Para 2027, el tamaño del mercado de los centros de datos ecológicos aumentará en aproximadamente 147 mil millones de dólares.
Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial generativa, como el popular ChatGPT, ha aumentado la demanda de potencia informática en los centros de datos. Las aplicaciones de inteligencia artificial leen grandes cantidades de datos y consumen más electricidad que el software tradicional. La GPU utilizada para entrenar modelos de IA generativa tiene un alto consumo de energía y también requiere energía de refrigeración adicional.
Según las estimaciones, en términos de datos macro, la inteligencia artificial puede representar entre el 3% y el 4% de la demanda mundial de electricidad para 2030. Debido al aumento de los servidores de inteligencia artificial, el consumo de energía en los centros de datos ha aumentado significativamente. McKinsey predice que para 2030, el consumo de electricidad en los centros de datos se duplicará.
El aumento del consumo y los costes de la electricidad es un factor clave que impulsa el crecimiento del mercado. El consumo de energía del centro de datos es muy alto y con la creciente demanda de aplicaciones más potentes, como vehículos autónomos, medios de transmisión y 5G, el consumo de energía del centro de datos puede crecer exponencialmente y necesitan mucha energía para suministrar. diferentes equipos.
Para abordar los enormes desafíos de la demanda de energía en los centros de datos, es necesario tomar varias medidas, incluido hardware que ahorre energía, soluciones de refrigeración innovadoras, energía verde y estrategias más amplias de desarrollo sostenible.
El uso de chips de ahorro de energía es la piedra angular para mejorar la eficiencia energética en los centros de datos. Los chips de ahorro de energía tienen una arquitectura avanzada y funciones de administración de energía, lo que desempeña un papel crucial a la hora de minimizar el consumo de energía del hardware del centro de datos. Estos chips pueden asignar y utilizar recursos de hardware de manera más efectiva, mejorando así el rendimiento por vatio. Por ejemplo, en comparación con generaciones anteriores de procesadores Intel Xeon, el Xeon de cuarta generación mejoró la eficiencia de rendimiento promedio por vatio para cargas de trabajo objetivo en 2,9 veces cuando se utilizaron aceleradores integrados. En 2022, la eficiencia energética del chip AI GPU H100 de Nvidia será casi el doble que la del producto A100 de la generación anterior.
Además, otra medida eficaz para reducir el consumo de energía en los centros de datos es adoptar soluciones de refrigeración más eficientes a gran escala, reduciendo la proporción del consumo de energía de refrigeración, y un indicador clave es la "eficiencia en el uso de energía" (PUE). En la última década, a pesar de un 6-aumento de la producción informática y un 25-aumento de la capacidad de almacenamiento, el uso de energía de los centros de datos globales solo aumentó un 6 % entre 2006 y 2018. Esta significativa eficiencia La mejora se atribuye a la disminución del PUE.
Según las estimaciones, se espera que el mercado de centros de datos ecológicos aumente en 146.950 millones de dólares entre 2022 y 2027, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 24,63%. Con el creciente despliegue de refrigeración líquida (especialmente DLC de refrigeración líquida directa) a gran escala, el PUE de los centros de datos que ingresan a la era de la refrigeración líquida será inferior a 1,3. La tecnología de refrigeración líquida no sólo puede mejorar la eficiencia general de refrigeración de los centros de datos, sino también satisfacer las necesidades de refrigeración de los chips de alta densidad de potencia, reducir la dependencia de sistemas de aire acondicionado que consumen mucha energía y promover el desarrollo medioambiental sostenible.
