根据Synergy Research Group的最新报告,超大规模运营商目前占全球数据中心容量的44%,截至2025年第一季度末,大型超大规模设施数量已达到1,189个。
该公司的最新分析显示,企业自有数据中心正在快速衰落。六年前,企业自有数据中心占总容量的近56%,如今已降至仅34%。预计到2030年,这一数字将进一步下降至22%。与此同时,全球数据中心容量总量预计将继续快速增长,主要由超大规模容量在未来六年内三倍扩张的预期推动。
目前超过一半的超大规模容量位于公司自有设施中,其余部分位于租赁的托管站点。非超大规模托管目前占总容量的22%,尽管实际托管容量以接近两位数的年增长率增长,但这一份额将逐渐下降。
报告指出,经过多年停滞后,由于生成式AI应用和GPU基础设施需求不断增长,本地企业容量正出现温和复苏。然而,本地容量的整体份额仍预计在本十年末前每年下降约两个百分点。
Synergy的数据来源于季度跟踪服务,按地区、国家和都市区划分数据中心容量。该公司还跟踪托管市场的320多家公司,并监控企业本地部署的硬件趋势。
超大规模基础设施的地理分布仍不均衡。美国运营商在自有超大规模类别中占主导地位,而EMEA和APAC等地区在自建容量方面落后。
然而,Synergy预测所有地区到2030年前都将在数据中心总容量方面实现双位数年增长,全球超大规模自有基础设施每年至少扩张20%。
Synergy Research Group首席分析师John Dinsdale解释说,云计算和其他关键数字服务一直是数据中心容量扩张的主要驱动力,AI技术和应用的急剧崛起现在提供了额外推动力。
"然而,各地区数据中心容量的组合差异很大,例如超大规模自有数据中心容量在美国比在EMEA或APAC地区更为普遍,"他说。"但总体而言,趋势都朝着同一方向发展。"
报告预测所有地区在预测期内都将看到数据中心总容量的双位数年增长率,所有地区的超大规模自有容量部分每年至少增长20%。
"在理想情况下,超大规模运营商可能会建设和拥有一切,但在现实世界中,有时与专业数据中心运营商合作会更好,"Dinsdale说。"每个地区,实际上每个国家,都是不同的。"
他指出,不同的法规、土地和电力可用性、市场因素、竞争因素、既有数据中心运营商等都是影响因素。
"超大规模运营商有时会选择租赁而非建设,以优化上市速度、利用现有许可证、最小化成本、克服当地监管障碍,或者简单地增加建设和运营带宽,"他说。
Dinsdale指出,虽然有很多例外情况,但对美国超大规模运营商而言,自建在本国比在国际市场更为普遍,而中国市场非常依赖从数据中心专家处租赁。
"在许多欧洲和APAC国家,通过当地数据中心专家合作更容易、更快速、更高效,"他说。
好文章,需要你的鼓励
微软高级软件工程师Alice Vinogradova将自己用SAP ABAP语言编写的向量数据库ZVDB移植到了搭载Z80处理器的经典计算机Sinclair ZX Spectrum上。她发现ABAP(1983年)和Z80(1976年)几乎是同时代产物,都诞生于内存珍贵、每个字节都很重要的计算时代。通过应用Z80优化技术,尽管时钟频率相差857倍,但代码运行速度仅慢3-6倍。她认为这些老式优化技术具有普遍适用性,在现代硬件上依然有效。
这项由东京科学技术大学等机构联合发布的研究提出了UMoE架构,通过重新设计注意力机制,实现了注意力层和前馈网络层的专家参数共享。该方法在多个数据集上显著优于现有的MoE方法,同时保持了较低的计算开销,为大语言模型的高效扩展提供了新思路。
韩国电子巨头三星宣布收购美国西雅图数字健康技术公司Xealth,进一步扩大在健康领域的布局。Xealth专注于帮助医疗专业人员将数字健康技术整合到日常实践中,与70多家数字健康技术供应商合作,应用覆盖美国500多家医院。此次收购将推动三星向连接医疗保健平台转型,结合其在传感器技术和可穿戴设备方面的优势,完善Samsung Health平台功能。
小米团队开发的MiMo-7B模型证明了AI领域"小而精"路线的可行性。这个仅有70亿参数的模型通过创新的预训练数据处理、三阶段训练策略和强化学习优化,在数学推理和编程任务上超越了320亿参数的大模型,甚至在某些指标上击败OpenAI o1-mini。研究团队还开发了高效的训练基础设施,将训练速度提升2.29倍。该成果已完全开源,为AI民主化发展提供了新思路。