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《华为：数据中心2030报告（2024版）（90页）.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《华为：数据中心2030报告（2024版）（90页）.pdf（90页珍藏版）》请在本站上搜索。 1、20302024 版数据中心构建万物互联的智能世界探索未来数据中心引领智能时代数据中心20300102序言创新涌现，拥抱智能时代汪涛在 AI 大模型训练过程中，当模型大到一定规模之后，性能会发生突变，开始呈现指数级快速增长，科学界称这个现象为“涌现”。正是这个性能的突变，让人工智能的发展阶段从感知理解世界到生成创造世界，这也造就了 ChatGPT 的火热，催生了面向行业的数百个 AI 大模型的出现。今天，“百模千态”正走向每一个行业、每一个场景、解决客户每一个问题，加速千行万业的智能化转型。人工智能的“涌现”时刻即将出现，人类社会也将迎来一个波澜壮阔的智能时代。迈入智能时代，最大的需求是算力，2、最关键的基础设施是数据中心。根据华为智能世界 2030报告预测，2030 年，人类将迎来 YB 数据时代，全球通用计算算力将达到 3.3ZFLOPS(FP32)，AI 算力需求激增，2030 年将达到 864 ZFLOPS（FP16）。算力需求十年百倍的增长将成为常态。数据中心作为人工智能、云计算等新一代信息通信技术的重要载体，已经成为新型数字基础设施的算力底座，具有空前重要的战略地位，堪称“数字经济发动机”。一边是算力需求以远超摩尔定律的陡峭增长，而另一边却是多重的资源约束。单芯片摩尔定律的失效、以及全球可持续发展目标下对于碳减排的要求，将迫使未来的数据中心必须在更优的计算架构、以及更低的能3、耗下产生更大的算力。回顾信息通信技术产业的发展历史，每一次跃升都是矛盾驱动的结果。过去三十年，超大宽带与成本约束的矛盾推动了联接产业的高速发展，5G、F5G 等改变世界；未来三十年，将是超强算力与资源约束的矛盾推动计算产业的高速发展，AI、云计算等重塑世界。可以预见，应对算力需求和资源约束的主矛盾，系统级和架构级的技术、产品和方案创新必将涌现，也将成为未来数据中心发展的主旋律。选择方向和路径已成为一种能力和智慧。站在 21 世纪第三个十年的起点，我们看到 ICT 产业正面临巨大的发展机会，世界正全面进入数字化和智能化，那么，2030 年的世界将是一番怎样的景象？2021 年9 月份，华为发布了4、智能世界 2030主报告及相关系列报告，而数据中心 2030是最新的系列之一。03基于对未来的不懈探索，过去三年间，与业界数百名学者、客户伙伴及研究院机构等深入交流，集业界专家和华为专家的智慧，输出了我们对数据中心下一个十年发展的思考数据中心 2030报告。该报告从算力需求与资源约束的核心矛盾出发，描绘了未来十年影响数据中心发展的五大未来场景，提出了围绕“数效、人效、算效、能效和运效”等五效提升的发展方向；同时，该报告在业界首次定义了未来数据中心的技术特征，系统性阐述了数据中心所涉及到云服务、计算、存储、网络、能源等全栈技术可能的挑战与创新方向，并明确提出了未来数据中心建设的参考架构。希望这份5、报告能为全球数据中心基础设施的建设与发展、为全球数字经济腾飞贡献出积极力量。从万物互联到万物智能、万智互联，一个更加美好的智能世界在向我们招手，但未来注定是不平凡的。吴军在智能时代中提到，在历次技术革命中，一个人、一家企业、甚至一个国家，可以选择的道路只有两条，要么加入浪潮，成为前 2%的人；要么观望徘徊，被淘汰。毫无疑问，未来 10 年将充满根本性的突破和改变世界的惊喜，每一个主要行业很快将会被重塑。人们总是高估了未来一二年的变化，却低估了未来十年的变革，而低估未来变革的影响是因为没有“看见”，这正是数据中心 2030的意义所在。大胆假设和最好预测是创造未来的辩证关系，在迈向未来的道路上，仍6、有大量的挑战需要跨越，让我们携起手来，勇于探索、持续创新，共同拥抱智能时代！华为公司常务董事ICT 基础设施业务管理委员会主任04目 录未来场景与创新方向 1302产业趋势 0701AI for All，创造新生产力.14科研第四范式，以数据密集型计算探索未知.15空间互联网，带来多维虚实交互体验.16行业数字孪生，推动智能升级.16普惠云原生，消除企业数字鸿沟.17系统化多流协同，提升能效.17多级化软硬协同，提升算效.18无损化网业协同，提升运效.19社会化数据协同，提升数效.19智能化人机协同，提升人效.2105新型数据中心参考架构 65发展与倡议 750405愿景与关键技术特征 2307、3新基础设施，供电制冷走向全天候绿色零碳.67新算力底座，构建以数据为中心多样算力系统.68新资源调度，应用为中心实现柔性调度.68新数据管理，数据全局可视助力高效流通.70新协同服务，开放架构融入社会化算力.70新智能管理，AI 驱动实现 DC 自动运维.71愿景.24关键技术特征.25附：关键预测数据指标体系.78附：缩略语.801.多样泛在.251)大集群.252)轻边缘.263)新型态.284.柔性资源.411)全池化.412)柔计算.443)泛协作.482.安全智慧.301)高安全.302)高可靠.343)高智能.355.对等互联.501)超融合.502)高性能.513)光内生.538、3.零碳节能.361)绿供电.362)新储能.373)液制冷.396.系统摩尔.571)大小芯.572)新算力.583)新存储.600607产业趋势0108数据中心作为人工智能、云计算等新一代信息通信技术的重要载体，已经成为新型数字基础设施的算力底座，具有空前重要的战略地位，堪称“数字经济发动机”。展望 2030，数据中心的未来发展将呈现如下几个趋势：根据华为智能世界 2030报告预测，2030 年，人类将迎来 YB 数据时代：全球通用计算算力将达到 3.3ZFLOPS(FP32)，AI 算力需求激增，2030年将达到 864 ZFLOPS（FP16）。全球数据中心产业正进入新一轮快速发展期，9、我们预测，未来如同农业经济的核心竞争力是建立在从劳动力人口到大规模水利设施再到机械化持续提升生产效率的基础上一样，算力的规模和效率也已经成为发展数字经济的核心竞争力。当前全球正处在千行万业智能化转型的新阶段，“百模千态”的 AI大模型成为发展焦点，据预测GPT5.0（Generative Pre-trained Transformer）训练集群的算力需求将达到 GPT3.0 的 200-400 倍。