第114期
2022 年 07 月 13 日
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荣景之下,云端服务产业将迎来新一波淘汰赛
蒋士棋/北美智权报 编辑部

在传统概念中,数据中心往往只是摆满了服务器的「机房」,但在运算能力逐年提升之后,产业界对于云端服务的需求只会愈来愈高。未来,随着边缘运算市场逐渐成熟,AI演算技术也更加精进后,数据中心产业更将呈现出一番新风貌。


图片来源 : shutterstock、达志影像

今年以来,科技制造业遭遇到了后疫情时代的第一波逆风,包括笔电、平板等消费性产品,台湾厂商的出货量比起前两年都呈现明显衰退,例如笔电在连续两年超过20%的成长之后,台湾资策会市场情报中心(MIC)预估,今年的出货量有10%的衰退,平板、桌机的前景,也同样不乐观(图1)。换句话说,新冠肺炎疫情带来的信息硬件商机,已经在今年正式结束。

图1:2018~2022年台湾各类信息硬件产品出货量成长率(2022年为预估值)

数据源:台湾资策会MIC,2022年6月

数据中心荣景才正要开始

唯一还值得期待的产品类别只剩下服务器。MIC预估,2022年时,台湾服务器产品的出货量成长率将逼近10%,创下近5年来的纪录。MIC产业顾问兼主任林伯齐指出,「服务器产业是受到云端服务业者扩建数据中心的需求带动,使得出货量维持正成长。」

云端服务产业三巨头(Amazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloud Platform)投资的力道愈来愈强,使得数据中心产业的前景可说是一片光明。MIC预估,未来两年内,全球超大型数据中心的建置总量,将从现在的850座增加到1025座;最直接受惠的就是上游服务器产业,可望在2026年以前维持4%~5%间的年出货量成长。

图2:2013~2024年全球超大型数据中心建置数量

数据源:台湾资策会MIC,2022年6月

这股强劲的成长力道究竟从何而来?MIC产业顾问兼组长魏传虔认为,由于数据跨境传输规范日趋严格,欧洲国家兴起主权云概念,使得当地厂商开始自建数据中心,以及中国大陆在「东数西算」政策的引导下,整个中国大西部将投入建置数据中心,推动了数据中心产业在全球遍地开花。

长远来看,「也别忘了,5G的节点跟使用人数目前也还在初期阶段,」魏传虔提醒,在2024年之后,5G的应用将足以进入到关键场域并大规模实行,届时对于高速运算、AI分析的需求也会比现在更大,意味着高阶数据中心的需求只增不减。

挑战1:提升数据中心能源效率

数据中心得以顺利运作的前提,是稳定、充足的电力供应,这也是中国在天然能源充沛的大西部建置数据中心的主要原因;此外,全球主要科技大厂也愈发重视净零碳排议题,所以降低数据中心的能源损耗和碳排放量就成为当前最重要的目标。

魏传虔观察,三大云端厂商中,AWS和微软已经宣布将在2025年达到100%使用再生能源,至于Google则是和社群平台龙头Meta(Facebook母公司)宣告,所有的数据中心将100使用绿电。在实际做法上,魏传虔指出,这些厂商一方面利用AI技术找出能源损耗的痛点,例如Meta就开发了应用软件,让服务器在离峰时间降低运算活动来减少能耗。

下一步,净零碳排更将成为数据中心的卖点。例如台湾微软就在6月底推出微软永续云(Microsoft Cloud for Sustainability),协助企业从日常营运数据中纪录碳足迹并进行分析,并且自动生成符合国际要求的报告,藉此强化企业在永续议题上的竞争力。其他像是AWS、Google也有协助企业和政府以数据进行碳盘查、拟定气候行动战略的事业规划。

图3:台湾微软推出永续云,加速2050净碳。

来源:https://news.microsoft.com/zh-tw/cloud-for-sustainability-ict/

挑战2:抢攻边缘运算市场

在讲求高带宽、低迟延的5G时代,最重要的企业端应用就是边缘运算,三大云端业者早已默默跟各国电信业者合作,除了AWS直接推出私有5G网络服务外,微软跟Google也与AT&T、NTT、Verizon合作,布建中小型的数据中心。

魏传虔指出,边缘运算与云端运算的主要差异,在于前者的位置必须更贴近用户,在地理、气候、供电等条件上,往往没有大型数据中心来得理想;此外,边缘运算中心与云端之间在数据传输和运算分析的分工也必须更加精细。「小型的AI训练可以由边缘服务器协助,至于大型训练就交给数据中心,训练出来的模型再由云端交给使用者,」他认为,从云端、边缘运算到终端装置都必须导入AI处理芯片,才能让分工更有效率。这也是为什么从AWS、Google到Intel、NVIDIA等科技巨擘,都把服务器AI处理器视为兵家必争之地。

因此,经过这几年来的演进,数据中心不再只是存取资料的库房,而是能即使给出反馈、协助企业进行决策的军师。云端产业下一波的竞争,将聚焦在多层次运算资源的分配还有AI的应用能力上;不论过去的成绩多么显赫,如果跟不上市场需求以及技术发展的速度,终究会败下阵来。

 

数据源:

 

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作者: 蒋士棋
现任: 北美智权报资深编辑
学历: (台湾)政治大学企管系
经历: 天下杂志记者
今周刊记者

 


 





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