IDC最新研究报告揭示：数据中心行业的增长动力与挑战
一、引言
随着信息技术的迅猛发展，数据中心作为支撑云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的基础设施，其地位日益重要。
国际数据公司（IDC）最新发布的研究报告揭示了数据中心行业的增长动力与挑战。
本文将从多个角度深入分析这一报告的内容，探讨数据中心行业的发展趋势和未来方向。
二、数据中心行业的增长动力
1. 云计算的普及
云计算的普及为数据中心行业带来了巨大的增长空间。
随着企业纷纷将业务和数据迁移到云端，数据中心的需求不断增长。
云计算提供了灵活、可扩展的计算资源，降低了企业的IT成本，提高了运营效率。
2. 大数据的增长
大数据的快速增长是数据中心行业发展的另一重要推动力。
大数据的收集、存储、处理和分析都需要大量的计算资源和存储空间，这为数据中心行业提供了巨大的市场需求。
3. 人工智能和物联网的推动
人工智能（AI）和物联网（IoT）的快速发展对数据中心行业提出了更高的要求。
AI需要大量的数据进行深度学习，而IoT则产生了海量的数据，这些都离不开数据中心的支撑。
因此，AI和物联网的发展为数据中心行业提供了新的增长点。
三、数据中心行业的挑战
1. 能源和冷却问题
数据中心的运行需要大量的能源，而且随着设备密度的增加，冷却问题也日益突出。
如何在保证数据中心高效运行的同时，降低能源消耗和解决好冷却问题，是数据中心行业面临的重要挑战。
2. 网络安全风险
随着数据中心的规模不断扩大，网络安全风险也在增加。
如何保障数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和黑客攻击，是数据中心行业必须面对的挑战。
3. 设施维护和管理成本
数据中心的设施维护和管理需要投入大量的成本。
随着设备老化，维护成本将不断上升。
如何在保证设施稳定运行的同时，降低维护和管理成本，是数据中心行业面临的重要问题。
四、应对策略和建议
1. 提高能源效率和优化冷却系统
针对能源和冷却问题，数据中心应采取措施提高能源效率，优化冷却系统。
例如，采用先进的节能技术，提高设备的能效比；利用自然冷却技术，降低冷却能耗；实施绿色计算策略，减少能源消耗。
2. 加强网络安全防护
为了应对网络安全风险，数据中心应加强对网络安全的重视，建立完善的安全体系。
例如，采用先进的加密技术，保护数据的隐私性和安全性；定期进行安全审计和风险评估，及时发现和应对安全风险；加强人员培训，提高员工的安全意识。
3. 优化设施维护和管理
为了降低设施维护和管理成本，数据中心应优化设施维护和管理流程。
例如，采用智能化管理系统，实现设施的自动化管理；实施预防性维护策略，延长设备使用寿命；采用模块化设计，方便设施的维护和升级。
五、未来展望
IDC的研究报告揭示了数据中心行业的增长动力和挑战。
面对未来，数据中心行业应抓住机遇，应对挑战，推动行业的发展。
随着技术的不断进步和市场的不断变化，数据中心行业将迎来更多的发展机遇。
未来，数据中心将更加智能化、绿色化、高效化，为云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术提供更好的支撑。
六、结论
IDC的最新研究报告为我们揭示了数据中心行业的增长动力和挑战。
面对未来，数据中心行业应抓住机遇，应对挑战，推动行业的发展。
同时，行业还应加强技术创新和人才培养，为未来的发展做好充分准备。
云计算前景好么？
作为一名计算机专业的研究生导师，研究方向集中在大数据与机器学习领域，所以我来回答一下这个问题。
目前部分高校陆续开设了云计算与数据科学专业，从发展趋势来看，云计算专业是不错的选择，具体原因有以下几个方面：
第一：云计算是第三次信息化浪潮的代表技术。 当今 社会 正处在第三次信息化浪潮中，云计算、物联网和大数据是此次信息化浪潮的三个代表技术。 云计算提供服务支撑，物联网提供数据采集，大数据完成数据价值化。 另外，云计算、物联网、大数据与人工智能均有密切的联系，也都是未来产业互联网的核心技术，从这个角度来看，未来云计算的发展前景将非常广阔。
第二：云计算技术已经落地使用。 与大数据和人工智能智能技术不同，云计算技术目前已经被广泛采用，大量的互联网企业和 科技 企业已经完成了云端化升级，包括设计云端化、开发云端化、部署云端化和服务云端化，云计算提供的服务也逐渐从IaaS（基础设施即服务）向PaaS（平台即服务）和SaaS（软件即服务）过渡。
第三：云计算与边缘计算整合。 随着5G和物联网逐渐开始落地应用，边缘计算将成为一个重要的发展方向，而云计算与边缘计算的结合将构建出一个响应更加迅速且安全级别更高的互联网服务环境。
