2024 版数据中心2030

2024版 数据中心 2030 构建万物互联的智能世界 数据中心 2030 探索未来数据中心引领智能时代 序言 汪涛 创新涌现，拥抱智能时代 在AI大模型训练过程中，当模型大到一定规模之后，性能会发生突变，开始呈现指数级快速增长，科学界称这个现象为“涌现”。正是这个性能的突变，让人工智能的发展阶段从感知理解世界到生成创造世界，这也造就了ChatGPT的火热，催生了面向行业的数百个AI大模型的出现。今天，“百模千态”正走向每一个行业、每一个场景、解决客户每一个问题，加速千行万业的智能化转型。人工智能的“涌现”时刻即将出现，人类社会也将迎来一个波澜壮阔的智能时代。 迈入智能时代，最大的需求是算力，最关键的基础设施是数据中心。根据华为《智能世界2030》报告预测，2030年，人类将迎来YB数据时代，全球通用计算算力将达到3.3ZFLOPS(FP32)，AI算力需求激增，2030年将达到864ZFLOPS（FP16）。算力需求十年百倍的增长将成为常态。数据中心作为人工智能、云计算等新一代信息通信技术的重要载体，已经成为新型数字基础设施的算力底座，具有空前重要的战略地位，堪称“数字经济发动机”。 一边是算力需求以远超摩尔定律的陡峭增长，而另一边却是多重的资源约束。单芯片摩尔定律的失效、以及全球可持续发展目标下对于碳减排的要求，将迫使未来的数据中心必须在更优的计算架构、以及更低的能耗下产生更大的算力。回顾信息通信技术产业的发展历史，每一次跃升都是矛盾驱动的结果。过去三十年，超大宽带与成本约束的矛盾推动了联接产业的高速发展，5G、F5G等改变世界；未来三十年，将是超强算力与资源约束的矛盾推动计算产业的高速发展，AI、云计算等重塑世界。可以预见，应对算力需求和资源约束的主矛盾，系统级和架构级的技术、产品和方案创新必将涌现，也将成为未来数据中心发展的主旋律。 选择方向和路径已成为一种能力和智慧。站在21世纪第三个十年的起点，我们看到ICT产业正面临巨大的发展机会，世界正全面进入数字化和智能化，那么，2030年的世界将是一番怎样的景象？2021年9月份，华为发布了《智能世界2030》主报告及相关系列报告，而《数据中心2030》是最新的系列之一。 基于对未来的不懈探索，过去三年间，与业界数百名学者、客户伙伴及研究院机构等深入交流，集业界专家和华为专家的智慧，输出了我们对数据中心下一个十年发展的思考——《数据中心2030》报告。 该报告从算力需求与资源约束的核心矛盾出发，描绘了未来十年影响数据中心发展的五大未来场景，提出了围绕“数效、人效、算效、能效和运效”等五效提升的发展方向；同时，该报告在业界首次定义了未来数据中心的技术特征，系统性阐述了数据中心所涉及到云服务、计算、存储、网络、能源等全栈技术可能的挑战与创新方向，并明确提出了未来数据中心建设的参考架构。希望这份报告能为全球数据中心基础设施的建设与发展、为全球数字经济腾飞贡献出积极力量。 从万物互联到万物智能、万智互联，一个更加美好的智能世界在向我们招手，但未来注定是不平凡的。吴军在《智能时代》中提到，在历次技术革命中，一个人、一家企业、甚至一个国家，可以选择的道路只有两条，要么加入浪潮，成为前2%的人；要么观望徘徊，被淘汰。毫无疑问，未来10年将充满根本性的突破和改变世界的惊喜，每一个主要行业很快将会被重塑。 人们总是高估了未来一二年的变化，却低估了未来十年的变革，而低估未来变革的影响是因为没有“看见”，这正是《数据中心2030》的意义所在。大胆假设和最好预测是创造未来的辩证关系，在迈向未来的道路上，仍有大量的挑战需要跨越，让我们携起手来，勇于探索、持续创新，共同拥抱智能时代！ 