曾幾何時(shí)，UDC水下數(shù)據(jù)中心，就像《流浪地球2》泡在水里的根服務(wù)器，是一個(gè)只存在于科幻電影、獵奇新聞中，或者是海外頂尖科研機(jī)構(gòu)用來“炫技”的“黑科技”。

如今，UDC已經(jīng)來到了我們身邊，并且正在加速。

今年7月我去2024世界人工智能大會(huì)，在一家中國計(jì)算廠商的展臺(tái)“C位”，看到了一臺(tái)泡在水中、正在運(yùn)行的電腦。

原來，該企業(yè)研發(fā)的特殊液體，能夠與電路板兼容，而且不會(huì)腐化電路。依托相關(guān)材料打造的液冷服務(wù)器，可以抵御電子元器件的天敵——“水”，讓水下數(shù)據(jù)中心成為可能。

據(jù)現(xiàn)場工作人員透露，目前該企業(yè)已經(jīng)與蘇州達(dá)成合作，正在湖中部署水下數(shù)據(jù)中心。一是可以作為當(dāng)?shù)亍靶沦|(zhì)生產(chǎn)力”的標(biāo)桿項(xiàng)目，展現(xiàn)在智能計(jì)算方面的區(qū)域?qū)嵙Γ欢怯刑貏e好的節(jié)能減排降耗效果，可以為當(dāng)?shù)匾恍?a href="http://www.nxhydt.com/tags/ai/" target="_blank">AI企業(yè)和應(yīng)用提供綠色算力。

那怎么才能用到水底的算力呢？答案是，云。

從云上獲取AI算力，憑借天然的成本優(yōu)勢(shì)、靈活租用的彈性優(yōu)勢(shì)，成為AI 初創(chuàng)企業(yè)的首選。建設(shè)更節(jié)能、更綠色、成本更低的“云”， UDC水下數(shù)據(jù)中心也走進(jìn)了云計(jì)算廠商的視野。

2014年微軟首次提出了水下數(shù)據(jù)中心概念，希望為沿海人口提供高速云服務(wù)。2018 年微軟正式將 855 臺(tái)服務(wù)器沉到海里，與Azure 云進(jìn)行對(duì)比。我國目前也有海底數(shù)據(jù)中心，核心業(yè)務(wù)就是算力服務(wù)，以及跟騰訊、阿里等云廠家的大批量直接合作，為它們提供更具成本優(yōu)勢(shì)的云端算力。

本文就來聊一聊，水底下的云，到底怎么把算力價(jià)格“打下來”？

“AI的盡頭是電力”。大模型的參數(shù)量達(dá)到萬億級(jí)別，驅(qū)動(dòng)著智算中心的組網(wǎng)規(guī)模向五萬卡，甚至是十萬卡級(jí)演進(jìn)。而一個(gè)十萬卡集群，可能耗盡一個(gè)城市的電量。為了供養(yǎng)AI大模型，全城人都不能開空調(diào)、看電視，這未免也太賽博朋克了。

不僅我們不愿意出現(xiàn)這種情況，其實(shí)云廠商也不愿意。有調(diào)研顯示，水電費(fèi)支出占到了數(shù)據(jù)中心運(yùn)營成本的50%以上，而智算中心GPU的密度進(jìn)一步增加，電量負(fù)荷會(huì)倍數(shù)增長，直接導(dǎo)致云廠商的成本激增。

為了減少電費(fèi)，云廠商們可謂是想盡了辦法。

有人把數(shù)據(jù)中心放到了烏蘭察布、青海，有人放到了湖邊（阿里巴巴千島湖數(shù)據(jù)中心），有人放進(jìn)了山洞（騰訊、華為），有人直接搬去了北極圈（Facebook Node Pole 數(shù)據(jù)中心、芬蘭哈米納港Google數(shù)據(jù)中心），還有人放到了海上（Google海上漂浮數(shù)據(jù)中心）、海底（微軟Project Natick數(shù)據(jù)中心）。

萬變不離其宗，就是減少依靠空調(diào)等電力設(shè)備降溫的風(fēng)冷，多靠自然環(huán)境中的空氣或水，進(jìn)行自然冷卻。

而這些自然冷卻方案中，水底下的云無疑是最有“減電”競爭力的。

顯然，相比陸地?cái)?shù)據(jù)中心，水下環(huán)境的復(fù)雜度更高，布線、維護(hù)更為麻煩，而且服務(wù)器本來就怕水，對(duì)水下數(shù)據(jù)中心的防水、防腐性能挑戰(zhàn)更大，為什么還能成為一種選擇？

