До 2027. године, величина тржишта зелених дата центара ће се повећати за приближно 147 милијарди долара
Са брзим развојем генеративне вештачке интелигенције, као што је популарни ЦхатГПТ, потражња за рачунарском снагом у центрима података је порасла. Апликације вештачке интелигенције читају велике количине података и троше више електричне енергије од традиционалног софтвера. ГПУ који се користи за обуку генеративних АИ модела има велику потрошњу енергије и такође захтева додатну енергију за хлађење.
Према проценама, у смислу макро података, вештачка интелигенција би могла да чини 3% до 4% глобалне потражње за електричном енергијом до 2030. године. Због пораста броја сервера вештачке интелигенције, потрошња енергије у центрима података се значајно повећава. МцКинсеи предвиђа да ће се до 2030. године потрошња електричне енергије у дата центрима више него удвостручити.
Повећање потрошње и трошкова електричне енергије је кључни фактор који покреће раст тржишта. Потрошња енергије дата центра је веома висока, а са све већом потражњом за моћнијим апликацијама као што су аутономно возило, стриминг медији и 5Г, потрошња енергије дата центра може да расте експоненцијално, и потребно им је много енергије за снабдевање различита опрема.
Да би се одговорило на огромне изазове потражње за енергијом у центрима података, потребно је предузети различите мере, укључујући хардвер за уштеду енергије, иновативна решења за хлађење, зелену енергију и шире стратегије одрживог развоја.
Употреба чипова за уштеду енергије је камен темељац за побољшање енергетске ефикасности у центрима података. Чипови за уштеду енергије имају напредну архитектуру и функције управљања напајањем, играјући кључну улогу у минимизирању потрошње енергије хардвера дата центра. Ови чипови могу ефикасније да алоцирају и користе хардверске ресурсе, чиме се побољшавају перформансе по вату. На пример, у поређењу са претходним генерацијама Интел Ксеон процесора, четврта генерација Ксеон-а је побољшала просечну ефикасност перформанси по вату за циљна оптерећења за 2,9 пута када се користи уграђени акцелератор. У 2022. енергетска ефикасност Нвидијиног Х100 ГПУ АИ чипа је скоро двоструко већа од претходне генерације производа А100.
Поред тога, још једна ефикасна мера за смањење потрошње енергије у центрима података је усвајање ефикаснијих решења за хлађење у великим размерама, смањујући удео потрошње енергије за хлађење, а кључни индикатор је „Ефикасност употребе енергије“ (ПУЕ). У протеклој деценији, упркос 6-путоструком повећању рачунарске производње и 25-путоструком повећању капацитета складиштења, потрошња енергије глобалних центара података порасла је само за 6% од 2006. до 2018. Ова значајна ефикасност побољшање се приписује смањењу ПУЕ.
Према проценама, очекује се да ће тржиште зелених дата центара порасти за 146,95 милијарди долара између 2022. и 2027. године, са комбинованом годишњом стопом раста од 24,63%. Уз све већу примену течног хлађења (нарочито ДЛЦ са директним течним хлађењем) у великим размерама, ПУЕ центара података који улазе у еру течног хлађења биће испод 1,3. Технологија течног хлађења не само да може побољшати укупну ефикасност хлађења центара података, већ и задовољити потребе за хлађењем чипова велике густине, смањити зависност од система за климатизацију који троше велику енергију и промовисати одрживи развој животне средине.
