AI数据中心位置吸引力指数

本·拉德勒摄 基恩，芝加哥 人工智能数据中心选址吸引力指数 我们世界中新兴的数字化转型之一——包括人工智能的采用和云计算的扩张— —的反讽之处在于，数字资产依赖于相当多的物理资源，特别是需要大量能源的数据中心。 这项分析及时，因为该行业面临着几个并发的挑战： —成熟市场的电力可用性约束 —运营成本上升和土地稀缺 —超大规模企业和共享设施的环境可持续性目标 —对边缘计算能力的日益增长的需求 北美洲数据中心容量目前超过200吉瓦（GWs），并且还有大量新容量正在规划中。这使战略选址成为部署规划的关键因素。不断增长的demand，加上传统市场的制约不断出现 ，迫使数据中心运营商重新评估其新设施选址策略。 —不断发展的法规 战略性选址已成为超大规模企业和机柜共享运营商的关键竞争优势。通过评估市场与特定于人工智能的基础设施需求，本报告使决策者能够制定绿色field投资策略，从而在变化的市场中获得竞争优势。 此外，昨日的数据中心在很多情况下是不够的。人工智能正在从根本上重塑数据中心基础设施需求，要求前所未有的功率密度、专业的冷却解决方案和独特的运行参数。组织面临着关于在哪里建造这些下一代设施的至关重要的决策。虽然将人工智能基础设施改造现有设施是一个选择，但本报告特别关注绿色田野式人工智能数据中心发展——为支持密集的人工智能计算工作负载而设计的新建、专用设施。 数据中心位于何处？新数据中心的最佳选址在哪里？我们将首先考察传统数据中心与为未来人工智能能力所需设施之间的差异。接下来，我们将介绍我们吸引力指数背后的方法，然后探讨它所提供的信息性结果。 我们的AI数据中心选址吸引力指数分析了北美25个关键市场 ，为评估潜在的绿色AI数据中心选址提供了全面框架。AI数据中心正快速扩展到新地点，例如xAI在孟菲斯的最大超级计算机。由于这种快速变化的动态，对地点进行持续排名和评估对于寻求保持竞争力的运营商至关重要。 人工智能数据中心选址吸引力指数1 人工智能数据中心与传统数据中心存在显著差异（见图1）。具体而言，人工智能工作负载的兴起从根本上改变了设计要求。传统设施并非为处理GPU集群的极端功耗或高密度硬件所需的专门冷却而建造。这些技术差异直接影响着哪些地理市场为人工智能数据中心投资提供了最优条件；因此，它们构成了我们区位吸引力分析的基础。 图1 人工智能数据中心与传统数据中心存在显著差异 4.冷却 需要液体冷却单AI机架等效 到~1,000家用空调机组。 1.物理位置 传统DCspreads像一个郊区别墅区，AIDC包像曼哈顿。 4. 1. 5.网络带宽 一个AIDC传输图书馆1小时国会vs.全天一个传统的直流电。 2.机架 AIDC托盘打包4x5倍更多同一计算能力 空间与传统的DCs。 5. 2. 6.功率 一个标准的100MWAIDC可以功率100Khomesvs.20Kfor传统直流电 3. 3.软件 传统软件就像6. 使用电子表格进行常规操作 计算，AIDC软件类似于超级计算机模拟高级物理。 来源：Kearney分析 人工智能数据中心选址吸引力指数2 我们对北美人工智能数据中心选址吸引力的评估基于一个全面的分析框架，该框架分析了25个关键市场。我们的方法论包含18个不同的参数，这些参数被组织在六个关键因素中：电力基础设施和冷却需求、土地、网络连接性、劳动力市场 、商业环境和气候与资源。 本框架提供了一种基于数据的方法论来进行选址评估，超越了传统的指标，融入了关键的新兴因素。这些因素包括可持续性 、水资源可用性和自然灾害风险状况。通过在所有市场应用一 致的评估标准，该指数生成了标准化的评分，从而能够在已建立的机柜数据中心枢纽和具有AI部署潜力的新兴地点之间进行有意义的比较。 每个位置都使用标准评分系统进行评估，该系统根据这些因素在数据中心运营中的相对重要性来权衡它们。