人工智能已成为全球一些最具变革意义的技术背后的驱动力。它重塑医疗保健、金融、汽车和娱乐等行业的潜力是无限的。然而，随着人工智能应用的持续飙升，对训练和部署这些复杂模型所需的巨大处理能力的需求也随之增长。这引发了数据中心（这场数字革命的支柱）的资本支出 (capex) 和运营支出 (opex) 的双双上涨。
随着行业努力应对这些不断上升的成本，许多数据中心所有者采取了一种策略，利用人工智能训练设备的摊销来支持推理成本，例如部署经过训练的人工智能模型。虽然这种方法提供了一种合理的短期费用管理途径，但它也蕴含着巨大的风险，可能会损害数据中心的财务稳定性和运营效率。为了保持人工智能的可持续增长，需要转变战略——专注于平衡资本支出和运营支出，同时确保设备的长期耐用性和效率。
当前策略：摊销和成本共担
在预期使用寿命内摊销 AI 训练硬件的策略很简单。AI 训练需要大量的计算资源，顶级 GPU 和加速器的成本高达数百万美元。通过将成本分摊到几年，数据中心所有者希望证明这笔巨额资本支出的合理性，并使高端训练设备在财务上可行。
然而，这些昂贵的硬件并不仅仅用于训练；训练阶段结束后，它们通常会重新用于推理。其逻辑是，如果数据中心可以使用同一硬件进行训练和推理，那么产生的综合收入将抵消初始投资和持续的电力成本。理论上，这是合理的：将资本支出分摊到多个运营部门可以减轻财务指标的压力，理论上可以提高盈利能力。
然而，现实情况更加复杂。依赖 AI 训练设备进行推理会带来一些局限性，数据中心再也无法忽视。
真正的运营成本元凶：功耗
虽然训练设备是一项重要的资本支出，但训练和推理所需的功耗才是数据中心运营成本的主要罪魁祸首。高性能 GPU 和加速器会产生大量热量，需要大量的冷却工作，从而推高电费并给电力基础设施带来压力。即使采用先进的冷却技术和节能措施，大规模运行 AI 的功耗需求仍然超过控制功耗所需的努力。
当数据中心长时间使用高功率训练设备进行推理时，这个问题会变得更加突出。与通常具有突发性且可能间歇运行的训练不同，推理通常是一项持续性操作，因为模型需要响应实时数据输入。这种持续的工作负载意味着这些高容量系统会在更长时间的时间内以接近峰值的功耗运行，从而导致运营成本高于预期。
隐藏的运营成本罪魁祸首：延迟
在硬件处理领域，有一个属性经常被忽视，但却具有重要的意义：延迟。延迟是指提交查询和收到响应之间的时间延迟。虽然机器学习训练阶段的延迟通常可以容忍，但推理阶段的延迟则有所不同。即使是轻微的延迟也可能产生连锁影响。响应时间超过几秒钟就会削弱用户参与度，损害用户体验，并违背实时处理的初衷。
为了应对延迟，工程师可能会考虑通过添加更多处理器并行运行来扩展处理能力。乍一看，这种方法似乎合理；毕竟，更多的处理器应该意味着更快的处理速度。然而，实际情况却更加复杂。添加处理器可以显著提升性能，但也伴随着巨大的代价：资本支出和运营支出都将呈指数级增长。扩展硬件资源无异于火上浇油。虽然它可以暂时解决延迟问题，但同时也会使成本飙升到可能无法持续的水平。
这种成本螺旋式上升不仅影响初始投资，还会影响日常运营预算，从而推高功耗、维护和资源管理需求。对于许多企业而言，这种方法可能会成为运营支出负担，其成本甚至超过降低延迟所带来的收益。为了应对这种情况，企业需要采用更高效、更可持续的延迟缓解方法，无论是通过专门的硬件优化、更智能的数据处理架构，还是利用旨在简化实时响应且不超出预算的技术。
设备折旧和使用寿命挑战
当前摊销策略的一个主要缺陷是，它假设AI训练设备在重新用于推理时能够使用足够长的时间完全折旧。虽然这些设备的设计旨在提供强大的处理能力，但持续使用可能会造成严重的磨损。
在训练过程中达到极限，然后持续运行进行推理的AI硬件可能无法像预期那样持久耐用。残酷的现实是，许多数据中心可能需要在这些系统完全折旧之前就更换它们，从而导致早期资本冲销和额外的财务压力。
寻求可持续解决方案
面对这些挑战，行业必须寻求在资本支出和运营支出之间取得平衡的可持续解决方案，确保对人工智能基础设施的投资不仅合理，而且能够长期持续高效。这正是兼顾长寿命和高能效的创新设计应运而生的地方。
一个潜在的解决方案来自传统上与数据中心无关的领域：汽车行业。长期以来，汽车级技术的设计注重耐用性、稳定的性能和高能效。与传统数据中心硬件不同，汽车级系统能够承受恶劣环境和长时间连续使用，而不会出现显著性能下降。这种韧性意味着更长的使用寿命和更低的更换频率——这在考虑设备摊销时是关键优势。
汽车级方案
一位最初专注于汽车行业的创新者开发出了一种技术，可以重新定义数据中心如何实施其人工智能战略。通过利用专为汽车行业严格的质量和耐用性标准而设计的汽车级解决方案，它具备多项优势，能够完美契合数据中心的需求。
首先，这些系统专为降低功耗而设计。与许多耗电的高端 GPU 和人工智能加速器不同，这项技术优先考虑能源效率，同时不牺牲性能。这解决了功耗这一主要的运营成本挑战，降低了大规模运行人工智能模型相关的总体运营成本。
其次，与传统的人工智能训练硬件相比，此类解决方案的使用寿命更长。凭借汽车级的弹性，这些设备能够承受持续使用的严苛考验，而不会像传统数据中心硬件那样过早磨损。这意味着更长的摊销期和更少的新硬件资本投资，从而减轻了数据中心运营商的财务负担。
重新思考人工智能战略
人工智能的崛起并未放缓，对数据中心的支持需求也同样强劲。当前将昂贵的训练设备重新用于推理以摊销其成本的策略已被证明是一种短视的做法，低估了功耗和硬件寿命的真正影响。为了避免不可持续的财务和运营压力，战略转型势在必行。
将汽车级技术解决方案纳入人工智能基础设施规划，可以带来急需的喘息之机。虽然这些系统可能需要初始资本支出，需要重新调整预算分配，但其长期效益——降低功耗、延长设备寿命以及更均衡的摊销计划——将超过前期成本。
最后思考
随着数据中心持续推动人工智能革命，该领域的领导者必须重新思考其策略，以管理扩展人工智能所带来的隐性成本。目前，通过共享推理设备来摊销训练设备成本并抵消成本的做法，忽视了关键的运营成本挑战和硬件生命周期的现实。
通过采用优先考虑效率和耐用性的解决方案，数据中心可以为人工智能的未来构建更可持续、更具成本效益的基础。前进的道路不仅需要人工智能模型的创新，还需要支撑这些模型的基础设施的创新