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一座厂拉动万亿投资?微软亚特兰大超级数据中心,对标亚马逊

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最近微软在亚特兰大搞了个大事一座专门为AI大模型训练而生的“超级工厂”正加紧布设。

这可不是普通的数据中心,它是微软Fairwater人工智能数据中心网络的核心节点,说白了,就是给OpenAI和微软自家大模型练“内功”的算力大本营。



AI现在这么火,背后拼的全是算力,谁有更牛的基础设施,谁就能在大模型赛道上占得先机,微软这步棋,下得挺有远见。

这座超级工厂是两层结构的大建筑,占地约85英亩,建筑面积超100万平方英尺,妥妥的超大规模级别。

本来想吐槽下这数据看着有点抽象,但后来发现,这么大的体量,就是为了塞下几十万块英伟达GPU。

这些GPU可不是咱们玩游戏的那种,它们是大模型训练的“发动机”,没有这么多“发动机”一起转,像GPT那样的大模型根本练不出来。



如此看来,微软在这儿砸下的真金白银,全是为了给AI铺路。

液冷+12万英里光纤:超级工厂的算力“硬实力”

光有GPU还不够,怎么让它们高效干活才是关键。

这座超级工厂用了两层结构的机房布局,这设计看着简单,门道可不少。



它能优化网络布线,缩短设备之间的连接距离,从而降低延迟。

大模型训练对延迟特别敏感,一点点延迟都可能影响训练效果,这设计算是精准踩中了需求点。

散热问题是高密度GPU集群的“老大难”,微软在这儿用上了新的液冷系统。

液冷比传统的风冷效率高多了,能让GPU扎堆部署还不“发烧”。

公司说这套系统每年耗水量差不多相当于20户普通美国家庭的用量,单看这数据不算夸张,但架不住数据中心数量多啊,整个行业的水资源压力一直都挺大。



微软公开这数据,估计也是想回应外界对AI基础设施环保问题的关注。

要让全球的Fairwater站点协同工作,网络必须跟得上。

微软为这个项目铺了约12万英里的光纤,这长度能绕地球好几圈了。

这些光纤就像专门为AI打造的“高速专用车道”,数据能以近乎光速传输。



对于需要几十万块GPU一起干活的大模型训练来说,这种跨站点的高速连接太重要了,它能让分散在各地的算力拧成一股绳,像一台巨型超级计算机一样运转。

毫无疑问,这张光纤网就是微软算力布局的“大动脉”。

微软对算力基建的投入一点都不手软,刚刚过去的财年第一季度,资本开支就超过了340亿美元,而且下一个财年还打算增加投入。

这么多钱砸进去,足见微软对AI赛道的重视。



但微软只是这场算力竞赛的参与者之一,整个科技行业今年在AI相关的投入预计能达到4000亿美元级别,这股热潮真是挡都挡不住。

巨头抢滩+初创突围:算力竞赛进入白热化

亚马逊作为微软在云计算领域的老对手,自然不会落后。

它近期启用了位于印第安纳州的ProjectRainier数据中心集群,占地1200英亩,有7栋数据中心大楼,预计耗电规模能达到2.2吉瓦。



这规模跟微软的超级工厂比起来,一点不逊色。

很显然,巨头之间的算力比拼,已经从技术细节卷到了基础设施的规模上。

除了亚马逊,Meta和甲骨文也都公布了新的数据中心建设计划。

Meta更侧重“AI优先”的设计思路,甲骨文则结合自己的云服务优势,在边缘数据中心上做文章。

本来想看看有没有哪家能另辟蹊径,后来发现大家的核心思路都一样尽可能多的掌握算力资源,毕竟在AI时代,算力就是话语权。



不光巨头在抢算力,初创公司也杀进了战局。

Anthropic最近宣布,要在美国的计算基础设施上投资500亿美元,在得克萨斯州和纽约州建定制化的数据中心,预计2026年开始运营。

初创公司敢跟巨头硬碰硬,勇气可嘉。

它们的优势在于灵活,能聚焦巨头没覆盖到的细分需求,比如专门优化大模型推理阶段的算力效率,这也让整个算力竞赛变得更有看头。



不过有个事挺有意思,大家都对微软亚特兰大超级工厂的建设成本和耗电规模特别好奇,但微软就是不披露具体数字,只说整个Fairwater网络是“多吉瓦级”项目。

本来想吐槽下这数据太低调,但后来发现行业内都这规矩,超大规模数据中心的核心数据大多半公开,一方面是为了保护商业机密,另一方面也是怕引发环保方面的争议。

毕竟数据中心耗电大、耗水多,很容易成为环保组织关注的焦点。

数据中心行业的能源和水资源压力早就被议论多年了。



全球数据中心每年的耗电量占比不低,而且还在增长。

微软用液冷技术控制能耗,公开耗水量数据,算是一种积极的回应。

但单靠一家公司的努力远远不够,整个行业都需要找到算力增长和环保之间的平衡点。

为了不压垮单一地区的电网,微软想出了分布式布局的办法,把算力负载分散到多个地区的场站。

Azure基础设施总经理阿利斯泰尔・斯皮尔斯说,这种布局既能持续扩展算力,又不会给某个地区的电力系统和社区带来过重负担。



如此看来,微软不仅在拼算力规模,还在拼布局的智慧。

这种思路其实和我国的“东数西算”工程有点像,都是通过跨区域调度,实现算力资源的优化配置。

微软亚特兰大AI超级工厂的落地,就是全球算力竞赛的一个缩影。

从几十万块GPU的集群,到12万英里的光纤网络,再到液冷技术和分布式布局,每一个细节都在诉说着AI时代对算力的极致追求。



巨头们砸钱建机房,初创公司精准突围,大家都在为抢夺AI时代的“算力门票”拼尽全力。

但算力竞赛也不能只拼规模,环保、电网压力、成本控制这些问题都得兼顾。

毕竟AI技术的发展最终是为了服务人类,不能以牺牲环境为代价。

未来的算力竞争,可能不再是单纯的规模比拼,而是技术创新、环保理念和布局智慧的综合较量。



而这场竞赛的结果,也将直接影响全球AI技术的发展节奏。

对于我们普通人来说,看着这些科技巨头们为算力“斗法”,其实也是在见证一个新时代的到来。

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