近年来，日本在AI数据中心的建设方面正逐渐加快步伐。尽管秋田县曾因负责人在不当地点线上参与记者会而引发争议，最终通过处理相关人员平息了事件，但这次记者会的主题——“引进AI数据中心”——值得我们认真关注。
目前，日本各地纷纷提出建设AI数据中心的规划，具体计划也日益增多。那么，为什么AI数据中心的建设会在此时引起如此关注呢？
从传统IT数据中心到新型AI数据中心
传统的数据中心通常是大量计算机排列整齐，用于处理海量数据的场所。例如，当用户通过浏览器访问Impress Watch网站时，电脑或智能手机会连接到存放网站服务器的某个数据中心，服务器处理请求后将数据返回，显示网页内容。又如使用iPhone的Siri语音识别应用时，用户的语音数据会被传送到Apple的数据中心，由中心的计算机进行语音识别和处理，再将结果反馈给用户。
数据中心已成为现代IT架构不可或缺的一部分。但如今备受关注的，已不再是传统的IT数据中心，而是专门针对AI处理的新型“AI数据中心”。
AI数据中心的能力决定国家竞争力
传统IT数据中心与AI数据中心的最大区别在于其处理器的不同。传统中心主要使用AMD或Intel提供的CPU，而AI数据中心则采用AMD、NVIDIA等厂商的GPU（图形处理单元）。
CPU擅长高速顺序处理数据，类似于车道不多但跑得极快的赛车道，适合处理用户请求等传统IT任务。GPU则擅长大规模并行处理，拥有数千至数万个“车道”，能同时处理大量数据，这使其非常适合AI运算。
AI数据中心通过并行排列大量GPU构建系统。最初，AI用GPU服务器配备8块GPU，但随着AI系统规模扩大，现已发展到单机架配备72块GPU，甚至多个机架组成数万块GPU的庞大AI数据中心。
GPU数量越多，AI处理能力越强，推动新AI软件开发和服务提供。反之，AI数据中心处理能力不足将限制AI的应用。
如今，AI被视为决定国家竞争力的关键因素，各国正激烈竞争建设AI数据中心，这也是全球范围内AI数据中心投资激增的原因。
AI数据中心建设的关键：电力与工业用水
建设大型AI数据中心面临的主要挑战是电力和水资源的保障。AI数据中心内部数万甚至数十万块GPU，每块功耗超过1000瓦，整体电力需求远超传统IT数据中心。
例如，美国德克萨斯州由OpenAI、Oracle和日本软银集团联合推动的“Stargate”项目，其AI数据中心单体电力需求达1.5吉瓦，相当于一座核电站的发电能力。
因此，选址时必须确保电力供应充足，优先考虑发电容量富余的地区。
此外，工业用水的供应也至关重要。虽然GPU本身不需水，但其冷却系统多采用液冷方式，冷却液通过蒸发水冷却，需不断补充水分。
当然，在电力充裕的地区（如石油资源丰富的中东），也可采用电力驱动的冷却设备，减少对水资源的依赖。
因此，AI数据中心的选址必须兼顾电力和工业用水的保障。
日本水资源丰富，但自东日本大震灾后，许多核电站停运，电力供应成为未来建设AI数据中心的潜在瓶颈。政府需推动核电站重启及多元能源政策，以应对日益增长的电力需求。
关系国家利益的AI数据中心 日本的行动开始显现
随着AI应用的深入，AI数据中心的处理能力将直接影响国家利益。全球范围内，AI数据中心建设竞争日趋激烈。
日本在2026年开始启动大型AI数据中心建设计划。2024年7月，日本经济产业省举办的“日本物理AI政策对外发布活动”中，软银、索尼、本田等投资的Noetra公司宣布将在国内建设配备27,500块NVIDIA GPU的AI数据中心。
该中心电力容量为140兆瓦，虽远小于美国1.5吉瓦级别的数据中心，但标志着日本政府正式进入AI数据中心建设领域。
秋田县的AAIDC（Akita AI Data Center）项目计划利用300至500兆瓦的可再生能源电力建设AI数据中心，显示日本在该领域的积极布局。
日本AI数据中心建设的加速，预示着其在未来AI竞争中的重要地位。但与美国等国家相比，规模仍有差距，需政府、地方政府及大企业共同推动，持续加快发展步伐，值得持续关注。
