木制数据中心代表了可持续科技基础设施的新兴趋势,挑战了传统的建设方法。通过用木材替代钢材和混凝土,木制数据中心设计为减少碳足迹提供了一条可能更简单的路径,同时保持功能性,尽管需要考虑一些重要的权衡。
关于数据中心可持续性的讨论很大程度上集中在引人注目的——通常也是昂贵的——技术创新上,比如地热能源和浸没式液体冷却。
但这些以这类解决方案为导向的可持续性策略可能是只见树木不见森林。减少数据中心碳足迹的一个更简单、更便宜的方法可能是重新思考数据中心建设的基本原理,选择用木材建造设施。
事实上,一些大型数据中心提供商已经在试验木制数据中心。这种技术有明显的缺点,但很可能最终成为增强数据中心可持续性的一个重要步骤。
什么是木制数据中心?
木制数据中心,顾名思义,就是主要使用木材建造的数据中心。
这种设施之所以引人注目,是因为大多数数据中心都不是用木材建造的。它们通常主要使用钢材和混凝土建造。
相比之下,木制数据中心使用木材而不是钢材作为墙体和地板结构。木板也可以用于服务器机架楼层,取代混凝土。木制外墙板也可以提供结构的外部护板,而不是数据中心传统使用的预制碳基或混凝土面板作为外墙材料。
木制数据中心不仅仅是理论上的。Vertiv在2023年推出了模块化木制数据中心,微软在2024年底开始宣传部分使用木材建造数据中心的努力。瑞典的EcoDataCenter也一直在使用木材作为其数据中心的建筑材料。
木制数据中心的优势
木制数据中心提供两个主要优势。首先是减少碳足迹。与钢材和混凝土相比,木材在采伐、加工、运输和安装过程中需要更少的能源。木材也会自然分解,因此在退役期间分解和处置木制数据中心需要更少的能源。这些因素使木材在"绿色"数据中心建筑材料清单中排名靠前。
木材在数据中心建设中的另一个主要优势是相对便宜。尽管要达到钢材和混凝土能够提供的相同结构完整性水平需要更多的木材,但在建造数据中心时采购大量木材通常仍然更便宜。
综合这些因素,木材对于寻求在不必投资更昂贵技术(如替代能源或专业冷却技术)的情况下改善可持续性的数据中心运营商来说是一个有吸引力的解决方案。
数据中心木结构建设的缺点
另一方面,木材作为数据中心建筑材料有一些明显的缺点:
耐久性较低:木材比钢材和混凝土更容易受到火灾损害和结构故障的影响。木材也可能因湿气渗透或害虫造成的腐烂而随时间受损。
容量限制:由于木材不如钢材和混凝土坚固,木制数据中心可能无法在每平方英尺内容纳那么多服务器。
特殊设计要求:要用木材建造像数据中心这样的大型结构,通常需要专门的设计。你不能简单地像建房子那样使用2x4立柱来框架数据中心。这可能使木制数据中心的设计更加昂贵和复杂。
专业材料:出于类似原因,木制数据中心通常需要特殊类型的木材——比如比标准木材更坚固或更防火的工程木材。这是另一个可能增加木制数据中心成本的因素。
木制数据中心设计的未来
虽然木制数据中心相对于其成本提供了明显的可持续性优势,但木制数据中心的耐久性和容量限制使得很难想象数据中心设计师会在可预见的未来大规模转向基于木材的结构。
然而,该行业很可能会在两个关键情境中看到木制数据中心的更多使用:
用于建造小规模或模块化数据中心。对于较小的设施,容量限制通常不是那么大的挑战。此外,对于较小的数据中心,提供极高的可靠性通常不如位置灵活性和可负担性那么重要——这些因素木材可以很好地支持。
作为混合建设数据中心的建筑材料。完全用木材建造大型数据中心具有挑战性,但木材可以与钢材和混凝土一起使用,作为平衡可持续性与耐久性的混合方法的一部分。例如,在钢梁上建造的木制地板比由木搁栅支撑的地板提供更高的承重能力,但没有混凝土地板带来的碳足迹。
可以肯定的是,木材只是数据中心行业可用来帮助改善可持续性的众多工具之一。能源利用效率、水效率、清洁能源采购等方面的创新仍然是可持续性战略的其他关键要素。但展望未来,预计会听到越来越多关于木材作为数据中心建设基础的讨论。
好文章,需要你的鼓励
随着AI策略成熟,CIO开始重新考虑对公有云的依赖,私有云和本地环境重新受到关注。调查显示,67%的企业领导计划在未来12个月内将部分AI数据迁移至非云环境。主要原因包括成本可预测性、数据隐私保护、安全问题和云集成挑战。对于持续的AI工作负载,购买自有GPU比租用公有云更经济。私有云支出增长更快,预计2025年将有54%的组织在私有云上投入超过1000万美元。
沙特TachyHealth团队开发的32亿参数医疗AI模型Gazal-R1,通过创新的双阶段训练方法在医疗推理任务上超越了12倍大的模型,在MedQA等测试中取得87.1%的优异成绩,展现了精巧训练策略胜过规模扩张的重要启示,为资源有限的医疗AI研究提供了新路径。
本文深入分析了从传统AI发展到AGI过程中可能出现的智能爆发现象。基于AI专家共识的2040年AGI实现预期,文章探讨了七种主要发展路径,重点关注突破性的"登月路径"。智能爆发理论认为,智能可以像原子链式反应一样相互促进,快速产生大量新智能。文章预测2038-2039年可能发生智能爆发,随后在2040年实现AGI,但也指出了关于智能爆发的启动、控制和潜在风险等争议问题。
奥地利维也纳医科大学研究团队开发了RetFiner技术,通过让眼科AI模型同时学习OCT图像和医疗文字描述,显著提升了诊断准确率。该方法采用四种训练任务让AI模型建立图像与文字的深层联系,在三个主流眼科AI模型上实现了2-6个百分点的性能提升,为医学AI发展开辟了新方向。