AI对算力的无限渴求推动了数据中心建设项目的爆发式增长，无论是数量还是规模，均前所未有。其中最具代表性的，是Meta计划于2025年6月宣布、位于路易斯安那州、代号为"Hyperion"的5吉瓦数据中心项目。Meta CEO马克·扎克伯格表示，Hyperion将"覆盖曼哈顿相当大一部分面积"，其第一阶段——2吉瓦版本——预计于2030年完工。
尽管该项目宣称的5吉瓦规模在同类项目中首屈一指，但它只是目前正在推进的数十个类似项目之一。据建筑软件公司ConstructConnect首席经济学家迈克尔·古克斯介绍，截至2025年7月，数据中心建设支出已超过270亿美元，全年合计数字将轻松突破600亿美元。仅Hyperion一个项目就占其中约四分之一。
对于负责推进这些项目落地的工程师而言，当前面临的挑战组合代表着一个独特的历史时刻。全球最大的科技公司正慷慨解囊，为计算、冷却和网络技术领域的创新买单，而这些技术所需应对的规模，在五年前看来几乎是天方夜谭。
与此同时，建设的高速推进也伴随着严峻问题。现代数据中心建设往往需要大量临时劳动力涌入，并显著加剧噪音、交通、污染，以及当地电价上涨等问题。即便在设施建成之后，其环境代价也持续存在——AI数据中心前所未有的全天候高能耗需求令人担忧，据一项近期研究显示，仅在美国，每年排放的碳当量就可能高达数千万吨二氧化碳。
然而，尽管问题重重，大型AI公司及其雇用的工程师们仍在全速推进大型数据中心建设。那么，建造一座规模空前的数据中心，究竟需要什么？
结构基础：地上与地下的双重挑战
股票杠杆开户入口典型的数据中心建筑建立在钢筋混凝土板基础之上，配以钢结构骨架和现浇混凝土墙板。竣工后的建筑被称为"外壳"，这一说法暗示建筑结构本身只是次要关注点。Meta甚至曾使用巨型帐篷快速搭建临时数据中心。
然而，最大规模AI数据中心的体量带来了独特挑战。"最大的难题往往隐藏在地表之下。不稳定、具有腐蚀性或膨胀性的土壤可能导致工期延误，并需要进行严肃的技术干预。"建筑咨询公司Jacobs副总裁罗伯特·黑利表示。Stantec高级技术负责人阿曼达·卡特则指出，土壤的导热性同样至关重要，因为大多数电气基础设施都埋设于地下。"如果土壤热阻较高，散热就会非常困难。"在施工开始之前，实盘交易开户，炒股配资行情，靠谱配资平台工程师可能需要采集数百乃至数千份土壤样本。
分布式架构：并非一栋建筑，而是一张网络
在这一点上，Meta的Hyperion以及其他大型AI数据中心的规模往往容易产生误导。"规模大"看似意味着单栋建筑物的体量。但Hyperion实际上并非一座单一建筑，而是由高速光纤互联的一组建筑群。
"数据中心之间的互联绝对至关重要，"业内人士表示，"你可以将其视为一个逻辑上统一的AI训练设施，但实际上是地理上分布的多个站点。"英伟达将这一理念称为"横向扩展"，与传统"纵向扩大"单体建筑规模的思路形成对比。
未知变量：规则正在被重写
Hyperion及其他未来同等规模AI数据中心所面临的全部挑战，目前仍不甚明朗。英伟达尚未发布将部署其中的机架级AI GPU系统，届时的功耗需求、冷却方式、所需带宽，目前都只能依靠估算。
在细节尚不明朗的情况下，AI数据中心设计的核心逻辑始终指向一个确定性：必须足够大。新一代数据中心设计者正在重写规则手册，以应对在五年前看来荒诞不经的功耗、冷却和网络基础设施规模。
这场创新由科技巨头的巨额资本驱动——仅2025年一年，相关支出就高达数百亿美元，外界不禁质疑这种投入是否具有可持续性。但对于身处数据中心设计一线的工程师而言，这被视为一次将不可能变为可能的历史机遇。
"我告诉我的工程师们，这是巅峰时刻。我们正在做真正的工程。我们被要求回答那些极其复杂的问题，"Stantec的卡特说，"我们已经很久没有机会这样做了。"
Q&A
Q1：Meta的Hyperion数据中心规模有多大？
A：Hyperion是Meta计划在路易斯安那州建设的超大规模数据中心，总设计容量为5吉瓦，马克·扎克伯格称其将覆盖曼哈顿相当大一部分面积。项目分阶段推进，第一阶段为2吉瓦，预计2030年完工。仅Hyperion一个项目的投资额就约占2025年全美数据中心建设总支出的四分之一，约达150亿美元。
Q2：建设超大规模AI数据中心面临哪些主要技术挑战？
元股证券:ygzq.hkA：主要挑战涵盖多个层面：地下土壤的稳定性、腐蚀性和膨胀性可能导致工期延误；土壤热阻影响地下电气设施的散热能力；此外，超大规模数据中心并非单体建筑，而是依赖高速光纤互联的分布式建筑群，对网络架构要求极高。功耗、冷却方式和带宽需求也因硬件方案尚未确定而难以精确预估。
Q3：AI数据中心大规模建设会带来哪些环境问题？
A：AI数据中心的建设和运营带来显著的环境负担。建设阶段会增加噪音、交通和污染，并推高当地电价。运营阶段更为突出——AI数据中心需要全天候持续高强度用电，据研究估算，仅美国境内的AI数据中心每年碳排放当量就可能高达数千万吨二氧化碳安全配资对比，长期环境影响不容忽视。
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