人工智能浪潮下，数据中心的需求急剧增加。为了应对AI基础设施巨大功耗和散热等问题，数据中心的建设呈现出新趋势。
算力需求爆炸式增长随着人工智能技术的广泛应用，尤其是生成式 AI 的崛起，算力需求呈指数级增长。2012 年至今，对算力的需求涨了 30 万倍，这一惊人的增长速度主要源于模型的不断增长。从 2012 年的深度学习模型 Alexnet 到 2023 年 LLaMa，是 2800 倍的模型增长，模型的增长意味着算力的消耗增长。
以 ChatGPT 等为代表的人工智能应用对相关行业数字化转型产生了积极影响，算力已成为关键生产力，算力集运行计算力、数据存储力、网络运载力一体，成为支撑数字经济高质量发展的新动能。随着人工智能、大数据、元宇宙等技术飞速发展，算力需求不断攀升，海量数据的存储和处理需求不断增长。各种新兴应用场景对数据存储的容量、效率、流动性和安全性等方面提出了更高的需求，存储技术也呈现多维度的发展趋势。
数据中心转型智算中心成行业趋势有业内专家表示，以ChatGPT为主的大模型应用爆发性增长后，极大地带动了智能算力增长，以AI服务器为主的智算中心逐渐变成数据中心的主流趋势。
在近期举行的第三届算力网络与数字经济论坛暨2024年“算力浦江”总结大会上，上海市通信管理局副局长戴斌建议通过技术革新、标准制定、基础设施改造升级等多方面措施，推动传统数据中心向智算中心转型升级。
上述业内人士亦表示，当前数据中心的发展趋势主要包括两点：一是算力基础设施迈入算力中心和智算中心“双中心”时代。前者是面向云计算、算力网络等方面，提供服务化、集中式、网络化的算力；后者则是主要面向人工智能场景，设备以GPU为代表的AI芯片，集群规模也较大。
二是相对于通算中心，智算中心产生了新的需求。“智算中心时代，更多的是以AI芯片为主，相应的服务器的平均的功耗也随之上涨，模型的高并发的处理期需要大的算力，高并发期后并不太需要那么多算力，这非常考验整个智算中心资源调度能力。”
近期，有市场人士爆料称，英伟达BlackwellGPU在装有72个处理器的服务器中使用时会产生过热问题，这些机器预计每个机架的功耗高达120kw。过热会限制GPU性能并有损坏组件的风险。
在普洛斯中国高级副总裁、数据中心业务联席总裁郭仁声看来，算力时代下，数据中心的规模正在扩大。“当大型客户要做算力平台的时候，要求至少30兆瓦起步，且部分客户会要求具备未来扩容到100兆瓦的体量。很多原来传统的单体数据中心，或者说规模在2000个机柜的数据中心可能就没办法适应要求，从而往大型基地型数据中心转移，目前该趋势较为明显。”
市场方面，郭仁声表示，在通算和智算的营收占比中，智算的比例现成长很快，头部客户大概这一两年开始布局智算。“随着AI大模型能力的建设，不同的AI应用场景落地，数据量指数级增加。未来随着影像、声音等类型数据产生，对数据的存储、处理方面的需求会持续保持较高增长，也会直接带动数据中心建设。”
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