图2概述了我们的评估框架，详细说明了每个因素及其相关参数如何为位置的整体吸引力分数做出贡献。 图2 开勒尼人工智能数据中心位置吸引力框架纳入18个不同的参数分布在六个关键因素中 AI数据中心位置吸引力框架 功率 基础设施 (30%) 地 (20%) 网络连接性 (15%) 劳动力市场 (15%) 商业环境 (10%) 气候和资源 (10%) 网格可靠性 成本 载波 生态系统 技术人才可用性 经济激励 温度profile 功率成本 可用性 延迟 劳动力成本 法规 资源可用性 可持续性 分区法规 教育和训练 政治稳定性 自然灾难 风险配置 其他环境因素 注意：子事实描述包含在附录中。来源：Kearney分析 AI数据中心选址吸引力指数3 历史上主导市场的传统数据中心枢纽，如弗吉尼亚州和硅谷，不一定是最具吸引力的新人工智能数据中心发展地点 。相反，奥斯汀/圣安东尼奥、爱荷华州和蒙特利尔等地的 崭新市场已崛起为先锋。它们强大的电力基础设施和可用的土地为新的人工智能数据中心投资提供了特别有利的条件。这种转变反映了行业所面临的不断变化的需求以及成熟市场日益严峻的挑战。 图3提供了25个北美市场的详细排名，而第5页上的图4则展示了我们六个关键因素的得分分解。结果表明，成熟市场面临重大限制，而新兴地区则提供了可靠的基建、运营效率和增长潜力的强大组合，两者之间存在明显差异。 图3 前25个北美市场的评分范围在2.9到4.2之间 排名得分 >3.7 3.7 3.9 3.6 3.4 4.1 4.0 3.4 3.4 ≤3.7 3.0 2.9 3.3 4.1 3.8 3.6 3.9 4.2 3.9 3.93.8 联合 3.5 3.7 状态 3.9 加拿大墨西哥 来源：Kearney分析 3.6 3.9 3.7 AI数据中心选址吸引力指数4 图4 在成熟市场与新兴地区之间存在明显的差异 0.3 0.5 0.6 0.8 0.8 1.2 已安装的直流电源容量（兆瓦） 奥斯汀/圣安东尼奥 0 0.6 0.6 0.8 1.5 凤凰 0.5 0.5 0.6 0.8 1.2 0.3 0.5 0.5 1.0 1.5 爱荷华哥伦布 0.4 0.5 0.5 1.0 1.2 0.3 0.5 0.5 0.8 1.5 0.5 0.6 0.6 0.8 1.1 俄勒冈蒙特利尔/魁北克 0.3 0.6 0.8 1.0 0.9 0.4 0.6 0.8 0.6 1.2 亚特兰大达拉斯 芝加哥堪萨斯城 0.6 0.5 0.6 1.2 0.3 0.5 0.5 0.5 0.8 1.2 弗吉尼亚丹佛 0.8 0.6 0.6 1.2 纳什维尔克雷塔罗 0.5 0.5 0.8 1.2 西雅图拉斯维加斯/里诺 0.5 0.6 0.6 1.2 休斯顿多伦多 夏洛特/勒翰纽约/新泽西 明尼苏达 波士顿SaltLakeCity洛杉矶 硅谷 0.3 0.4 0.5 0.5 0.8 0.9 3.0 0.3 0.4 0.5 0.8 0.4 0.6 0.3 0.3 0.6 0.8 0.4 0.6 2.9 0.5 0.5 0.6 1.5 0.3 0.4 3.6 0.3 0.4 0.5 0.6 0.8 0.9 3.5 0.3 0.3 0.8 0.8 0.4 0.9 3.4 0.2 0.4 0.5 0.3 0.8 1.2 3.4 0.3 0.4 0.8 0.6 0.4 0.9 3.4 3.3 3.8 0.4 0.4 0.8 0.8 0.6 0.9 0.3 0.4 0.5 0.5 1.0 1.2 3.8 3.8 0.5 0.6 1.0 0.9 3.7 4.2 331 .30.3 4.1 1,541 0.4 4.1 826 0.44.01,829 0.4 3.9 1,970 0.4 3.9 212 0.3 3.9 716 0.3 3.9 1,368 0.3 3.9 1,159 108 5,926 0.5 0.4 93 0.3 0.4 3.7 105 0.3 0.4 3.7 146 0.50.2 3.6 362 0.40.2 3.6 179 264 316 56 567 60 160 159 265 956 电源和冷却基础设施气候和资源 地网络连接性劳动力市场商业环境 来源：凯文分析 人工智能数据中心选址吸引力指数5 升起之星成熟市场 The奥斯汀/圣安东尼奥走廊是增长最快的数据中心区域之一，得益于强大的电力基础设施、丰富的可再生能源、有利的税收优惠以及I-35走廊的强劲连接性。