第四：云计算将整合大量的行业资源。 云计算发展的早期提供的服务主要以IaaS为主，这个阶段主要解决的是硬件资源的整合，随着PaaS的发展，云计算开始整合更多的行业资源，从而形成多领域的垂直发展。 PaaS将被更多的 科技 企业整合进自身的产品中，从而为客户提供更加稳定且可动态扩展的服务。
全球云计算市场风起云涌、群雄争霸，中国云计算市场百花齐放、百舸争流。
世界云计算战场已经成为中美之间的角逐，中国云计算产业也迎来了属于它的快速发展期！
云计算：赋能未来的三驾马车之一
云计算、大数据、人工智能被誉为驱动未来、赋能实体经济的三驾马车！目前，《财富》全球50强企业中有48家公司公开宣布了自己的云部署计划，其中多家企业的IT部门已在广泛使用云服务。
Adobe转型SaaS服务9年间，公司市值增幅达10倍；Salesforce上市9年间，公司市值增幅达30倍。 微软第三财季营收为306亿美元，而云计算成为其中微软业务营收增长的最大功臣，智能云服务板块收入达97亿美元，增长22%。
援引调研机构Canalys给出的数据报告：2018年全球云计算市场规模突破800亿美元，达到804亿美元，同比大幅增长46.5%，2018年AWS营收254亿美元，占有31.7%的市场份额，微软Azure则位居市场第二，全年营收规模达到135亿美元，市场份额达到16.8%。 此外，据《福布斯》网络版报道，Bain Company公布的最新报告显示，到2020年全球云计算市场的规模预计将升至3900亿美元，年复合增长率(CAGR)达到17%。 全球云计算市场规模占GDP比率为0.37%，国内云计算市场规模占GDP比重同期仅为0.13%！
中国有着和美国实力相当的消费互联网巨头，却在产业互联网相差几倍，伴随着互联网人口红利消失，国内2C消费互联网用户红利消退，而2B产业互联网已经在走来的路上了，云计算、大数据、人工智能三驾马车，将会见证产业互联网的发展同时迎来属于自己的黄金发展。 产业互联网加速、 科技 赋能、我国云计算千亿市场正等待属于它的耕耘者。
云计算：十大发展趋势
这里分享一份来自云计算行业从业人士、分析师和企业决策层，对云计算产业2019年的发展趋势所作出的十大预测，供各位知友参考。
1、广泛使用智能决策成为企业先进标志
人工智能走出“ 娱乐 界”，开始在企业运营中广泛辅助人类做决策。
企业对于使用人工智能等技术进行业务创新比以往任何时候都更迫切。 同时，以云为基础的智能商业也将触发企业进行组织变革。
2、企业将整体上云
更多大型企业逐渐放弃自建的IT基础设施，整体迁移到公有云，出现“云基原生企业”。
美国视频网站Netflix的基础设施已经全部搬迁到亚马逊AWS上。 中国少数企业在2018年实现了这样的整体上云搬迁，而在2019年预计这样整体搬迁上云的案例将会大量涌现。
生产资料的云化意味着一个新时代的开启。
3、云成为企业获取人工智能最重要路径
云天然解决了企业数据和技术的统一，并构成了企业获取人工智能能力的最重要路径。
目前，公有云平台已经成为客户低成本获取人工智能服务的最重要渠道。
在商业领域，经过云服务商自身业务验证的人工智能技术备受企业决策者青睐。
4、 硬件云服务商逐步告别公有云市场
2018年传统硬件起家的厂商在公有云时代集体遭遇水土不服。
IBM的云计算份额下滑，此前惠普、思科、富士通等企业借助开源OpenStack 技术进入公有云市场先后挫折。 分析认为硬件厂商在公有云市场折戟，在于没有搞清楚云计算的本质。
云计算的本质并非“计算机”而是服务，加上此类企业几乎与互联网时代完美错身。 由此，上述厂商的硬件基因如此强大既有商业如此成功以至于面临“创新者的窘境”。
5、公有云市场进一步集中
根据权威市场研究机构Gartner和IDC的统计，包括亚马逊AWS、微软Azure、阿里云、谷歌云在内四家厂商成为了全球公有云市场的主导力量，并且这四家厂商的营收增长速度都远超行业平均增长。
华尔街投行高盛预计，2019年亚马逊、微软、阿里巴巴等巨头厂商将占据核心云计算市场约84%的份额。 这些厂商在人才、技术、运营、服务、资本、生态等多方面都大幅领先行业对手，可以预见2019年全球云计算市场集中度将进一步提高，并在未来几年更加显著。
6、企业更偏好全栈解决方案
过去一年，随着智能技术在商业领域的加速渗透，很多企业已经在部分业务环节中实现了智能化。
但是，相对人工智能技术提升某一业务或者环节而言，越来越多的CEO群体表示更加青睐全面的解决方案。 这类方案不但可以实现公司业务的数据化，还提供一整套经过验证的智能工具，帮助企业实现智能决策。
2019年，更全面的智能解决方案将会不断出现，并得到市场欢迎。