几乎所有的基础科学和大工业都朝着多维度、高精度的大规模数据分析方向发展：如石油勘探领域深度偏移等场算力需求十年百倍增长，算力分布进一步极化算力的规模和效率成为国家和企业的核心竞争力三年内，全球超大型10、数据中心数量将突破 1000个，并将保持快速增长；同时，随着自动驾驶、智能制造、元宇宙等应用的普及，边缘数据中心将同步快速增长，根据第三方预测，2030 年部署在企业内的边缘计算节点将接近 1000 万个。景下单位面积勘探区的算力需求将增长 10 倍以上。AI、区块链等技术支撑的行业智能化场景也将带来算力需求的爆炸式增长，从数字化球拍每一次挥动的感知、记录和处理，到普惠金融每一次微型交易的客户画像、信用评估，都需要高效算力的支持。未来各行业在算力领域的投资占比将快速增长，以银行业为例，根据有关预测2024 年中国银行业技术投入总规模将超过 4000亿元，其中 AI 与云计算是重点投资领域，二者11、占比超过总投入的一半。09数据中心 2030华为预测，到 2030 年全球 AI 计算算力将超过105 ZFLOPS(FP16)：AI 计算算力成为数据中心发展的最大驱动力和决定性因素。未来 5 到 10年通用大模型的发展有可能使 AI 对文字、音乐、绘画、语音、图像、视频等领域的理解力超过人类平均水平，并与互联网和智能设备深度融合，深度改变全社会的消费模式和行为。AI 技术与生产率之间显著的“扩散滞后”效应逐渐减弱，通用大模型能力将嵌入生产力和生产工具、行业AI 驱动数据中心发生全景式革命大模型和场景化 AI 等多路径融合，AI 技术创新对商业价值的影响将变得更加广泛和不可预测。通用大模型多12、模态泛化下的训练算力需求将保持远超摩尔定律的陡峭增长趋势，需要数据中心在算力规模、架构、算法优化、跨网协同等领域持续创新和快速迭代。展望未来，AI 的发展将加速平台型企业超级数据中心和国家级算力网络的建设。数据中心总耗电量在 ICT 行业占比超 80%，为保障数据中心行业的可持续发展，首先需要提升能源使用效率、实现绿色低碳。多个国家、国际组织发布数据中心相关政策，如美国政府通过 DCOI 数据中心优化倡议，要求新建数据中心 PUE 低于 1.4，老旧改造数据中心 PUE 低于 1.5。欧洲数据中心运营商和行业协会在欧洲的气候中和数据中心公约中宣布 2030 年实现数据中心碳中和。中国出台全国一13、体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案推动构建全国一体化大数据中心，启动“东数西算”工程，促进数据中心绿色可持续发展，加快节能低碳技术的研发应用，要求到 2025 年新建大型数据中心 数据中心的产业标签从高耗能转变为绿色发展使能器PUE 低于 1.3。未来，随着各国相关政策的陆续出台和技术的持续发展，越来越多的先进节能技术将更广泛地应用到数据中心，推动 PUE 的进一步下降，预计到2030年，PUE将进入1.0 x时代。未来随着风光水等清洁能源占比的不断增加，通过数据中心微电网“源网荷储”的协同还可以进一步降低碳排放，实现数据中心的绿色零碳目标。其次除了自身降低碳排放之外，数据中心还可以为14、其他行业的智能化转型赋能，成为全社会降碳的使能器，据全球电子可持续性倡议组织（GeSI）预测，到 2030 年 ICT 技术通过使能其他行业，将帮助减少全球总碳排放的 20%，是自身排放量的 10 倍。10数据中心 2030一方面，规模化、中长期需求预测困难、技术迭代加速等成为所有骨干数据中心运营企业和领先数字化企业的共同挑战。数百万台服务器的云数据中心、数十万台服务器规模的行业数据中心将在 2030 年之前出现，ChatGPT 等突发的巨型超高密度任务涌现，土地、能耗获得的不确定性等因素使得基于超大单体、以 10 年为周期的数据中心规划模式难以为继。未来分阶段、模块化、集群化、服务化，逻辑上15、统一，物理上分布的数据中心新建设模式将逐渐普及。另一方面高性能计算的需求也随之不断提升，影视渲染、效果图超出物理数据中心边界，多流协同的数据中心普及化渲染等批量计算任务，基因测序、风机工况模拟等科学计算任务以及 AI 训练等可并行的计算任务，往往需要消耗大量的算力资源和运算时间。这类任务往往具有计算成本敏感、实时性不敏感、计算规模可变动的特点，针对这类需求可以通过实时传递价格信号，激励用户选择电力价格较低的时间段进行整体运算；也可以通过断点续训、可续渲染技术，在计算任务执行的过程中暂停乃至对并行规模进行改变，来平移和升降电力负荷。通过任务流、信息流、能量流的精准关联和多流协同，构建绿色低碳、算16、效领先的数据中心。蚂蚁大脑一般只有 0.2 毫瓦的能耗，但是能够做很多复杂的事情：可以筑巢、寻找食物、养蚜虫等。相比之下，目前自动驾驶汽车还需要几十瓦甚至几百瓦来进行计算，在能效上与生物界相比还有很大的差距。应对十年百倍算力增长需求与能耗约束之间的矛盾，未来数据中心需要打破冯诺依曼架构，基于新架构、新部件发展适应性与高效性的新计算模式。在信息计算领域，已经发展出了十几种广泛使用的计算模式，例如无线和光通信里大量使用基于快速傅里叶变换的蝶形计算模式；路由器里大量使用基于逻辑状态转移的有限状态机计算模式;在智能计算领域，除了统计计算之外，业界正在研究数理逻辑计算、几何流形计算、博弈计算等更高效的新17、计算模式，实现在特定场景下，计算能效的百倍提升。下一代数据中心还将构建“算存网安”多技术协同的全新系统，打破传统计算设备面临的功耗墙、I/O墙、存算墙的约束，从单设备到集群化、从单节点到系统级创新成为数据中心技术发展的主流网络化，通过系统级创新、软硬协同实现数据中心效率的大幅提升。11数据中心 2030围绕算力供给和资源约束挑战持续创新突破面向 2030，数字经济加速发展对于算力的需求将呈现十年百倍的指数级增长；而与此同时，单芯片摩尔定律的失效，以及全球可持续发展对于碳减排的硬性要求，将成为制约数据中心未来发展的主要因素。可以预见，围绕算力需求和资源约束挑战的创新将成为未来数据中心发展的主旋资18、源约束：摩尔定律，碳减排律。先进数字化企业和数字化国家，将在单个数据中心、数据中心集群、数据中心之间的“微中宏”观、多层次进行系统化创新，实现企业级或者国家级的“一台计算机”，通过整体效率的提升将算力供给和资源约束之间的剪刀差最大化，加速迈向智能世界。图 1-1 算力需求与资源约束挑战算力需求：十年百倍增长下一代数据中心1213未来场景与创新方向0214过去，人类在科学的边界之内，不断发现万物规律，并创造生产工具，推动社会从农耕文明、工业文明进入到数字文明的数字化阶段。未来，AI以新的生产力形式出现，在人类定义的边界之内，以更高的效率和更快的速度进行分析和创造，将数字文明带入智能化阶段。人类善19、于分析，但 AI 可能做的更好。“分析型AI”已经得到广泛应用，可以分析一组数据，一组图片，并在其中找到模式，用于多种用途，无论是预防欺诈或是目标识别。