Până în 2027, dimensiunea pieței centrelor de date verzi va crește cu aproximativ 147 de miliarde de dolari
Odată cu dezvoltarea rapidă a inteligenței artificiale generative, cum ar fi popularul ChatGPT, cererea de putere de calcul în centrele de date a crescut. Aplicațiile de inteligență artificială citesc cantități mari de date și consumă mai multă energie electrică decât software-ul tradițional. GPU-ul folosit pentru antrenarea modelelor AI generative are un consum mare de energie și necesită, de asemenea, energie de răcire suplimentară.
Potrivit estimărilor, în ceea ce privește datele macro, inteligența artificială ar putea reprezenta 3% până la 4% din cererea globală de energie electrică până în 2030. Datorită creșterii numărului de servere de inteligență artificială, consumul de energie în centrele de date a crescut semnificativ. McKinsey prezice că până în 2030, consumul de energie electrică din centrele de date se va dubla cu mult.
Creșterea consumului de energie electrică și a costurilor este un factor cheie care stimulează creșterea pieței. Consumul de energie al centrului de date este foarte mare și, odată cu creșterea cererii pentru aplicații mai puternice, cum ar fi vehiculul autonom, media streaming și 5G, consumul de energie al centrului de date poate crește exponențial și au nevoie de multă energie pentru a furniza echipamente diferite.
Pentru a aborda provocările enorme ale cererii de energie din centrele de date, trebuie luate diferite măsuri, inclusiv hardware de economisire a energiei, soluții inovatoare de răcire, energie verde și strategii mai ample de dezvoltare durabilă.
Utilizarea cipurilor de economisire a energiei este piatra de temelie a îmbunătățirii eficienței energetice în centrele de date. Cipurile de economisire a energiei au arhitectură avansată și funcții de gestionare a energiei, jucând un rol crucial în reducerea la minimum a consumului de energie hardware al centrului de date. Aceste cipuri pot aloca și utiliza mai eficient resursele hardware, îmbunătățind astfel performanța pe watt. De exemplu, în comparație cu generațiile anterioare de procesoare Intel Xeon, a patra generație Xeon a îmbunătățit eficiența medie a performanței pe watt pentru sarcinile de lucru țintă de 2,9 ori atunci când se utilizează acceleratoare încorporate. În 2022, eficiența energetică a cipulului AI GPU H100 de la Nvidia este aproape de două ori mai mare decât a produsului din generația anterioară A100.
În plus, o altă măsură eficientă de reducere a consumului de energie în centrele de date este adoptarea unor soluții de răcire mai eficiente pe scară largă, reducând proporția consumului de energie de răcire, iar un indicator cheie este „Eficiența utilizării energiei” (PUE). În ultimul deceniu, în ciuda unei creșteri de 6-ori a producției de calcul și a unei creșteri de 25-ori a capacității de stocare, consumul de energie al centrelor de date globale a crescut doar cu 6% din 2006 până în 2018. Această eficiență semnificativă îmbunătățirea este atribuită scăderii PUE.
Potrivit estimărilor, piața centrelor de date ecologice este de așteptat să crească cu 146,95 miliarde USD între 2022 și 2027, cu o rată de creștere anuală compusă de 24,63%. Odată cu desfășurarea tot mai mare a răcirii cu lichid (în special DLC cu răcire directă cu lichid) la scară largă, PUE al centrelor de date care intră în era răcirii cu lichid va fi sub 1,3. Tehnologia de răcire cu lichid poate nu numai să îmbunătățească eficiența generală de răcire a centrelor de date, ci și să răspundă nevoilor de răcire ale cipurilor cu densitate mare de putere, să reducă dependența de sistemele de aer condiționat cu consum mare de energie și să promoveze dezvoltarea durabilă a mediului.