7、企业因为安全拥抱云计算
过去提到上云，安全成为一个阻碍因素。
很多企业在选择是否上云时，最重要的担忧是安全问题，不仅担忧自身的信息安全，也担心业务系统的稳定性。 但是随着全 社会 数字化转型，各类企业业务经营将不可能避免地触网，为了寻求业务安全反而开始成为促进企业积极上云的驱动因素。
云计算厂商拥有强大的安全团队，服务过多类型的客户，可以让企业低成本获得了强大的安全防护能力，这改变了以往企业在安全方面的投资习惯。
8、云计算渗透率进一步提高
经过10多年发展，云计算技术已经逐渐成熟，企业对于云计算的接受程度也在进一步提高。
由于云计算能够给企业IT运营、业务创新等带来明显效用，上云已经成为企业常态。
2019年，全 社会 将把越来越多的预算投放在云计算领域，而这将进一步提升云计算在整体IT支出的占比。 华尔街投行高盛预测，2019年云计算的市场渗透率将首次突破10%，到2021年该数字将跃升至15%。 这意味着，云计算将进一步蚕食企业IT支出，提升在IT市场的影响力。
9、云计算产业并购活动将更加频繁
2018年，云计算领域出现了诸多规模巨大的并购交易，这些交易分部在芯片、安全、人工智能、开发者社区、云解决方案等不同领域。
主流云计算厂商为了维持高速增长，需要推出更多高附加值的产品或者服务，并不断扩大付费客户群体规模，通过合并或者收购成为快速见效的手段。
2019年，云计算巨头公司针对技术或者客户方向的收购活动预计还将高频出现。 此外，部分公司还可能通过收购跨界进入云计算产业。
10、云厂商尝试向产业上游延伸
随着主流云计算厂商在IT市场上拥有更强大的市场影响力，它们开始尝试向产业上游延伸，尝试涉足芯片、服务器等核心环节，这给传统硬件产业链带来冲击。
过去几年，诸多云计算厂商先后宣布人工智能芯片、物联网芯片等开发计划，比如谷歌推出TPU(张量处理器)、阿里云开发神经网络芯片Ali-NPU、亚马逊AWS开发人工智能芯片Inferentia等。 2019年，预计更多云厂商主导的专用芯片或者其他硬件将会上市。 在特定场景下，这些专用芯片将挑战传统芯片的绝对统治地位。
云计算：百花齐放 百舸争流
云计算行业将会见证越来越多的传统企业上云，云计算的渗透正在逐步从互联网领域客户，向传统产业的领域渗透。
在国家产业政策的驱动下，各个国家部委、省政府、垂直性的行业协会、大型央企，正在逐步将一类非敏感性的业务系统，搬迁到公有云上，并优选私有云作为整个IT架构转型和业务升级的载体，我们看到过去的一年中，国内几乎所有的省份都启动了区域性的云计算建设项目。
银行、保险、制造业等均选择云计算作为未来战略转型升级的重要支撑载体，一改过去主要以互联网客户为主的现状。 云计算产业正在进入广泛的应用渗透，以及产品迭代升级与客户拓展交互推进的阶段，整体行业正在进入业绩逐步兑现的阶段。
云计算市场无论是放眼全球还是聚焦国内，已然百家争鸣的云服务市场将会迎来新一轮的洗牌。
包括全球六大云计算巨头：亚马逊AWS，谷歌，阿里云，IBM，微软Azure和甲骨文，也包括云服务市场的新玩家、初创企业等，从全球到国内，2019年云服务市场将不会太安静。
“马太效应”这个词经常会被拿来形容云计算这个行业，这和云计算产品既有的行业基因有密切联系，规模化竞争，布局及盈利、重资产化、先入为主，意味着更早入局的拥有更多资源的云服务商往往拥有更大的获胜机会，亚马逊AWS能有今天的成绩便是最好的例证。
当然，这也并不是意味着新来的玩家没有机会，不过对于新玩家而言无疑也提出了更高的要求：具有对云计算行业的掌控力、具备扩展行业应用和计算能力、具有能够提供一站式解决方案能力、具有能够满足差异化需求和定制化服务能力、需要更加专注在所属领域的纵向发展和延伸，以达到更高的产品进入壁垒，保持在所属细分领域存在价值和竞争力，这样新玩家才可以在云服务的江湖占有一方天地，云计算市场将会呈现多寡头和垂直领域云服务商并存发展的局面。
云计算将会向成为「云生态」更进一步，不只是孤立独自发展，将会与人工智能、大数据和物联网、5G等技术做更多的融合、交流和碰撞，彼此依附且相互助力！
我是中国计算机学会会员，我来回答这个问题。
首先要明白云计算是什么？云计算（cloud computing）通过互联网按需提供 IT 资源，并且采用按使用量付费的定价方式。 您可以根据需要从诸如 Amazon Web Services (AWS) 、 Microsoft Azure、阿里云、华为云、腾讯云之类的云提供商那里获得技术服务，例如计算能力、存储和数据库，而无需购买、拥有和维护物理数据中心及服务器。