人类擅长创造，但 AI 可能做的更快。随着“生成式 AI”的快速发展，AI 已经开始创造有意义和美丽的东西，如写诗、绘图，并且效率更高。生成式 AI 在图像生成领域的进展来自扩散模型（Diffusion model）的应用，是一种从噪声中生成图像的深度学习技术。在自然语言处理（NLP）领域的进展来自于 ChatGPT，这是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型，用AI for All，创造新生产力于问答、文本摘要生成、机器翻译、分类、20、代码生成和对话的 AI。在代码生成领域的进展则来自代码生成系统 AlphaCode 和 Copilot。2022年 2 月，DeepMind 推出了他们的最新研究成果AlphaCode。它是一个可以自主编程的系统，在 Codeforces 举办的编程竞赛中，超过了 47%的人类工程师，这标志着 AI 代码生成系统，首次在编程竞赛中，达到了具有竞争力的水平。数据中心几乎涉及信息生活的所有方面，从科学研究的突破创新到生产生活的智能高效，都需要数据中心提供更强大的算力，处理更多的数据，算力需求将呈现远超摩尔定律的陡峭增长。与此同时，为了应对算力需求和资源约束的主矛盾，围绕效率提升持续创新，必将成为未21、来数据中心发展的核心方向。15数据中心 2030AI 技术正加速进入千行万业，如在气象行业，利用 AI 大模型能够在 10 秒内给出未来七天的天气预测结果，对比传统的 HPC 数值预报方法，在预测速度上提升了 10000 倍以上；在证券行业，某金融企业基于 AI 大模型实现了准确率达 90%的企业财务智能预警，较传统机器学习模型准确率提升了 11。AI 大模型正逐步从智能对话、短文创作、图片生成等消费应用场景，扩展到办公、编程、营销、设计、搜索等商业应用场景，并将进一步扩展到金融风控、智能客服、辅助诊断、医疗咨询等企业应用场景，为千行万业注入新生产力。人类正在从分析型 AI 理解世界迈向生成式22、 AI 创造世界。面向 2030，具备认知能力的 AI 像我们熟悉的土地、植物、空气、阳光一样无处不在：“一辆会自己行驶的汽车、一个会自己做饭的机器人、一个会自己管理的通信网络、一个会自我优化的软件平台”将会成为人们日常生活的一部分，并支撑着人类文明的持续进化。几千年前科学以归纳为主，通过观测和实验来描述自然现象；过去数百年出现了理论研究分支，利用数学模型进行分析；过去数十年出现了计算分支，针对复杂问题，使用计算机进行仿真分析；21 世纪初期，新的信息技术已促使新范式的诞生，即基于数据密集型科学研究的“第四范式”，通过将理论、实验和计算仿真统一起来，由仪器收集或仿真计算产生数据、由软件处理数据23、、由计算机存储信息和知识、科学家通过数据管理和统计方法分析数据和文档。数据密集型科学研究，将产生海量数据需要分析处理，如模拟脑神经网络，探索人脑上亿个神经科研第四范式，以数据密集型计算探索未知元之间如何连接与工作，将带来每秒高达 100TB的数据吞吐量；自动驾驶车辆每天将产生数十TB 数据用于训练视觉识别算法；用电子显微镜重建大脑中的突触网络，1 立方毫米大脑的图像数据就超过 1PB；而天文专家需要从数十 PB 海量数据中分析发现新天体。PB 级数据使我们可以做到没有模型和假设就可以分析数据，将数据丢进巨大的计算机集群中，只要有相互关系的数据，统计分析算法可以发现过去的科学方法发现不了的新模式24、、新知识甚至新规律。科学数据已成为科学研究的关键成果和重要的战略性资源，面对喷薄而出的数据需求和数据量，分类第一范式：经验科学18 世纪以前以归纳为主，带有较多盲目性的观测和实验以演绎法为主，不局限于经验事实对各个科学学科中的问题，进行计算机模拟和其他形式的计算利用数据管理和统计工具分析数据实验模型第二范式：理论科学19 世纪以前数学模型第三范式：计算科学20 世纪中期计算机仿真模型第四范式：数据密集型科学21 世纪初期大数据挖掘模型时间模型研究方法16数据中心 2030面向千行万业的数字孪生是数据中心的重要应用场景。根据第三方预测，全球数字孪生市场空间的年复合增长率将达到 40.1%，预计到25、 2030 年将达到1310.9亿美元。数字孪生涉及建模、感知、仿真、渲染、大数据、人工智能等新一代信息技术的综合集成应用，是数字经济发展的重点领域之一。行业数字孪生，推动智能升级伴随各行业智能化的推进，城市、制造、交通、水利、能源的数字孪生应用需求快速增长，从端云两侧同时拉动数据中心算力需求。其中，基于WebGL 的数字孪生应用快速发展，带来终端的升级需求；基于云渲染的数字孪生应用，带来云端算力的快速增长。应对算力快速发展的需求，应从加强算力供给、提升集约化利用水平、加强渲染算法研究等方面推动算力产业升级。如何存储、管理、共享这些科学数据，成了全球科学家关注的热点，也是下一代数据中心的重要应26、用场景。当这些规模计算的数据量超过1PB时，传统的存储子系统已经难以满足海量数据处理的读写需要，数据传输 I/O 带宽的瓶颈愈发突出。而简单地将数据进行分块处理并不能满足数据密集型计算的需求，并与大数据分析的初衷相违背。目前许多具体科学研究中所面临的最大问题，不是缺少数据，而是面对太多的数据，却不知道如何处理。当前的超级计算机、计算集群、超级分布式数据库、基于互联网的云计算等并没有完全解决这些矛盾，计算科学期待一次全新的革命！虚实融合是下一代互联网发展的主要方向，一个具有高沉浸式交互体验的虚实融合的多维空间，将极大地提高人与信息的交互体验和经济活动效率。虚实融合的发展包括两个方向：一是由实向虚27、，基于虚拟世界对于现实世界的模仿，通过构建沉浸式数字体验，增强现实生活的数字体验，强调实现真实体验的数字化。在移动互联网时代，主要通过文字、图片、视频等 2D形式建立虚拟世界，而未来在元宇宙时代，将真实物理世界在虚拟世界实现数字化重造，建立虚拟化，具备多维交互能力的虚拟世界。二是由虚向实，超脱对于现实世界的模仿，基于空间互联网，带来多维虚实交互体验虚拟世界的自我创造，不但能够形成独立于现实世界的价值体系，还能够对现实世界产生影响，实现数字体验的真实化。如增强现实游戏通过设置与品牌联动特定地点发放限量购物券的方式，帮助品牌方吸引消费者关注，实现数字体验对真实消费的带动。从技术层面来看，虚实融合的28、多维互动体验离不开计算机图形图像的多维空间计算能力支持和低延迟网络服务。同时，它还需要强大的人工智能认知能力的辅助，以及泛在通达的数据连接，计算和网络的能力将直接决定了虚实融合的深度和广度。17数据中心 2030过去 10 年内，智能手机和移动互联网重塑了人类生活方式和企业生产模式；今天，智能化和电气化正在重构汽车行业的核心竞争力和生态。