Do leta 2027 se bo velikost trga zelenih podatkovnih centrov povečala za približno 147 milijard USD
S hitrim razvojem generativne umetne inteligence, kot je priljubljeni ChatGPT, se je povpraševanje po računalniški moči v podatkovnih centrih povečalo. Aplikacije z umetno inteligenco preberejo velike količine podatkov in porabijo več električne energije kot klasična programska oprema. GPU, ki se uporablja za usposabljanje generativnih modelov umetne inteligence, ima visoko porabo energije in zahteva tudi dodatno hladilno energijo.
Glede na ocene bi lahko umetna inteligenca v makro podatkih do leta 2030 predstavljala 3 do 4 % svetovnega povpraševanja po električni energiji. Zaradi porasta strežnikov z umetno inteligenco se poraba energije v podatkovnih centrih znatno povečuje. McKinsey napoveduje, da se bo do leta 2030 poraba električne energije v podatkovnih centrih več kot podvojila.
Povečanje porabe in stroškov električne energije je ključni dejavnik rasti trga. Poraba energije podatkovnega centra je zelo visoka in z naraščajočim povpraševanjem po zmogljivejših aplikacijah, kot so avtonomna vozila, pretočni mediji in 5G, lahko poraba energije podatkovnega centra eksponentno naraste in za oskrbo potrebujejo veliko energije. drugačna oprema.
Za obravnavo ogromnih izzivov povpraševanja po energiji v podatkovnih centrih je treba sprejeti različne ukrepe, vključno z energijsko varčno strojno opremo, inovativnimi rešitvami za hlajenje, zeleno energijo in širšimi strategijami trajnostnega razvoja.
Uporaba energijsko varčnih čipov je temelj izboljšanja energetske učinkovitosti v podatkovnih centrih. Energijsko varčni čipi imajo napredno arhitekturo in funkcije za upravljanje porabe energije ter igrajo ključno vlogo pri zmanjševanju porabe energije strojne opreme podatkovnega centra. Ti čipi lahko učinkoviteje dodeljujejo in uporabljajo vire strojne opreme in s tem izboljšajo zmogljivost na vat. Na primer, v primerjavi s prejšnjimi generacijami procesorjev Intel Xeon je četrta generacija Xeon pri uporabi vgrajenih pospeševalnikov izboljšala povprečno učinkovitost delovanja na vat za ciljne delovne obremenitve za 2,9-krat. Leta 2022 je energetska učinkovitost čipa Nvidia H100 GPU AI skoraj dvakrat večja kot pri izdelku prejšnje generacije A100.
Poleg tega je še en učinkovit ukrep za zmanjšanje porabe energije v podatkovnih centrih sprejetje učinkovitejših rešitev za hlajenje v velikem obsegu, zmanjševanje deleža porabe energije za hlajenje, ključni kazalnik pa je »Učinkovitost uporabe energije« (PUE). V zadnjem desetletju se je kljub 6-kratnemu povečanju računalniške proizvodnje in 25-kratnemu povečanju zmogljivosti shranjevanja poraba energije v globalnih podatkovnih centrih od leta 2006 do 2018 povečala le za 6 %. Ta pomembna učinkovitost izboljšanje je pripisano zmanjšanju PUE.
Po ocenah naj bi se trg zelenih podatkovnih centrov med letoma 2022 in 2027 povečal za 146,95 milijarde USD, s skupno letno stopnjo rasti 24,63 %. Z naraščajočo uporabo tekočinskega hlajenja (zlasti neposrednega tekočinskega hlajenja DLC) v velikem obsegu bo PUE podatkovnih centrov, ki vstopajo v dobo tekočinskega hlajenja, pod 1,3. Tehnologija tekočega hlajenja ne more le izboljšati splošne učinkovitosti hlajenja podatkovnih centrov, temveč tudi zadovoljiti potrebe po hlajenju čipov z visoko gostoto moči, zmanjšati odvisnost od klimatskih sistemov, ki porabijo veliko energije, in spodbujati trajnostni okoljski razvoj.