云计算本质上来说是分布式计算的一种，还是没有脱离计算机网络的概念和范畴，比如以前的企业都会自建机房，部署ERP、OA、MES等各种软件服务器，随着互联网技术的不断发展，带宽越来越大，慢慢的头部互联网公司搭建了庞大的数据中心，拥有专业的运维团队，如果用户上云省去了运维费用，简单的组建就可以快速部署全国设置全球的应用场景。 这将是未来互联网发展的趋势。 比如微软这些年通过云转型就非常成功，国内的阿里云这几年也发展迅速。
我个人用过以上几个知名的云，各有优势，但领先的技术还是首推国外的AWS和Azure。 国内的云发展的空间无限大，也有越来越多企事业单位上云，每年的云计算从业人员也越来越多，但还是应用层面的比较多，希望将来有更多服务商和有志之士把精力投入到基础层面的研发上，才能赶超欧美。
相信云计算绝对是一个非常有发展前景的领域。 当地时间周一，联合国宣布将与谷歌展开合作，它将利用这家搜索引擎巨头公司的云计算技术对抗气候变化问题。 联合国希望利用谷歌的先进技术监测人类对环境的影响，以便在未来时间内实施更适当的应对措施。
谷歌将通过提供它的云计算技术和“地球观测公共目录”来协助联合国展开相关工作。
据联合国的新闻稿了解到，谷歌此次的协助将可能是无价的，因为在面对实时环境问题时，联合国环境部门面临的主要障碍之一就是缺乏充足的数据支持。
对于这次合作，谷歌地球项目总监Rebeca Moore表示，公司非常高兴能让所有国家获得最新技术和信息以此来支持全球气候行动和可持续发展。
前景非常广阔。
1，云计算的基本原理。 通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将更与互联网相似。 这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。 这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。 它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。 最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。 云计算的蓝图已经呼之欲出：在未来，只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。 从这个角度而言，最终用户才是云计算的真正拥有者。 云计算的应用包含这样的一种思想，把力量联合起来，给其中的每一个成员使用。 从最根本的意义来说，云计算就是利用互联网上的软件和数据的能力。
2，“云计算”的特点。 首先，云计算提供了最可靠、最安全的数据存储中心，用户不用再担心数据丢失、病毒入侵等麻烦。 因为在“云”的另一端，有全世界最专业的团队帮助用户管理信息，有全世界最先进的数据中心帮助用户保存数据。 同时，严格的权限管理策略可以帮助用户放心地与用户指定的人共享数据。 其次，云计算对用户端的设备要求最低，使用起来也最方便。 用户只要有一台可以上网的电脑，有一个自己喜欢的浏览器，唯一要做的就是在浏览器中键入 URL ，然后尽情享受云计算带来的无限乐趣。 此外，云计算可以轻松实现不同设备间的数据与应用共享。 在云计算的网络应用模式中，数据只有一份，保存在“云”的另一端，你的所有电子设备只需要连接互联网，就可以同时访问和使用同一份数据。 当然，这一切都是在严格的安全管理机制下进行的，只有对数据拥有访问权限的人，才可以使用或与他人分享这份数据。 最后，云计算为我们使用网络提供了几乎无限多的可能，为存储和管理数据提供了几乎无限多的空间，也为我们完成各类应用提供了几乎无限强大的计算能力。
3，“云计算”的未来前景。 目前，PC依然是我们日常工作生活中的核心工具——我们用PC处理文档、存储资料，通过电子邮件或U盘与他人分享信息。 如果PC硬盘坏了，我们会因为资料丢失而束手无策。 而在“云计算”时代，“云”会替我们做存储和计算的工作。 “云”就是计算机群，每一群包括了几十万台、甚至上百万台计算机。 “云”的好处还在于，其中的计算机可以随时更新，保证“云”长生不老。 届时，我们只需要一台能上网的电脑，不需关心存储或计算发生在哪朵“云”上，但一旦有需要，我们可以在任何地点用任何设备，如电脑、手机等，快速地计算和找到这些资料。 我们再也不用担心资料丢失。 云计算是一种新兴的共享基础架构的方法，它可以将巨大的系统池连接在一起以提供各种IT服务。 云计算+always-On设备 被评为“25年来最具影响力的十大IT技术组合”。 “云计算”带来的就是这样一种变革——由专业网络公司来搭建计算机存储、运算中心，用户通过一根网线借助浏览器就可以很方便的访问，把“云”作为资料存储以及应用服务的中心。