华为公司常务董事 ICT基础设施业务管理委员会主任 目录 01 产业趋势07 02 未来场景与创新方向13 AIforAll，创造新生产力14 科研第四范式，以数据密集型计算探索未知15 空间互联网，带来多维虚实交互体验16 行业数字孪生，推动智能升级16 普惠云原生，消除企业数字鸿沟17 系统化多流协同，提升能效17 多级化软硬协同，提升算效18 无损化网业协同，提升运效19 社会化数据协同，提升数效19 智能化人机协同，提升人效21 03 愿景与关键技术特征23 愿景24 关键技术特征25 1.多样泛在25 1)大集群25 2)轻边缘26 3)新型态28 4.柔性资源41 1)全池化41 2)柔计算44 3)泛协作48 04 2.安全智慧30 1)高安全30 2)高可靠34 3)高智能35 5.对等互联50 1)超融合50 2)高性能51 3)光内生53 3.零碳节能36 1)绿供电36 2)新储能37 3)液制冷39 6.系统摩尔57 1)大小芯57 2)新算力58 3)新存储60 新型数据中心参考架构65 新基础设施，供电制冷走向全天候绿色零碳67 新算力底座，构建以数据为中心多样算力系统68 新资源调度，应用为中心实现柔性调度68 新数据管理，数据全局可视助力高效流通70 新协同服务，开放架构融入社会化算力70 新智能管理，AI驱动实现DC自动运维71 05 发展与倡议75 附：关键预测数据指标体系78 附：缩略语80 产业趋势 01 数据中心作为人工智能、云计算等新一代信息通信技术的重要载体，已经成为新型数字基础设施的算力底座，具有空前重要的战略地位，堪称“数字经济发动机”。展望2030，数据中心的未来发展将呈现如下几个趋势： 算力需求十年百倍增长，算力分布进一步极化 根据华为《智能世界2030》报告预测，2030年，人类将迎来YB数据时代：全球通用计算算力将达到3.3ZFLOPS(FP32)，AI算力需求激增，2030年将达到864ZFLOPS（FP16）。全球数据中心产业正进入新一轮快速发展期，我们预测，未来 三年内，全球超大型数据中心数量将突破1000个，并将保持快速增长；同时，随着自动驾驶、智能制造、元宇宙等应用的普及，边缘数据中心将同步快速增长，根据第三方预测，2030年部署在企业内的边缘计算节点将接近1000万个。 算力的规模和效率成为国家和企业的核心竞争力 如同农业经济的核心竞争力是建立在从劳动力人口到大规模水利设施再到机械化持续提升生产效率的基础上一样，算力的规模和效率也已经成为发展数字经济的核心竞争力。当前全球正处在千行万业智能化转型的新阶段，“百模千态”的AI大模型成为发展焦点，据预测GPT5.0（GenerativePre-trainedTransformer）训练集群的算力需求将达到GPT3.0的200-400倍。几乎所有的基础科学和大工业都朝着多维度、高精度的大规模数据分析方向发展：如石油勘探领域深度偏移等场 景下单位面积勘探区的算力需求将增长10倍以上。AI、区块链等技术支撑的行业智能化场景也将带来算力需求的爆炸式增长，从数字化球拍每一次挥动的感知、记录和处理，到普惠金融每一次微型交易的客户画像、信用评估，都需要高效算力的支持。未来各行业在算力领域的投资占比将快速增长，以银行业为例，根据有关预测2024年中国银行业技术投入总规模将超过4000亿元，其中AI与云计算是重点投资领域，二者占比超过总投入的一半。 数据中心2030 AI驱动数据中心发生全景式革命 华为预测，到2030年全球AI计算算力将超过 105ZFLOPS(FP16)：AI计算算力成为数据中心 发展的最大驱动力和决定性因素。未来5到10年通用大模型的发展有可能使AI对文字、音乐、绘画、语音、图像、视频等领域的理解力超过人类平均水平，并与互联网和智能设备深度融合，深度改变全社会的消费模式和行为。AI技术与生产率之间显著的“扩散滞后”效应逐渐减弱，通用大模型能力将嵌入生产力和生产工具、行业 大模型和场景化AI等多路径融合，AI技术创新对商业价值的影响将变得更加广泛和不可预测。通用大模型多模态泛化下的训练算力需求将保持远超摩尔定律的陡峭增长趋势，需要数据中心在算力规模、架构、算法优化、跨网协同等领域持续创新和快速迭代。