重塑和重构的背后是强大的算力、算法和数据构成的数据智能，是敏捷迭代、弹性伸缩、韧性自愈的云原生的 IT 系统。未来随着大模型 AI、万物互联、社会化数据协同和数字孪生的新技术推动，与现实世界结合更紧密的千行万业也将快步进入云原生为基础的智能世界。各行业的领先者29、和现有分工的颠覆者正在凭借前瞻性思维实现更深层次的智能化，推动云原生特征明显的信息技术和运营技术的融合，赋予产品、在全球积极应对气候变化目标下，绿色低碳成为数据中心的重要发展方向，大部分国家或地区均在单体数据中心领域相继发布了相应政策。中国在充分论证研究基础上，规划布局了 8 大算力网络国家枢纽节点，引导大规模数据中心适度集聚，通过实施“东数西算”工程，积极探索构建形成以数据流为导向的新型算力网络格局。围绕绿色可持续发展，数据中心相关企业已经开普惠云原生，消除企业数字鸿沟系统化多流协同，提升能效流程、组织精细化、敏捷化的全新竞争力。随着数字系统越来越复杂、发布变更频度越来越高、算力越来越密集、30、分布越来越广泛，企业将越来越依赖平台能力，越来越多的企业将全面拥抱云原生技术。普惠化的云原生技术给传统的企业甚至个体带来将生产、经营活动现代化的机遇，消除数字化鸿沟，提供简单、经济而又专业、个性的智能化路径。当云端算力、数据服务 API、涂鸦化的 IOT控制流程设计、商品化的行业 AI 算法组合时，每个拥抱变化的企业获得与领先者同步的智能化能力。发了大量创新技术来实现基础设施建设与运营过程中的高效化和低碳化，并且已经在现有或新建的数据中心中实施。如苹果公司在数据中心范围内部署分布式太阳能、风能、沼气等可再生能源发电设施，以及与可再生能源电站签署长期采购协议，为自有数据中心供电，通过一系列措施实31、现 数据中心使用 100%可再生能源。微软公司在智能云绿色数据中心建设时提出需要在选址、建设及运营的全流程将数据中心的“能源流”“数18数据中心 2030据流”“业务流”有效协同起来，实现绿色高效。华为云贵安数据中心采用自然冷却技术，包括直通风制冷和部分高密度服务器就近利用湖水散热，并通过余热回收利用技术等将数据中心的热量进行采集，用于办公区取暖，在设计中既充分结合了贵州自然条件的优势，也融入了绿色低碳算力的发展经历了单核、多核、网络化三大阶段。综合考虑技术和商业可行性，单核硅基芯片的计算能力将在 3 纳米达到极限。由于经济性原因，依靠增加核数换取算力提升的模式，也将在 128 核后迅速失效。32、这将推动算力架构从单设备多核向多设备网络化演进。此外，受网络技术发展及网络带宽成本约束，边缘的算力部署也将成为数据中心新的场景，最终形成云边泛在、多级化算力部署的新架构。过去半个世纪，集成电路产业在摩尔定律的指引下飞速发展，算力一直保持着大跨度提升。在硬件主导算力快速提升的时代，计算过于依赖底层算力，对架构和代码优化重视不足，高级语言不断出现，程序执行效率越来越低，而这恰恰为未多级化软硬协同，提升算效来从“软硬协同”层面提升计算性能留下了优化空间。主流芯片和设备厂商已经纷纷开始通过软硬联合优化来提升整体计算性能。业界认为，硬件架构的每一个数量级的性能提升潜力，通过“软硬协同”能带来两个数量级的33、整体性能提升。华为云的异构计算服务，通过软件优化硬件直通能力，能够显著降低因计算资源虚拟化造成的性能损耗。图灵奖得主 David Patterson 曾提出，在计算领域，未来十年，我们将看到比过去 50 年更多的架构优化和性能提升的创新。面向 2030，通过中心集群软硬协同优化、云边多级算力资源协作等提升算效是数据中心未来的重要发展方向。的可持续发展理念。实现“能源流”、“数据流”和“业务流”的多流协同，是面向 2030 年构建高能效数据中心的关键。19数据中心 2030生产要素反映了人类社会不同发展阶段的生产力水平。数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，已快速融入生产、分配、34、流通、消费和社会服务管理等各个环节，深刻改变着生产、生活和社会治理方式。数据的规模爆发式增长，不仅在数字经济发展中的地位和作用凸显，而且对传统生产方式变革具有重大影响：将催生新产业、新业态、新模式，成为驱动经济社会发展的关键生产要素。在产业数字化方面，社会化将打破企业边界，使获取数据、运用数据的能力成为业务创新和提升用户体验的关键。销售平台可以根据买家的浏览记录做出精准推送以提高销量；制造企业可以通过分析生产流水线数据对生产情况及时做出调整社会化数据协同，提升数效以提高生产效率；家居公司可以通过分析客户的生活习惯数据创造“智慧家庭”以提高生活服务质量，种种应用展示出数据在被有效的挖掘、整合后可35、能产生巨大的价值。业界有观点认为，数未来数据中心的发展对网络将提出更高的要求。传统网络在业务配置和资源管理上不具备足够的灵活性，造成数据中心内和数据中心之间的算力资源利用率低，从而产生巨大的浪费。尤其是在AI 大模型训练的场景下，需要用到大量的数据，模型参数也会变得非常大，为了让训练效率更高，往往需要上百张 GPU 卡来放置一个大模型作为一个数据并行组，训练大模型的时候往往需要很多个这样的数据并行组来缩短训练的时间。当 GPU 数量扩展到成千上万的时候，性能不仅取决于单一 GPU，也不仅取决于单一服务器，而是要取决于网络的性能。构建高性能网络，提高数据在计算、存储之间的搬运效率（运效），除了带36、宽和时延之外，最重无损化网业协同，提升运效要的是在数据包转发过程中实现无损化，即不允许出现数据包的丢失。业界实验发现，数据每丢失千分之一，计算性能就会下降 30%。为了实现网络无损化，网络和计算、存储业务系统之间的协同越来越重要。在数据中心内，业界已有厂家在分布式存储、集中式存储、高性能计算等场景下实践了“网存协同”和“网算协同”的创新方案。在数据中心之间，领先的电信运营商也提出了算力网络的方案，在感知应用、感知算力需求的基础上，利用全光、端到端切片、弹性调度等技术，针对分布式存储、跨节点分布式计算等场景，提供零丢包的业务保障能力，为算力之间构建全程全网高效的无损网络。20数据中心 2030据37、将逐渐成为与人、技术、流程同样重要的第四大核心竞争力。跨企业边界的数据共享和交换在当下已经比较流行，未来主要的变化是多领域数据汇聚、AI 集成、隐私保护和交易化。以普惠金融的农户贷款为例，风险分析数据包括家庭信息、政府征信信息、关联人信息、农田信息、农资信息，数据来源包括同行、政府、农资供应商、卫星遥感、互联网等，数据的交易将从点到点的原生数据交易向中介型的多阶数据交易转变。在政府和公共事业数字化方面，社会化可以加速社会治理精准化和人性化。