4，现在很多互联网公司都在推进服务上云，这样公司业务可以更快推出服务，可以节约大量成本，以后很多传统行业的服务回上云
云计算的前景好吗！现在很多院校都开设了云计算与数据科学专业，从发展趋势来看，云计算专业是不错的选择
说到云计算，可能很多人会感觉离我们好像很遥远，但是云计算却时时刻刻陪伴在我们身边，如果你淘宝了，如果你导航了，如果你上网浏览网页了。 有人说我去深山老林里面去，那应该和云计算没什么关系了吧？那你最好不要带上手机，因为手机会有天气预报，这样就可以了。
云计算作为一个大型数据服务的提供载体，可能帮助大部分人获取资讯和想要的消息，而资讯的提供商需要有一个数据中心来帮助其储存数据，这种数据库有自己运营的，也有需要租借的，今天我们介绍的就是一种共享的租借服务器，这是接下来云计算领域的主流。
举一个非常简单的例子，有一天你开了一个公司，生产了一个产品，你需要建立一个网站来对你们公司进行介绍，当然也包括产品，同时还要开发一款APP，毕竟现在移动端的人太多了，大家不可能时时都在抱着电脑。 那么数据的存储需要一个服务器，这个服务器如果自己买，费用有点贵，而且作为初创型的公司，可能不能负担，那怎么办？还有一种方式是从阿里巴巴或者网络等这种大型的互联网服务商租用一部分服务器的空间进行数据存储，那么这个东西就叫做IaaS（基础设施即服务）。
从互联网最初的运行来看，主要的IT结构是以本地部署服务器，储存源等，其模式主要是数据中心IDC，费用比较大，而且后期的维护需要专门的人来进行管理，现在的IaaS模式解决掉了这个问题，服务器有提供商维护，网站所有者只需要数据的提供即可。 在IaaS的快速发展下，新的云计算数据中心大概率出现涌现。
云计算中的服务器是整个IaaS中成本最大的部分，在未来五年的时间，摆阔云计算、5G、AI以及IOT将成为推动云服务器爆炸性增长的重要驱动力，从2013年以来，我国的服务器市场的收入和发展出现了快速增长的趋势，今年的一季度达到了66亿美元的产值，而在2013年一季度的时候，云计算的服务器费用产值才不到30亿美元的空间，五年的时间增长超过一倍，市场发展趋势明显。
随着云计算产业的不断发展，再加上IaaS模式的发展，大型服务器的生产商的供货量将会大幅度提升，同时随着市场的不断扩大，国内生产服务器的龙头企业也将会直接受益。 从目前来看，浪潮信息作为国内的第一大，全球第三大的服务器生产商，业绩增长明显增强，目前维持在第三的规模，但是其同比增长率达到77.5%，属于规模前三的企业中增长速度最快的企业。
自互联网诞生以来，其发挥其发挥了空前的作用，极大提升了各种工作的效率，实现了人类的互联，故基于互联网相关技术的云计算发展潜力巨大，如果您从事的是该专业，希望您做好此领域的细分工作，精研技术，深挖自身潜力。
全球范围内，混合云和公有云已经成为企业用云的主要形式。 虽然目前大部分公司都在使用云，但是这些公司中大部分对云的技术和知识是较为欠缺的。 而管理服务提供商为云使用企业提供云管理平台，帮助云技术不足的企业更加方便的使用和管理云。 因此，在企业上云成主流趋势的背景下，全球云管理服务及公有云服务市场高速增长。
企业拥抱多云，混合云和公有云成主要模式
根据Flexera发布的《2021年云计算市场发展状态报告》，受访企业中有92%的企业采用了多云战略，其中，采用了混合云战略的企业占比由58%上升至82%。 对于大部分企业来说，混合云和公有云是企业主要的云应用方式。 企业多云战略下，管理服务提供商(MSP)也必须做出转型，帮助企业上云。
云计算渗透率上升，云管理服务行业高速增长
根据Gartner统计，2015-2020年，全球云计算市场渗透率逐年上升，由4.3%上升至13.2%，至2021年，全球云计算渗透率将上升至15.3%。 可见，随着世界互联网飞速发展，越来越多的企业运用云的技术，企业应用云计算成为大势所趋。
受限于公司技术的原因，IT外包化、网络外包化趋势明显。 因此，云管理服务行业在最近几年发展迅速。 据Gartner统计，从投资上来看，企业对于云管理服务行业的投资正稳步增加，从2016年的185.9亿美元逐步增长到2020年的427.3亿美元，年增长率维持在20%左右。
公有云应用继续加速，推动公有云服务市场高速增长
Flexera《2021年云计算市场发展状态报告》数据显示，36%的受访企业每年在公共云上的花费超过1200万美元，55%的企业工作负载预计将在12个月内进入公共云。 90%的受访者预计，由于疫情，云的使用将超过计划。
近年来，全球以IaaS、PaaS和SaaS为代表的的全球公有云市场呈现稳步上升趋势。 根据IDC最新发布的《全球及中国公有云服务市场(2020年)跟踪》报告显示，2020年全球公有云服务整体市场规模(IaaS/PaaS/SaaS)达到3124亿美元，同比增长24.1%。