展望未来，AI的发展将加速平台型企业超级数据中心和国家级算力网络的建设。 数据中心的产业标签从高耗能转变为绿色发展使能器 数据中心总耗电量在ICT行业占比超80%，为保障数据中心行业的可持续发展，首先需要提升能源使用效率、实现绿色低碳。多个国家、国际组织发布数据中心相关政策，如美国政府通过DCOI数据中心优化倡议，要求新建数据中心PUE低于1.4，老旧改造数据中心PUE低于1.5。欧洲数据中心运营商和行业协会在《欧洲的气候中和数据中心公约》中宣布2030年实现数据中心碳中和。中国出台《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》推动构建全国一体化大数据中心，启动“东数西算”工程，促进数据中心绿色可持续发展，加快节能低碳技术的研发应用，要求到2025年新建大型数据中心 PUE低于1.3。未来，随着各国相关政策的陆续出台和技术的持续发展，越来越多的先进节能技术将更广泛地应用到数据中心，推动PUE的进一步下降，预计到2030年，PUE将进入1.0x时代。未来随着风光水等清洁能源占比的不断增加，通过数据中心微电网“源网荷储”的协同还可以进一步降低碳排放，实现数据中心的绿色零碳目标。其次除了自身降低碳排放之外，数据中心还可以为其他行业的智能化转型赋能，成为全社会降碳的使能器，据全球电子可持续性倡议组织（GeSI）预测，到2030年ICT技术通过使能其他行业，将帮助减少全球总碳排放的20%，是自身排放量的10倍。 数据中心2030 超出物理数据中心边界，多流协同的数据中心普及化 一方面，规模化、中长期需求预测困难、技术迭代加速等成为所有骨干数据中心运营企业和领先数字化企业的共同挑战。数百万台服务器的云数据中心、数十万台服务器规模的行业数据中心将在2030年之前出现，ChatGPT等突发的巨型超高密度任务涌现，土地、能耗获得的不确定性等因素使得基于超大单体、以10年为周期的数据中心规划模式难以为继。未来分阶段、模块化、集群化、服务化，逻辑上统一，物理上分布的数据中心新建设模式将逐渐普及。另一方面高性能计算的需求也随之不断提升，影视渲染、效果图 渲染等批量计算任务，基因测序、风机工况模拟等科学计算任务以及AI训练等可并行的计算任务，往往需要消耗大量的算力资源和运算时间。这类任务往往具有计算成本敏感、实时性不敏感、计算规模可变动的特点，针对这类需求可以通过实时传递价格信号，激励用户选择电力价格较低的时间段进行整体运算；也可以通过断点续训、可续渲染技术，在计算任务执行的过程中暂停乃至对并行规模进行改变，来平移和升降电力负荷。通过任务流、信息流、能量流的精准关联和多流协同，构建绿色低碳、算效领先的数据中心。 系统级创新成为数据中心技术发展的主流 蚂蚁大脑一般只有0.2毫瓦的能耗，但是能够做很多复杂的事情：可以筑巢、寻找食物、养蚜虫等。相比之下，目前自动驾驶汽车还需要几十瓦甚至几百瓦来进行计算，在能效上与生物界相比还有很大的差距。应对十年百倍算力增长需求与能耗约束之间的矛盾，未来数据中心需要打破冯·诺依曼架构，基于新架构、新部件发展适应性与高效性的新计算模式。在信息计算领域，已经发展出了十几种广泛使用的计算模式，例如无线和光通信里大量使用基于快速傅里叶变换的蝶形计算模式；路由器里大量使用基于逻辑状态转移的有限状态机计算模式;在智能计算领域，除了统计计算之外，业界正在研究数理逻辑计算、几何流形计算、博弈计算等更高效的新计算模式，实现在特定场景下，计算能效的百倍提升。下一代数据中心还将构建“算存网安”多技术协同的全新系统，打破传统计算设备面临的功耗墙、I/O墙、存算墙的约束，从单设备到集群化、从单节点到 网络化，通过系统级创新、软硬协同实现数据中心效率的大幅提升。 数据中心2030 围绕算力供给和资源约束挑战持续创新突破 算力需求：十年百倍增长 下一代数据中心 资源约束：摩尔定律，碳减排 图1-1算力需求与资源约束挑战 面向203