2025年數據中心五大趨勢

數據中心/云計算可以說(shuō)是人工智能領(lǐng)域的核心，占據了英偉達總收入的85%～90%。不僅是超大規模云服務(wù)提供商在大力投資，各國也將數據中心基礎設施納入未來(lái)幾年的關(guān)鍵基礎設施規劃。這股由“ChatGPT之后”的時(shí)代驅動(dòng)的增長(cháng)浪潮正在創(chuàng )造數萬(wàn)億美元的額外價(jià)值，同時(shí)也成為當前地緣政治討論中的一個(gè)關(guān)鍵主題。然而，這些技術(shù)所投入的巨大資金何時(shí)能夠實(shí)現真正的回報，是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。本報告強調了TechInsights認為將在2025年及以后塑造數據中心半導體行業(yè)的五大趨勢。同時(shí)，本報告還概述了我們今年主要關(guān)注的領(lǐng)域。

趨勢一：數據中心資本支出將持續增長(cháng)

頂級超大規模云服務(wù)商2025年將在A(yíng)I上投資約3200億美元。其中，亞馬遜將投入970億美元，主要用于云計算業(yè)務(wù)；微軟850億美元，谷歌750億美元。Meta也將投入650億美元。盡管有質(zhì)疑聲，但科技巨頭投資不減。

趨勢二：大型語(yǔ)言模型（LLM）推理成本將下降

DeepSeek R1引發(fā)熱議后，人工智能的前景從訓練轉向推理。DeepSeek表示，迭代研究或能優(yōu)化模型，通過(guò)迭代研究，可以?xún)?yōu)化模型，以更少的計算資源進(jìn)行訓練。這意味著(zhù)人工智能的大部分重心將轉向推理，而隨著(zhù)越來(lái)越多的模型使用類(lèi)似的技術(shù)建立起來(lái)，競爭將不再是誰(shuí)能建立更好的模型，而是如何盡可能降低每次查詢(xún)的成本。

趨勢三：中國短期內將面臨挑戰

中國近期已儲備了大量先進(jìn)的AI芯片，這些芯片可能足以支撐其未來(lái)幾年內的AI發(fā)展，使其能夠構建并測試新的AI模型，直至建立起自己的AI生態(tài)系統。然而，中國的經(jīng)濟放緩和人口挑戰可能會(huì )給這一前景帶來(lái)阻礙。中國的AI初創(chuàng )企業(yè)DeepSeek最近發(fā)布了新的模型，這些模型在成本和性能上都超過(guò)了科技巨頭的同類(lèi)產(chǎn)品。華為的定制AI解決方案現在也被字節跳動(dòng)等公司用于訓練他們的模型。這些發(fā)展有可能打破全球定價(jià)格局，提供高性能且成本更低的替代方案。趨勢四：老舊服務(wù)器將迎來(lái)大規模更新

全球多數數據中心基礎設施已超六年，能耗高而效率低。隨著(zhù)AI的發(fā)展，企業(yè)正致力于整合與提升能效的現代化改造，旨在降耗并為AI騰出空間。戴爾、惠普企業(yè)和聯(lián)想等OEM因此迎來(lái)收入增長(cháng)，預計全球大量通用計算服務(wù)器和存儲設備將迎來(lái)新一輪升級，為其產(chǎn)品組合帶來(lái)亟需的增收。

趨勢五：軟硬件協(xié)同設計以?xún)?yōu)化人工智能工作負載
2025年，軟硬件協(xié)同設計對日益龐大復雜的AI模型至關(guān)重要。企業(yè)將采用更集成的方法，同步開(kāi)發(fā)機器學(xué)習框架、模型架構和定制芯片，以?xún)?yōu)化訓練和推理成本，同時(shí)保持或提升模型性能。DeepSeek R1通過(guò)優(yōu)化混合專(zhuān)家模式（MoE），展現了軟硬件協(xié)同優(yōu)化可大幅提升AI的可擴展性和成本效益。未來(lái)將有更多針對特定用例優(yōu)化的AI系統。