水下數(shù)據(jù)中心的成本“第一刀”，就把自然冷卻效果打到了“地板價(jià)”。

作為冷卻效果最極致的解決方案，水下數(shù)據(jù)中心直接利用了水體的低溫特性，比其他物質(zhì)（如空氣冷卻、風(fēng)力冷卻）吸收更多熱量，大幅減少了額外的冷卻需求。

同時(shí)，由于水下環(huán)境本身就提供了有效的冷卻，因此可以減少對(duì)空調(diào)系統(tǒng)的依賴和能耗。

可以說，利用水流帶走熱量，水下數(shù)據(jù)中心節(jié)能降耗的成本優(yōu)勢(shì)最為顯著。

在陸地上建數(shù)據(jù)中心，自然要占用土地空間，除了土地成本之外，一些天然氣溫較低的寒冷內(nèi)陸城市和地區(qū)，基礎(chǔ)設(shè)施條件一般也沒有沿海地區(qū)發(fā)達(dá)，比如北極圈，導(dǎo)致TCO總體擁有成本上升。

尤其是隨著超萬卡集群的到來，對(duì)陸地上的數(shù)據(jù)中心/智算中心配套設(shè)施，比如供電、承重、機(jī)房潔凈度和走線架設(shè)計(jì)等提出了極高要求。

《面向超萬卡集群的新型智算技術(shù)白皮書（2024年）》顯示，由于超萬卡集群的算力密度更高、功耗密度更高，線纜的布放量也隨之增大，一個(gè) 1.8 萬卡的智算集群，需要布放 10 萬量級(jí)的線纜，這將對(duì)走線架的寬度和承重帶來新的挑戰(zhàn)。

可以說，陸地?cái)?shù)據(jù)中心/智算中心的總體成本正在走高。

與之相比，水底數(shù)據(jù)中心的建設(shè)成本正在下降，二者之間的“剪刀差”越來越小。

一方面，由于湖泊、海洋的空間較大，建設(shè)方的選址范圍更廣，相比內(nèi)陸地區(qū)，水下數(shù)據(jù)中心的土地成本更可控。

此外，水下數(shù)據(jù)中心往往采用高度集成、緊耦合、密封式數(shù)據(jù)艙，一些在陸地?cái)?shù)據(jù)中心中是必需的設(shè)備，如冷卻塔和壓縮機(jī)等，在水下都不需要。設(shè)計(jì)得當(dāng)?shù)暮５讛?shù)據(jù)倉，故障率和運(yùn)維成本更低。

2020年9月，微軟將沉入海底兩年的數(shù)據(jù)中心撈上來，評(píng)估發(fā)現(xiàn)，水下數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器故障率，比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心更低，可靠性比陸地上的服務(wù)器高8倍。

這可能是因?yàn)椋聰?shù)據(jù)艙可以與多變的環(huán)境隔離，很少受到事故擾動(dòng)。總之，廣袤遼闊的水域，讓無需與人類爭奪土地資源的水下算力，價(jià)格“更香”了。

把服務(wù)器泡在水里，省水。這究竟是怎么一回事？

這就要提到一個(gè)指標(biāo)：WUE（Water Usage Effectiveness），水資源利用效率。

很多人聽說過PUE，卻很少聽過WUE，而想要推動(dòng)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)碳中和，WUE也不得不降。

降低WUE，核心就是減少分子——輸入數(shù)據(jù)中心的水量，主要由冷凍補(bǔ)水、冷卻補(bǔ)水、加濕補(bǔ)水等生產(chǎn)用水組成。冷卻過程中消耗的水資源越少，WUE就越高。

把數(shù)據(jù)中心泡在水里，就能減少生產(chǎn)用水嗎？可以，而且甚至是0。

一方面，水下數(shù)據(jù)中心直接使用周圍水體的低溫來冷卻服務(wù)器，無需蒸發(fā)散熱，省去了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心中的冷卻塔和冷水系統(tǒng)，用于冷卻的水資源消耗等于0。

此外，水下數(shù)據(jù)中心冷卻過程中蒸發(fā)的水分直接回到水體中，對(duì)于公共水源來說也幾乎沒有損失。一些干旱缺水的地區(qū)，如果利用湖泊、河流、地下水來降溫，蒸發(fā)的水資源卻未必能快速回到當(dāng)?shù)氐乃抵校瑫?huì)給當(dāng)?shù)厮h(huán)境帶來負(fù)面影響。