—— 更多数据来请参考前瞻产业研究院 《中国云计算产业发展前景预测与投资战略规划分析报告》
云计算的前景好不好？这个问题，毋庸置疑，我的答案一个字：好！
这个问题，就好比八十年代末期计算机进入中国的时候，学生在选择学习计算机课程时，心里一直在问：学计算机前景好么？现在，这样的问题已经不再是问题，计算机已经深入到我们生活的方方面面，离开了计算机（现在叫互联网、电脑、职能手机），我们会感觉寸步难行。
在我的印象中，最近六七年来，经常上网时，网络上出现了“网络云”、“阿里云”、“腾讯云”等词汇，当时不知道这是干啥用的。 知之为知之，不知为网络知，就顺手网络了下，大致意思好像是利用互联网计算的一种方式，“云”就是互联网的形象说法，换句话说，在八九十年代，我们教科书上的称呼为：大型计算机，现在的形象说法叫云计算。
在我看来，云计算与八九十年代的高速计算机的区别之一为，云计算是基于大数据计算，采用智能化计算，为企业和政府机构提供服务的一种方式，必将越来越多地影响到普通民众的生活。 云计算的兴起，必定也要对电脑芯片等核心部件产生冲击，促进科学技术革命升级。
由此看来，云计算的前景是广阔的，学习云计算的相关知识，在未来的 社会 中很有前瞻性，无论是找工作还是自己创业，都是不错的选择。
算力可贵，效率价高：智算中心凭啥是筑基新基建的最优解？
在“新基建”浪潮下，人工智能正成为经济增长的新引擎，各行各业开启智能化升级转型。 算力在其中扮演了重要角色，是国家未来竞争力的集中体现。 但事实是，在发展的过程中，高速增长的海量数据与更加复杂的模型，正在为算力带来更大的挑战，主要体现为算力不足，效率不高。
算力诚可贵：数据、算法需要更多算力支撑
众所周知，在人工智能发展的三要素中，无论是数据还是算法，都离不开算力的支撑，算力已成为人工智能发展的关键要素。
IDC发布的《数据时代2025》报告显示，2018年全球产生的数据量为33ZB (1ZB=1万亿GB)，到2025年将增长到175ZB，其中，中国将在2025年以48.6ZB的数据量及27.8%的占比成为全球最大的数据汇集地。
另据赛迪顾问数据显示，到2030年数据原生产业规模量占整体经济总量的15%，中国数据总量将超过4YB，占全球数据量30%。 数据资源已成为关键生产要素，更多的产业通过利用物联网、工业互联网、电商等结构或非结构化数据资源来提取有价值信息，而海量数据的处理与分析对于算力的需求将十分庞大。
算法上，先进模型的参数量和复杂程度正呈现指数级的增长趋势。 此前 Open AI 发表的一项研究就显示，每三到四个月，训练这些大型模型所需的计算资源就会翻一番（相比之下，摩尔定律有 18 个月的倍增周期）。 2012 至 2018 年间，深度学习前沿研究所需的计算资源更是增加了 30 万倍。
到2020年，深度学习模型对算力的需求达到了每天百亿亿次的计算需求。 2020年2月，微软发布了最新的智能感知计算模型Turing-NLG，参数量高达到175亿，使用125POPS AI计算力完成单次训练就需要一天以上。 随后，OpenAI又提出了GPT-3模型，参数量更达到1750亿，对算力的消耗达到3640 PetaFLOPS/s-day。 而距离GPT-3问世不到一年，更大更复杂的语言模型，即超过一万亿参数的语言模型SwitchTransformer即已问世。
由此可见，高速增长的海量数据与更加复杂的模型，正在给算力带来更大的挑战。 如果算力不能快速增长，我们将不得不面临一个糟糕的局面：当规模庞大的数据用于人工智能的训练学习时，数据量将超出内存和处理器的承载上限，整个深度学习训练过程将变得无比漫长，甚至完全无法实现最基本的人工智能。
效率价更高：环境与实际成本高企，提升效率迫在眉睫
在计算工业行业，有个假设是“数字处理会变得越来越便宜”。 但斯坦福人工智能研究所副所长克里斯托弗•曼宁表示，对于现有的AI应用来说却不是这样，特别是因为不断增加的研究复杂性和竞争性，使得最前沿模型的训练成本还在不断上升。
根据马萨诸塞大学阿默斯特校区研究人员公布的研究论文显示，以常见的几种大型 AI 模型的训练周期为例，发现该过程可排放超过 磅二氧化碳，几乎是普通 汽车 寿命周期排放量的五倍（其中包括 汽车 本身的制造过程）。
例如自然语言处理中，研究人员研究了该领域中性能取得最大进步的四种模型：Transformer、ELMo、BERT和 GPT-2。 研究人员在单个 GPU 上训练了至少一天，以测量其功耗。 然后，使用模型原始论文中列出的几项指标来计算整个过程消耗的总能量。
