算力永远不够用数据中心怎么办？
3月30日，腾讯发布全新AI智能创作助手“腾讯智影”；3月29日，360集团创始人周鸿祎发布了360版本的“ChatGPT”，加上此前百度发布的“文心一言”，中国AIGC领域近期持续掀起热潮，关于支撑其发展的算力的讨论也不断增多，并在算力需求方面逐渐达成统一。
宁畅副总裁兼CTO赵雷指出，ChatGPT距离相对理想化的智能助手状态，还有5到10年的差距，理想状态下，需要的算力可能至少是现在的100倍；百度智能云总裁沈抖表示：长远来看，生成式AI在算力、算法、数据永远得不到满足。
也就是说，生成式AI算力需求极为庞大且前景广阔，拓展至整个数字经济，算力的需求量更为巨大，这意味着需要更多的数据中心。仅从此来看，数据中心将迎来更多的市场机遇，且更容易获利。
不过，现实却并非如此，或者说当前的情况不仅仅是这样。
一方面，目前的市场依旧存在供需错配的情况，并非供小于求，同时，需求侧也需要进一步优化。
这主要表现为两点：首先，市场需要消化原有供给，短期内难以改变。第十七届中国IDC产业年度大典上，科智咨询研究总监张福林在会上解读《2022-2023年中国IDC行业发展研究报告》时披露，当前我国数据中心利用率不足60%，依旧存在较大的发展空间。
其次，东西部发展不平衡，资源与需求并未完全匹配。乌兰察布市委网信办（市大数据管理局）副主任（副局长）吕佐鹏在第十七届中国IDC产业年度大典上指出，“东数西算”自去年开始以来，对东西部算力资源调配起到了良好的作用，不过从目前效果来看，距离理想状态还有一定差距。这主要表现为需求侧，去年开工正在建设和新建的项目约160个，大部分是在八大核心区，核心区中约60%—70%是在东部，因此，如何推动需求侧向西转移成为当下亟需解决的重点问题。
另一方面，当前数据中心正处于优化升级阶段，不论是新建还是改造升级都存在较大挑战。
数据中心正向“高技术、高算力、高能效、高安全”的方向演进，数据中心面临着技术升级、设计升级、建设升级，需要更好的制冷方案、需要进一步提升新能源使用，需要更加高效、智能。数据中心想要达到理想状态的零碳、高效率等存在较大的难度。
这也带来成本问题：一是新应用本身需要成本，如液冷目前高昂的成本便成为其难以普及的重要阻碍；二是可能上升的网络成本，中国工程院院士、紫金山实验室主任刘韵洁表示，“东数西算”工程，目标就是将算力部署在西部，以此来降低成本。“但这只是完美的设想，虽然算力的成本降低了，但东部的数据运到西部还要增加网络成本，这又是很大的挑战。”因此，还需要网络技术的变革。
注：中国整体IDC业务市场规模统计口径包括获得中国境内经营许可的服务商的传统IDC业务收入（含机柜、带宽、增值服务收入）以及公有云Iaas+Paas业务收入。
以此来看，数据中心产业的发展前景毋庸置疑，在“东数西算”等政策引导下，在生成式AI等巨大算力需求下，数据中心市场规模将持续扩大，根据《2022-2023年中国IDC行业发展研究报告》，自2023年至2025年，中国整体IDC业务市场规模增速保持在34%以上且速度逐年增加，但也存在诸多挑战与不确定性，需要对此有更加清晰的认知。
科智集团董事长、中国IDC圈创始人黄超表示：“2023年将是市场回归理性最关键的一年。我们既要埋头苦干，也要抬头看天。如何构建可持续发展的业务体系、打造可持续发展的产业生态，将是我们需要一起探索的重要课题。”
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