2023年，美國亞利桑那州就因?yàn)閾?dān)心水資源消耗問題，限制當(dāng)?shù)財(cái)?shù)據(jù)中心建設(shè)。國內(nèi)，內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)也出臺(tái)了《關(guān)于禁止集寧區(qū)大數(shù)據(jù)企業(yè)使用地下水冷卻降溫的通知》，轄區(qū)內(nèi)大數(shù)據(jù)企業(yè)一律禁止用地下水冷卻降溫。

而水下數(shù)據(jù)中心即使產(chǎn)生一些熱蒸騰，也會(huì)很快被廣闊的湖泊海洋而代謝掉，不會(huì)影響到當(dāng)?shù)氐乃h(huán)。

水下數(shù)據(jù)中心雖然成本優(yōu)勢(shì)大，但AI云服務(wù)如果一味降本，可能會(huì)出現(xiàn)“降本增笑”的事故。

舉個(gè)例子，西部數(shù)據(jù)中心的存算成本比東部更低，但一些東部企業(yè)考慮到傳輸時(shí)延、丟包率、業(yè)務(wù)可靠性等，寧肯多承擔(dān)50%的成本，也要把數(shù)據(jù)放在東部，尤其是自動(dòng)駕駛等對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性要求較高的業(yè)務(wù)。這也是很多西部數(shù)據(jù)中心，上架率不高的重要原因。

水下數(shù)據(jù)中心的商業(yè)化困境在于，雖然價(jià)格低，但與AI需求沒有充分適配，而AI又被云廠商看作是當(dāng)下最關(guān)鍵的新增收入點(diǎn)。

水下的資源擴(kuò)展性受限。云服務(wù)需要根據(jù)用戶需求快速擴(kuò)展資源，增加算力規(guī)模、存儲(chǔ)空間，而水下數(shù)據(jù)艙的出廠、下水都有一定的時(shí)間周期（微軟官網(wǎng)顯示，Natick從工廠到運(yùn)行要90天），而目前陸地上的智算中心，采用模塊化建設(shè)只需一個(gè)月左右就能落成，能更快滿足AI算力需求。

目前，微軟也宣布暫停了Natick項(xiàng)目，據(jù)說要在后期加強(qiáng)安裝、維修機(jī)器人等方面的研究，看來遠(yuǎn)離人類活動(dòng)的水下環(huán)境，仍不適合大規(guī)模部署數(shù)據(jù)中心。

另外，對(duì)水下算力的納管和管理，也給云廠商提出了挑戰(zhàn)。目前水下算力的占比還比較小，云廠商要整合和管理這些異構(gòu)資源，確保不同來源的算力可以無縫集成，實(shí)現(xiàn)最佳性能，并讓用戶便捷簡單地使用這些資源，需要投入大量的資源進(jìn)行技術(shù)和系統(tǒng)、平臺(tái)的研發(fā)。

一些積累不夠深厚的中小型云廠商，可能出現(xiàn)“醬油（管理平臺(tái)）比雞（算力）貴”的情況，并不能靠成本優(yōu)勢(shì)來提升綜合競爭力。

徐志摩曾在《偶然》詩中寫道：“我是天空中的一片云，偶爾投影在你的波心。”目前來看，AI云服務(wù)和水下數(shù)據(jù)中心，恐怕還無法長相廝守、成為彼此的唯一。

2024年5月，Natick項(xiàng)目第二期已經(jīng)開始，反映出微軟對(duì)云數(shù)據(jù)中心解決方案的持續(xù)追求，也讓“水下數(shù)據(jù)中心”成為中國不能落后太遠(yuǎn)的一條賽道，更適合作為科技自立、科技強(qiáng)國的一張名片，與國資云、央國企云、科研云一同試點(diǎn)探索。

而商業(yè)化屬性更強(qiáng)的云服務(wù)商，仍需要聚焦在陸地上。幸好中國地形地貌豐富、基礎(chǔ)設(shè)施完善，有廣闊天地來探索“極致性價(jià)比”。

從這個(gè)角度說，算力，從來不是一家計(jì)算企業(yè)或一個(gè)行業(yè)的事，而是一個(gè)舉世參與的系統(tǒng)工程。算力即國力的時(shí)代，才剛剛開始。

審核編輯 黃宇