以中国政府的城市一网通管为例，一方面需要构建政企一体、多源整合的政务数据和社会化数据平台化对接机制，充分利用电信、供电、供水等公共数据；另外一方面需要丰富政38、府侧的数据创建和数据共享能力，不同部门的摄像头、传感器、等成为 24 小时的全场景“工作人员”。与传统生产要素相比，数据要素表现出一系列新特征：首先具有非稀缺性，数据海量且能够重复使用；其次具有较强流动性，数据要素的流动速度更快、程度更深、领域更广；第三具有非排他性，可以在一定范围按照一定权限重复使用。未来社会数据将通过“可用又可见”与“可用不可见”相结合的方式形成常态化跨企业、跨行业对接机制，为数字经济时代多元协同共治格局提供支撑。数据社会化能够在流动、分享、加工和处理的过程创造出新价值，但海量数据的汇集也将有可能带来严重的安全风险，基础设施一旦发生安全问题，将造成严重的后果，如 2021 39、年欧洲某云服务提供商的数据中心发生火灾，造成 360 万网站瘫痪，部分数据永久性丢失，社会损失巨大。如何有效利用和保护数据已经成为数字经济安全稳定运行的关注点。只有不断更新数据安全技术和管理方式，应对快速变化的安全需求，并加强数据中心及其相关的基础网络、云平台、数据和应用的一体化安全保障能力，才可以确保基础设施和数据的安全。21数据中心 2030传统数据中心的运维模式以人为核心，人的能力将成为未来数据中心的运维瓶颈。根据中国信通院 2023 年最新研究显示，数据中心故障宕机场景中，人为操作的事故占比超过 60%。随着数据中心业务的增长，规模也越来越大，传统以人为中心的运维模式难以为继。中国团体40、标准数据中心基础设施智能化运行管理评估方法中将数据中心自动化运行发展从全部人工运行的初级阶段到全自动运行的高级阶段分为五个等级，我们预测，到 2030 年，领先的智能化人机协同，提升人效数据中心运维水平将达到 L4 高度运行自动化阶段。在这一级别将实现自动预测性排障和分析、全自动应急处置及 AI 能效管理，在运行态几乎可以达到“无人化”。实现无人化的前提是数据中心全生命周期实现数字化、网络化和智能化。基于智能来支撑数据中心的规则设计，建设实施和运维运营。面向2030 年，随着远程监控、数据分析、人机界面、机器人技术的快速发展，极简高效、人机协同的智能数据中心将成为产业发展的新方向。图 2-1 41、数据中心自动化发展的五个阶段NoNoNoNoYesYesYesYesYes没有运行模式限制，完全执行运行操作任务和应急处置有运行模式限制时完全执行运行操作任务和应急处置有运行模式限制时完全执行运行操作任务，但不应急处置持续执行检测，完全执行控制持续执行部分监测，部分执行控制L5 完全运行自动化L4 高度运行自动化L3 有条件运行自动化L2 部分运行自动化L1 运行辅助2223愿景与关键技术特征0324人类社会正加速迈向智能世界，跨越式发展已经是全行业的共同诉求。数据中心是新型数字基础设施的算力底座，也是加速数字经济发展的“发动机”。未来十年，数据中心既要实现百倍算力提升，以满足快速增长的智能化42、业务需求，还要实现百倍能效提升，以满足绿色低碳可持续发展的长期目标。我们认为，未来新型数据中心将具备多样泛在、安全智慧、零碳节能、柔性资源、系统摩尔、对等互联六大技术特征。愿景图 3-1 数据中心 2030 的关键特征柔性资源安全智慧零碳节能对等互联全池化柔计算泛协作多样泛在大集群轻边缘新型态高安全高可靠高智能绿供电新储能液制冷系统摩尔大小芯新算力新存储超融合高性能光内生数据中心203025数据中心 2030关键技术特征未来数据中心的发展将出现两极分化，一方面超大型集约化数据中心的建设将持续增长；预计到 2030 年，单个集群提供的有效通用算力将达 70EFLOPS，有效的人工智能算力将达7543、0EFLOPS，配套的存储规模可达 EB 级；另一方面满足各行业低时延、数据安全需求的轻量级边缘计算节点将得到广泛部署；预计到 2030 年，通过轻边缘采集和处理的数据将超过 80%，企业生产设备通过物联化和数字化后，接入轻边缘的比例将超过 80%。同时面向新场景，多种创新型数据中心也将出现，如太空数据中心、海底数据中心等。多种形态满足不同场景部署需求的数据中心将为数字经济的发展提供源源不断的新动能。1)大集群集约化枢纽数据中心部署的服务器规模达到万台甚至十万台，对服务器的部署运维效率提出了很高的要求。传统的数据中心按照服务器为单位进行部署，服务器需要拆包装，上机柜，接电源线，接网线/光模块/44、光纤，资产录入等一系列工序后才能部署上线。从运维来看，一个运维人员即使维护一千台服务器，考虑班次等因素数据中心1.多样泛在也需要配置近百人的运维团队。传统的部署和运维方式已经不能满足未来超大数据中心的要求。从单服务器走向计算集群，以机柜为单位进行包装、运输、部署，以机柜甚至整个数据中心为单位进行运维，可以大幅提升部署效率，并降低运维人力成本。预制化交付：把服务器安装工作从数据中心前移到生产线可以全流程的提高效率、降低成本。在生产过程中就可以按照实际配置进行拷机测试，测试更完备，并可以增加温度应力等现场不具备的测试项，更有利于发现器件早期缺陷，当出现故障时，维修效率也更高，同时整柜运输比服务器单45、台运输，包装成本、仓储成本、运输成本能降低约 70%。整机柜工程：机柜内采用集中供电，电源模块全局池化的技术，根据负载动态调节电源始终工作在最佳效率区间。通过动态调节供电和储能，应对算力峰值时的突发用电需求。如使用机柜内置水冷门或者使用液冷技术，将散热能力提升到 60KW/柜。26数据中心 2030 集群新背板：机柜采用线缆背板替代光模块/光纤，实现服务器和 TOR 交换机的连接。线缆背板是无源部件，没有功率消耗，可靠性更高。通过预制化交付、整机柜工程、集群新背板等创新，实现服务器全盲插，杜绝手工接线错误，实现集群的自动化运维，满足未来大型数据中心算力规模增加，部署和运维复杂度不增加的目标。246、)轻边缘随着以云为底座的数字化、智能化从互联网行业广泛渗透到千行万业，从非实时Web交易、社交、搜索及后端 IT 支撑业务，拓展到实时互动媒体、元宇宙 AR/VR，工业生产系统、机器人，乃至万物智联场景。超大规模集约化的数据中心承载的应用和数据已无法保障遍布任意位置的消费者智能终端、工业 IOT 终端及机器人对低延迟接入与处理需要，亟待将云的弹性资源、应用服务及智能推理能力从超大规模中心延伸到距离各类接入终端更近的轻边缘系统。轻边缘的形态包括“轻量级边缘集群”与“轻量级边缘服务与应用”两类。前者由云服务商提供小规模的硬件算力集群，并分布式部署在合适的网络位置，将全栈云服务的部分核心能力如弹性虚47、机/容器、存储、网络，中间件、数据库、媒体处理、流数据处理及 AI 推理等时延敏感类服务及应用软件通过物理或逻辑专线从中心云服务区扩展到边缘集群站点；后者则以更为轻量化的容器、函数形式，将中心服务区的中间件、数据库、媒体处理、流数据处理及 AI 推理等时延敏感类服务及应用软件部署在由云服务商、运营商、企业客户、家庭客户、个人消费者及任意第三方提供的硬件及 OS 环境上，并可通过开放互联网及 HTTP/HTTPs 协议穿越防火墙建立与中心云服务区的连接。