建设适应人工智能工作负载的数据中心与建设适应传统云或其他工作负载的数据中心截然不同。正如人工智能模型训练和推理的各种要求正在推动数据中心位置的重大变化一样，它们也在改变时间要求。 在我们的 "在人工智能世界中按需构建"系列中，我们首先探讨了用于训练或推理的建模。人工智能工作负载的独特要求正在推动新市场的重大发展以及边缘计算的进步。点击此处了解更多：根据需求构建 - 位置。
现在，让我们来探讨一下在需求出现时做好能力准备的重要性，特别是与拥有合适资源的合适合作伙伴合作。人工智能的发展和应用还处于初期阶段，因此需求预测非常困难。消费者已将人工智能用于广泛的 用例.人工智能正在 在金融、医疗保健、机器人 人工智能正在推动金融、医疗保健、机器人等领域的价值增长。还有更多的机会有待实现--这些机会可能会极大地改变人工智能对数据中心容量的需求。同样，人工智能开发方面的创新也会极大地改变人工智能模型训练和推理对数据中心的要求。
尽管人工智能未来的数据中心容量需求尚不明确，但加快上市速度至关重要。人工智能公司需要在需求出现时准备好容量，否则就有可能失去市场份额。正如我们的首席营销和产品官 菲利普-马兰盖拉 中解释的 数据中心前沿》文章 关于调整数据中心基础设施以适应人工智能时代的问题，"超大规模和边缘的规模至少增加了 3-5 倍，交付速度在某些情况下降低到了传统时间框架的一半"。
无论产能需求如何，现有产能都不太可能满足这些需求，因为全球所有主要市场的空置率都已降至历史最低点。没有现成的产能，就需要快速开发。然而，由于多年来的高需求导致许多一级市场的土地和电力紧张，这变得越来越困难。现在，确保权益和电力互联往往是开发过程中耗时最长的部分。
根据时间要求建造
快速发展，即使是在受限制的市场中，也需要土地和电力储备。 在受土地和电力限制的市场中，开发时间会延长数年，而拥有土地和电力储备则使我们能够相对快速地开发新产能。在 日本目前，我们正在建立一个 200 兆瓦的数据中心平台，未来还会有更大的发展。在 马来西亚, 我们在吉隆坡、赛博再也、武吉加里尔和柔佛等主要地区拥有 130 兆瓦的发电量。以上只是几个例子，这些市场都有扩张的机会，随时可以开发。
要确保在需要时随时提供能力，需要大量资金和投资承诺。仅满足人工智能需求就需要 5.2 万亿美元的数据中心容量投资。其中大部分投资需要提前进行，例如预制、长周期设备的全球采购协议、与公用事业公司的电力预订以及收购更大的土地储备以缩短上市时间。在 EQT 和 Sixth Street 的资金支持下，我们可以为全球项目获得资金，并为可扩展的产能提供资金，以满足客户的需求。 客户的未来的需求。
拥有创新方法的合作伙伴可以大大加快产品上市速度。我们利用合资企业、合作伙伴关系和战略收购来增强自身能力。例如，我们的 战略投资我们对中国领先的数据中心提供商 Chayora 的战略投资，使我们的客户能够获得在以下地区的数据中心容量 北京和 上海.我们与 Adani Enterprises 成立了合资企业、 AdaniConneX在印度快速发展了超大规模数据中心网络，其中包括 其中一个位于钦奈.
底线
未来数据中心的容量需求难以预测。然而，在需求出现时准备好容量是至关重要的。然而，由于许多主要市场的现有容量已被充分利用，因此快速进入市场具有挑战性。要想取得成功，开发商必须拥有土地储备和电力供应，获得大量资金，并以创造性的方式开拓新市场。像 EdgeConneX 这样的开发商。
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