它拥有人工智能数据中心容量的最高预租率之一，持续的开发区吸引着共置提供商和超大规模企业。凭借充足的土地和支持性的监管环境 ，这条走廊正在迅速超越更成熟的市场。 凤凰由于其强大的电力基础设施、天然气供应以及低灾害风险，它仍然是高需求中心。随着梅萨、钱德勒和凤凰市中心的市政限制不断增加，发展正在向古德亚尔、阿温代尔和埃尔马利罗西部转移，超大规模数据中心正在这些地区迅速扩大人工智能数据中心容量。 爱荷华正在成为一个关键的数据中心枢纽，得益于积极的数据中心税收减免以及其卓越的电力基础设施，在风能生产排名中位居前列。其中心位置吸引了针对中西市场的大型运营商，尤其是那些寻求芝加哥替代方案的运营商。凭借丰富的资源和极小的限制，尽管在该领域的历史存在有限，爱荷华州正迅速获得prominence。 哥伦布仍然是主要的AI数据中心枢纽，特别是对超大规模企业和企业来说，利用其战略性的中心位置、强大的电力基础设施和不断扩大的大型园区生态系统。它与主要枢纽的连接性增强了其吸引力。然而，不断增长的电力限制已成为当地当局讨论的活跃点。 俄勒冈得益于丰富的可再生能源、比加利福尼亚州更低的土地成本以及靠近西海岸科技中心，该地区受益匪浅。尽管电力约束不断增加，超大规模企业和机柜租赁提供商的持续投资加强了其强大的市场地位。 达拉斯凭借其强大的光纤网络、战略位置以及德克萨斯州独立电网的优势，它仍然具有竞争力。然而，不断上涨的土地成本可能对未来的可扩展性构成挑战。 芝加哥继续保持其作为主要数据中心枢纽的地位，受益于其作为主要互联网交换点、深厚的技术人才库以及强大的金融行业需求。然而，奥黑尔周围的土地竞争日益激烈，正在将发展转向周边地区。 亚特兰大提供战略性的AI数据中心位置，具备优异的光纤连接，并结合了支持企业发展的监管政策。虽然受益于多元化的能源组合，包含有意义的可再生能源比例，但由于该地区的湿度，运营商可能需要管理不断增长的冷却效率挑战，以及电力成本略高于几个竞争市场的成本。 人工智能数据中心选址吸引力指数6 美国以外的增长中心高端市场面临挑战 蒙特利尔/魁北克，加拿大利用低成本水力发电，并率先推行综合可持续发展计划，例如利用数据中心废热进行区域供暖。其省能源政策提供价格稳定，对在美国面临能源市场波动的AI公司极具吸引力。 硅谷拥有无与伦比的连接能力和人工智能人才。但电网限制、天价地价和监管障碍使得大规模人工智能数据中心扩张相当困难。 多伦多，安大略省，加拿大它已巩固其作为该国领先网络枢纽的地位，提供庞大的人才库、强大的光纤连接以及靠近美国市场——尽管较高的成本和复杂的法规带来了挑战。 奇瓦瓦，墨西哥正迅速吸引投资，得益于可靠的电力供应 、政府激励措施和不断壮大的技术人才队伍，使其成为超大规模人工智能部署日益可行的替代方案。 成熟市场承压 洛杉矶在电力成本、土地成本高、土地短缺以及复杂的环境法规方面面临挑战。虽然人才可获得性和连通性强，但地震风险、火灾隐患和水资源问题进一步影响可行性。 纽约/新泽西其拥有卓越的网络基础设施，但在核心市场面临土地稀缺和电网限制问题。跨区域审批的复杂性以及高昂的运营成本进一步限制其吸引力。 全球数据中心位置获得动力 除北美外，数个地区正凭借能源供应、政府激励及战略布局 ，成为数据中心发展的关键参与者。 弗吉尼亚它是目前最成熟的数据中心枢纽