结果显示，训练的计算环境成本与模型大小成正比，然后在使用附加的调整步骤以提高模型的最终精度时呈爆炸式增长，尤其是调整神经网络体系结构以尽可能完成详尽的试验，并优化模型的过程，相关成本非常高，几乎没有性能收益。 BERT 模型的碳足迹约为1400 磅二氧化碳，这与一个人来回坐飞机穿越美洲的排放量相当。
此外，研究人员指出，这些数字仅仅是基础，因为培训单一模型所需要的工作还是比较少的，大部分研究人员实践中会从头开发新模型或者为现有模型更改数据集，这都需要更多时间培训和调整，换言之，这会产生更高的能耗。 根据测算，构建和测试最终具有价值的模型至少需要在六个月的时间内训练 4789 个模型，换算成碳排放量，超过 磅。 而随着 AI 算力的提升，这一问题会更加严重。
另据 Synced 最近的一份报告，华盛顿大学的 Grover 专门用于生成和检测虚假新闻，训练较大的Grover Mega模型的总费用为2.5万美元；OpenAI 花费了1200万美元来训练它的 GPT-3语言模型；谷歌花费了大约6912美元来训练 BERT，而Facebook针对当前最大的模型进行一轮训练光是电费可能就耗费数百万美元。
对此，Facebook人工智能副总裁杰罗姆•佩森蒂在接受《连线》杂志采访时认为，AI科研成本的持续上涨，或导致我们在该领域的研究碰壁，现在已经到了一个需要从成本效益等方面考虑的地步，我们需要清楚如何从现有的计算力中获得最大的收益。
在我们看来，AI计算系统正在面临计算平台优化设计、复杂异构环境下计算效率、计算框架的高度并行与扩展、AI应用计算性能等挑战。 算力的发展对整个计算需求所造成的挑战会变得更大，提高整个AI计算系统的效率迫在眉睫。
最优解：智算中心大势所趋，应从国家公共设施属性做起
正是基于上述算力需求不断增加及所面临的效率提升的需要，作为建设承载巨大AI计算需求的算力中心（数据中心）成为重中之重。
据市场调研机构Synergy Research Group的数据显示，截至到2020年第二季度末，全球超大规模数据中心的数量增长至541个，相比2015年同期增长一倍有余。 另外，还有176个数据中心处于计划或建设阶段，但作为传统的数据中心，随之而来的就是能耗和成本的大幅增加。
这里我们仅以国内的数据中心建设为例，现在的数据中心已经有了惊人的耗电量。 据《中国数据中心能耗现状白皮书》显示，在中国有 40 万个数据中心，每个数据中心平均耗电 25 万度，总体超过 1000 亿度，这相当于三峡和葛洲坝水电站 1 年发电量的总和。 如果折算成碳排放则大概是 9600 万吨，这个数字接近目前中国民航年碳排放量的 3 倍。
但根据国家的标准，到2022年，数据中心平均能耗基本达到国际先进水平，新建大型、超大型数据中心的 PUE（电能使用效率值，越低代表越节能）达到 1.4 以下。 而且北上广深等发达地区对于能耗指标控制还非常严格，这与一二线城市集中的数据中心需求形成矛盾，除了降低 PUE，同等计算能力提升服务器，尤其是数据中心的的计算效率应是正解。
但众所周知的事实是，面对前述庞大的AI计算需求和提升效率的挑战，传统数据中心已经越来越难以承载这样的需求，为此，AI服务器和智算中心应运而生。
与传统的服务器采用单一的CPU不同，AI服务器通常搭载GPU、FPGA、ASIC等加速芯片，利用CPU与加速芯片的组合可以满足高吞吐量互联的需求，为自然语言处理、计算机视觉、语音交互等人工智能应用场景提供强大的算力支持，已经成为人工智能发展的重要支撑力量。
值得一提的是，目前在AI服务器领域，我们已经处于领先的地位。
近日，IDC发布了2020HI《全球人工智能市场半年度追踪报告》，对2020年上半年全球人工智能服务器市场进行数据洞察显示，目前全球半年度人工智能服务器市场规模达55.9亿美元（约326.6亿人民币），其中浪潮以16.4%的市占率位居全球第一，成为全球AI服务器头号玩家，华为、联想也杀入前5（分别排在第四和第五）。
这里业内也许会好奇，缘何中国会在AI服务器方面领跑全球？
以浪潮为例，自1993年，浪潮成功研制出中国首台小型机服务器以来，经过30年的积累，浪潮已经攻克了高速互联芯片，关键应用主机、核心数据库、云数据中心操作系统等一系列核心技术，在全球服务器高端俱乐部里占有了重要一席。 在AI服务器领域，从全球最高密度AGX-2到最高性能的AGX-5，浪潮不断刷新业界最强的人工智能超级服务器的纪录，这是为了满足行业用户对人工智能计算的高性能要求而创造的。 浪潮一直认为，行业客户希望获得人工智能的能力，但需要掌握了人工智能落地能力的和技术的公司进行赋能，浪潮就可以很好地扮演这一角色。 加快人工智能落地速度，帮助企业用户打开了人工智能应用的大门。