后者不与边缘算力硬件及中心到边缘的物理专线绑定，因此更为轻量和灵活，而前者从全栈云中心服务区下沉，其云服务与应用能力则相对更丰富一些。轻量级边缘48、集群按照是否具备 Internet 公网接入，轻量级边缘集群可以分为两类：第一类是具备公网 Internet 就近接入能力的开放式公共轻量边缘。其特点是支持将公有云资源池、云服务及网络接入能力下沉至城市 IDC、CDN 边缘站点、5G 接入 MEC（Multi-access Edge Computing）等 相 关位置，提供小规模（数台服务器）起步，并可扩展（数千服务器）的大带宽、低时延、高性能边缘云能力。其核心技术特征在于：（1）低时延接入，具备 ISP 本地入口，可以将多家运营商网络接入，为城市区域提供W2W（Wafer to Wafer，晶 圆片对晶圆片），uBump-Hybrid Bo49、nding-Monolithic 3D 技术逐渐演进，应用场景将会广泛覆盖 3D Memory on Logic、Logic on Logic 及 Optical on logic 等，并且未来会逐步走向更多层异质堆叠。3D 芯片在堆叠工艺方面需要采用小于 10m 甚至更小pitch 超高密 Bonding 技术，3D 芯片相对于传统2.5D封装在带宽及功耗性能优势显著，单 bit 功耗降低有望降低至 1/10。更小尺寸TSV（Through Silicon Via，硅通孔）技术需要从材料、工艺基础技术深入持续探索；同时 3D 堆叠带来局部功耗密度和电流密度倍增，直接影响系统整体供电与散热路径50、。从发展节奏看，基于小芯片集成的 Chiplet技术将最先成熟应用，未来伴随工艺和技术的成熟，3D 大芯片将逐渐崭露头角。2)新算力登纳德缩放定律在硅基半导体上已经失效，如何延续或超越摩尔定律成为计算领域的重大挑战，学术界、工业界都在寻找新的计算范式，通过探索模拟计算、非硅基计算等来提升计算能效。量子计算加速工程化量子计算硬件目前处于高速工程化的阶段，量子比特数快速增长，预计未来五年将出现超过 10000 物理比特的量子芯片。在含噪声的中等规模量子（NISQ）时代，构建经典计算机与量子计算机混合的计算系统是最具可行性的技术方向。其中量子模拟、量子组合优化算法及量子机器学习三大方向是业界59数据51、中心 2030主流的应用场景。量子模拟能为药物研发与新型材料研发提供全新的计算范式；量子组合优化算法充分利用量子计算的并行计算能力，能更快更好的解决物流调度、行程规划及网络流量分配等问题，量子机器学习将成为人工智能计算加速的新路线。未来十年在硬件上需要不断提升单量子芯片的物理比特规模，增强量子比特的相干时间和量子操作的保真度，并通过量子芯片互联提升系统的扩展能力。在软件和算法上一方面要完善量子软件栈，另一方面需要结合应用场景优化量子算法，降低线路深度和复杂度，逐步推动 NISQ 量子计算走向商用。此外，还要逐步增强量子计算的容错设计，提升量子系统可靠性。但要实现一台通用量子计算机，道路更加漫长52、、更加充满挑战。模拟光计算构建光电混合加速器光的传播速度快、能耗低，其干涉、散射、反射等物理现象背后，都有对应的数学模型，通过对光信号的调制、控制、探测，可完成某些特定的计算任务。同时光作为玻色子天然具有波分复用、模分复用、OAM（Orbital Angular Momentum，轨道角动量）复用等特性，通过模拟光计算实现多维度并行，是未来光计算发展的重要方向，有望在光信号处理、组合优化、AI 加速等场景的提供计算加速能力。光计算要实现规模应用，首先需要解决有源/无源器件在芯片上的异质集成问题，提升光信号耦合效率、控制插损和噪声、满足特定应用场景的计算精度要求，并基于此构建光电混合系统，实现特53、定计算任务的加速。非硅基计算逐步走向规模应用二维材料晶体管具备沟道短、迁移率高、可2D/3D 异质集成的优势，有望作为晶体管沟道材料延续摩尔定律至 1nm 节点。此外具有超低介电常数的二维材料：也可以用作集成电路的互连隔离材料，二维材料可能首先在光电、传感等领域应用。当前二维材料及其器件仍处于基础研究阶段，未来五年首先需要解决工业级二维材料晶圆制备的良率问题，其次要不断改善电极和器件结构，提升二维晶体管器件综合性能；碳纳米管具有超高的载流子迁移率、原子级的厚度，具有高性能、低功耗的优势，在尺寸极端缩减的情况下，碳管晶体管能效比硅基晶体管提升约10 倍，5 年内有望在生物传感、射频电路实现小规模54、商用。未来还要继续改进碳管材料的制备工艺，降低表面污染和杂质，提升材料纯度和碳管排列的一致性；优化器件接触电阻和界面态，提升注入效率。当碳基半导体器件的尺寸能够微缩到与硅基先进工艺相当水平时，在高性能、高集成度的应用场景中，将迎来规模应用的机会。60数据中心 20303)新存储随着 Big Data 和 AI 的广泛应用，数据驱动的计算受到高度重视，数据的价值得到广泛认可。但数据存储系统面临两大挑战：一是如何快速满足计算单元的数据处理需求；二是如何低成本长周期的保存数据。为了应对这些挑战，新的数据存储有望通过多样化的存储介质和以数据为中心的体系架构，进一步发挥数据价值。多样化的存储介质预计到255、030年，全球每年新增1YB的数据，其中有接近 50ZB 的价值数据需要存储，相比 2020 年增长 23 倍，要求存储介质必须具备大容量、高性价比、低能耗，要求存储系统具备高可靠、高扩展、长寿耐用和高安全性，同时具有数据计算和分析能力，以便更快的获取数据。围绕着数据全生命周期的热温冷差异，未来介质将向高速高性能、中速大容量、低速低成本三个方向演进。（1）DRAM 仍是高速高性能介质主流选择当前性能最好的存储器依然是 DRAM，随着制造工艺演进到 1 制程，单位面积存储容量达到 0.315Gb mm2。由于 DRAM 结构中电容尺寸过大，平面微缩基本接近极限，业界开始研究 3D DRAM 工艺56、、晶圆减薄和混合键合技术，以期进一步提升存储密度、降低功耗；与此同时，业界在新型非易失存储器上的研究从未止步，FeRAM、MRAM、ReRAM、PCM、氧化物半导体存储器等都取得了不错的进展。