体系。
谈到目前国内的数据中心市场现状，谢丽娜透露，目前服务商中电信运营商大概占了数据中心市场规模的一半，第三方运营商占另一半，普洛斯就属于第三方算力中心服务商的代表性企业。
“智算时代下，算力基础设施发展迎来发展机遇的同时也还面临着许多挑战。” 谢丽娜指出，比如目前算力空闲和算力短缺的问题同时存在，一方面许多设施投资成本巨大但平均利用率却不高。另一方面，智能算力还需依赖底层硬件和模型层、框架层乃至应用场景的适配，软硬件协同是必须攻克的难题。“未来如何进一步提高算力资源的可用性、高效性是业界需要共同关注的问题。”
评论