由此看，长期的技术创新积淀、核心技术的掌握以及对于产业和技术的准确判断、研发是领跑的根本。
至于智算中心，去年发布的《智能计算中心规划建设指南》公布了智能计算中心技术架构，基于最新人工智能理论，采用领先的人工智能计算架构，通过算力的生产、聚合、调度和释放四大作业环节，支撑和引领数字经济、智能产业、智慧城市和智慧 社会 应用与生态 健康 发展。
通俗地讲，智慧时代的智算中心就像工业时代的电厂一样，电厂是对外生产电力、配置电力、输送电力、使用电力；同理智算中心是在承载AI算力的生产、聚合、调度和释放过程，让数据进去让智慧出来，这就是智能计算中心的理想目标。
需要说明的是，与传统数据中心不同，“智算中心”不仅把算力高密度地集中在一起，而且要解决调度和有效利用计算资源、数据、算法等问题，更像是从计算器进化到了大脑。 此外，其所具有的开放标准，集约高效、普适普惠的特征，不仅能够涵盖融合更多的软硬件技术和产品，而且也极大降低了产业AI化的进入和应用门槛，直至普惠所有人。
其实我们只要仔细观察就会发现，智算中心包含的算力的生产、聚合、调度和释放，可谓集AI能力之大成，具备全栈AI能力。
这里我们不妨再次以浪潮为例，看看何谓全栈AI能力？
比如在算力生产层面，浪潮打造了业内最强最全的AI计算产品阵列。 其中，浪潮自研的新一代人工智能服务器NF5488A5在2020年一举打破MLPerf AI推理&训练基准测试19项世界纪录（保证充足的算力，解决了算力提升的需求）；在算力调度层面，浪潮AIStation人工智能开发平台能够为AI模型开发训练与推理部署提供从底层资源到上层业务的全平台全流程管理支持，帮助企业提升资源使用率与开发效率90%以上，加快AI开发应用创新（解决了算力的效率问题）；在聚合算力方面，浪潮持续打造更高效率更低延迟硬件加速设备与优化软件栈；在算力释放上，浪潮AutoML Suite为人工智能客户与开发者提供快速高效开发AI模型的能力，开启AI全自动建模新方式，加速产业化应用。
那么接下来的是，智算中心该遵循怎样的发展路径才能充分发挥它的作用，物尽其用？
IDC调研发现，超过九成的企业正在使用或计划在三年内使用人工智能，其中74.5%的企业期望在未来可以采用具备公用设施意义的人工智能专用基础设施平台，以降低创新成本，提升算力资源的可获得性。
由此看，智能计算中心建设的公共属性原则在当下和未来就显得尤为重要，即智能计算中心并非是盈利性的基础设施，而是应该是类似于水利系统、水务系统、电力系统的公共性、公益性的基础设施，其将承载智能化的居民生活服务、政务服务智能化。 因此，在智能计算中心规划和建设过程中，要做好布局，它不应该通过市场竞争手段来实现，而要体现政府在推进整个 社会 智能化进程的规划、节奏、布局。
总结： 当下，算力成为推动数字经济的根基和我国“新基建“的底座已经成为共识，而如何理性看待其发展中遇到的挑战，在不断高升算力的前提下，提升效率，并采取最佳的发展策略和形式，找到最优解，将成为政府相关部门以及相关企业的重中之重。
idc行业的发展现状,规模以及趋势
1. 全球IDC行业发展现状数据中心已成为企业或机构管理IT基础设施与应用服务、提供基础设施与应用服务的重要平台。 随着技术融合的发展，建设新一代数据中心成为企业普遍关心的热点话题。 全球IDC市场规模保持逐年增长趋势，亚太地区继续在各区域市场中保持领先。 整体来看，全球IDC市场规模增速呈现U型曲线，在2013年达到最低点后，市场规模增速开始回升。 2. 中国IDC产业发展现状中国IDC产业的上游行业主要为资源型服务商，即基础运营商，如中国电信、中国联通。 互联网应用的蓬勃发展，将拉动IDC业务的新一轮增长。 自2015年起，在政策的推动与云服务高速发展的影响下，IDC行业进入了新一轮的扩张期，年均增长率接近40%。 目前，国内IDC行业主要由四股势力主导，分别为以中国电信、中国联通为主的第一阵营，以中国移动和广电为主的第二阵营，以世纪互联、网宿科技等为代表的专业IDC运营商企业构成的第三阵营，以及其他社会IDC企业构成的第四阵营。 3. IDC行业的发展趋势近些年，随着互联网和电子商务的迅猛发展，网络系统日益复杂，带宽逐步提高，网络维护成本投资增加，网络管理难度也在加大。 在这种情况下，以资源外包的网络服务方式逐渐受到企业重视，并取得了长足的发展。 另外，各国政府加大了对电信宽带的投资力度，促进了电信和互联网的融合。 可以预见，在未来几年，IDC产业将迎来新一轮的发展机遇。 随着物联网、电子政务、智慧城市等领域的发展，云计算将进一步推动IDC领域的发展。 预计到2022年，全球IDC行业市场规模有望突破800亿美元。