FeRAM 已有 Mb 级产品，以及采用 1x nm DRAM 工艺的 8 Gb 阵列原型展示；MRAM 已有 Gb 级独立式、Mb 级嵌入式产品，当前面向 SRAM/DRAM 缓存等场景进行研发；PCM 已有 512GB 3D Xpoint产品，用于持久化内存或SCM（存储级内存）；ReRAM 已有 Mb 级独立式产品及嵌入式量产准备，同时面向存算一体正在研究；氧化物半导体如 IGZO 可构建 2T0C57、 DRAM，有望通过3D堆叠实现70EFplops750EFlopsEB 级80%80%20%99.999%100%L4 级1.0 x80%60%80%90%80%50%0.5 L/kWh函数级2030年预测值指标指标定义79数据中心 2030技术特征对等互联系统摩尔光存协同渗透率全闪存存储占比RDMA 存储网络渗透率近存/存内计算数据处理量占比采用全光直连 SSD 实现跨广域高速传输数据，占总传输数据的比例全闪存存储占数据中心总存储容量的比例基于 RDMA 技术的存储网络使用比例采用近存/存内计算技术的数据处理量占全部数据处理量的比例50%80%80%30%2030年预测值指标指标定义80数58、据中心 2030附：缩略语缩略语英文全称中文全称3GPP5GABACAIAIGCAPIARARMASICBMSCDNCMDBCMOSCPOCPUCRIUCUDACXLDACDBRDCDCNDCOI3rd Generation Partnership Project5th Generation of Mobile CommunicationAttribute-Based Access ControlArtificial IntelligenceAI-Generated ContentApplication Programming InterfaceAugmented RealityAdvance59、d RISC MachineApplication-Specific Integrated CircuitBattery Management SystemContent Delivery NetworkConfiguration Management DatabaseComplementary Metal-Oxide-SemiconductorCo-Packaged OpticsCentral Processing UnitCheckpoint/Restore In UserspaceCompute Unified Device ArchitectureCompute Express Lin60、kDigital-to-Analog ConversionDistributed Bragg ReflectorData CenterData Center NetworkData Center Optimization Initiative第三代合作伙伴计划第五代移动通信基于属性的权限控制人工智能AI 生成内容应用编程接口增强现实高级精简指令集计算机专用集成电路电池管理系统内容分发网络配置管理数据库互补型金属氧化物半导体光电合封中央处理单元用户态实现 Checkpoint/Restore 功能的软件工具通用并行计算架构处理器、内存扩展和加速器的高速缓存一致性互连协议数模转换分布式布拉格反射器61、数据中心数据中心网络数据中心优化倡议81数据中心 2030缩略语英文全称中文全称DDRDFBDPDKDPUDRAME2EEAEBECEFLOPSETHETSIFeRAMFLOPSFPGAFSGeSIGPTGPUHAMRHDDHPCHTTPDouble Data RateDistributed Feedback Bragg gratingData Plane Development KitData Processing UnitDynamic Random Access MemoryEnd-to-EndElectronic AbsorptionExabyteErasure CodeExaFLOP62、SEthernetEuropean Telecommunications Standards InstituteFerroelectric Random Access MemoryFloating-point Operations per SecondField Programmable Gate ArrayFusionSphere OpenStackGlobal e-Sustainability InitiativeGenerative Pre-trained TransformerGraphical Processing UnitHeat Assisted Magnetic Recordi63、ngHard Disk DriveHigh-Performance ComputingHypertext Transfer Protocol双倍数据速率分布式布拉格光栅数据平面开发套件数据处理单元动态随机存取存储器端到端电子吸收艾字节纠删码每秒一百京（=1018）次的浮点运算以太网欧洲电信标准协会铁电式随机存取内存每秒浮点运算次数现场可编程门阵列华为云操作系统全球电子可持续性倡议组织生成式预训练 Transformer 模型图形处理单元热辅助磁记录机械硬盘高性能计算超文本传输协议82数据中心 2030缩略语英文全称中文全称HTTPsI/OIBICTIDCIGZOIOIoTISPITK-VKVM64、KWLRMAMRMCMEC MPLSMRAMmsMWMZNANDHypertext Transfer Protocol over Secure Sockets LayerInput/OutputInfiniBandInformation and Communications TechnologyInternet Data CenterIndium Gallium Zinc OxideInput/OutputInternet of ThingsInternet Service ProviderInformation TechnologyKey-ValueKernel-based Virtual 65、MachineKilowattLongRangeMicrowave Assisted Magnetic RecordingMain ControlMulti-access Edge ComputingMulti-Protocol Label SwitchingMagnetic Random Access MemoryMillisecondMegawattMach-Zehnder modulatorNon-volatile Memory Device安全套接字层的超文本传输协议计算机系统输入输出无限带宽信息与通信技术互联网数据中心氧化铟镓锌输入输出物联网互联网服务提供方信息技术键-值内核虚拟机千66、瓦长距离光接口微波辅助磁记录主控多址边缘计算多协议标签交换技术磁阻式随机存取存储器毫秒兆瓦马赫-曾德调制器非易失性存储设备附：缩略语83数据中心 2030缩略语英文全称中文全称NG DCOSNISQNOFNoSQLNPUNUMAOBOoDSPOSOXCPBPCIPCIePCMPUE QLCQoSRBACRDMAReRAMSATASCMSDNNext Generation Data Center Operating SystemNoisy Intermediate-Scale QuantumNVMe over FabricsNot only SQLNeural Processing UnitNo67、n-Uniform Memory AccessOn Board Opticsoptical Digital Signal ProcessorOperating SystemOptical Cross-ConnectPetabytePeripheral Component InterconnectPeripheral Component Interconnect expressPhase Change MemoryPower Usage EffectivenessQuad-Level CellQuality of ServiceRole-Based Access ControlRemote Di68、rect Memory AccessResistive Random Access MemorySerial Advanced Technology AttachmentStorage Class MemorySoftware-Defined Networking下一代数据中心操作系统嘈杂中型量子NVMe-oF 协议非关系型数据库神经处理单元非一致性内存访问板载光学系统光数字信号处理芯片操作系统光交叉连接拍字节外围部件互连标准快捷外围部件互连标准相变存储器能源利用效率四层式存储单元服务质量基于角色的访问控制远程直接存储器访问电阻型随机存储器串行高级技术附件存储级内存软件定义网络84数据中心 269、030缩略语英文全称中文全称SDSSLASNICSQLSRSSDswTPMTBTCOTCP/IPTEETORTPMUBUPIUPSVCSELVMVPCVRWebGLWORMWUESoftware-Defined StorageService Level AgreementStandard Network Interface CardStructured Query LanguageShortRangeSolid-State DriveSoftware Trusted Platform ModuleTerabyteTotal Cost of OperationTransmission Contr70、ol Protocol/Internet ProtocolTrusted Execution EnvironmentTop of RackTrusted Platform ModuleUnified BusUltraPath InterconnectUninterruptible Power SupplyVertical Cavity Surface Emitting LaserVirtual MachineVirtual Private CloudVirtual RealityWeb Graphics LibraryWrite Once Read ManyWater Usage Effect71、iveness软件定义存储服务水平协议标准网络接口卡结构化查询语言短距离光接口固态硬盘软件 TPM太字节总运营成本传输控制协议/互联网协议可信执行环境机架交换机可信平台模块灵衢总线超级通道互连不间断电源垂直共振腔表面放射型激光部件虚拟机虚拟私有云虚拟现实Web 图形库一次性写入多次读出水使用效率附：缩略语85数据中心 2030缩略语英文全称中文全称xPUXRYBZBZFLOPSA portfolio of architectures(CPU,GPU,FPGA and other accelerators)eXtended RealityYottabyteZettabyteZettaFLOPSC72、PU、GPU 等各种处理器的统称扩展现实尧字节泽字节每秒十万京（=1021）次的浮点运算86数据中心 2030致谢人类社会正加速进入智能时代，未来最大的需求是算力，最关键的基础设施是数据中心，数据中心也被称为“数字经济发动机”。2023 年 9 月 20 日，华为在 HC 2023 期间面向全球成功发布数据中心 2030报告，获得客户伙伴及全球数据中心产业相关方的高度关注和热烈反响。数据中心 2030报告从算力需求与资源约束的核心矛盾出发，描绘了影响数据中心发展的五大未来场景，围绕效率提升的五大创新方向，在业界首次定义未来数据中心六大技术特征，系统性阐述了数据中心所包含的云服务、计算、存储、网73、络、能源等全栈技术的发展挑战与突破方向。最后提出了一个面向未来的新型数据中心参考架构，给出了 22 个指标及预测数据，对数据中心产业未来发展前景进行了定量预测。数据中心 2030是华为智能世界 2030思想领导力产品系列的延续，报告由数据中心产品组合SDT、ICT战略与业务发展部和EBG CTO办公室三方共同推动，聚合公司各领域专家及业界智库的智慧，共同编写而成。面向全球客户伙伴、产业组织、行业智库等，数据中心 2030报告有效传递了华为对未来数据中心的探索与思考，也必将给全球数据中心产业发展及建设带来积极影响。探索未来数据中心，引领智能时代！谨以此对项目组所有成员的贡献表示最诚挚的感谢！一、74、报告统稿小组项目组赞助人统稿小组主编主要贡献者马海旭、盖刚刘树清、张蕾、杜伟、窦雪峰、蓝飞翔、鞠德刚杜伟、窦雪峰、蓝飞翔87数据中心 2030二、报告发布与传播小组组别项目组总体组编委其他贡献人传播组翻译组主要贡献人员主要贡献者刘树清、张蕾、张宛琪、任竟慧、高政军、魏彤彤顾炯炯、黄瑾华为云肖新华、王景燕、马会肖、宋小鹿、黄科超、李洋光/2012 实验室马亮、尹东明云核心网邱斯娴、陈璐姜涛、惠涛、邹斌、秦佩峰、高俊恩、张瑞、邓春梅、LIAO HENG、程柏、刘华伟计算/2012 实验室钱骁、李军数通黄华、李岑战略研究院徐寿娟、陈夏欢、王锦娴、刘鹏、刘丽敏、邱智胜、王爱香、潘媛、曾懋琳、雷亚琳、李75、明霞、刘璇、巫梦妮、严慧玲、张维瑜、钟美玲、高木子、白友员、李盼望、余珊珊、王攀鹏、冯文超、Ekaterina Christova、Zachary Overline、Megan Young、Scott Winnen、Omar Belove、George Fahy、Gavin 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