AI数据中心

Epoch AI发布了一个开放的AI数据中心数据库，现已覆盖全球67个主要设施。这些数据中心被定义为专门为AI训练和推理而设计的一组建筑，通常位于同一地点，共享硬件所有者或设施运营商。数据库通过高分辨率卫星图像、建筑许可证和公开文件，跟踪每个数据中心的建设进度、IT功率、计算能力和资本支出。

目前最大的AI数据中心是SpaceXAI在田纳西州孟菲斯的Colossus 2，IT功率高达946 MW，计算能力相当于111.2万块H100 GPU。紧随其后的是Amazon在印第安纳州新卡莱尔的Anthropic-Amazon New Carlisle（910 MW）、Microsoft在佐治亚州费耶特维尔的Fairwater Atlanta（636 MW）、Meta在俄亥俄州新奥尔巴尼的Prometheus（631 MW）以及Oracle在得克萨斯州阿比林的OpenAI Stargate Abilene（421 MW）。按计算能力排名，Colossus 2同样位居榜首，其次是Meta Prometheus（76.3万H100等效）、Microsoft Fairwater Atlanta（74.3万）、Anthropic-Amazon New Carlisle（68.7万）和OpenAI Stargate Abilene（51万）。

美国是大型AI数据中心最集中的国家，得克萨斯州有13个站点，俄亥俄州和弗吉尼亚州各有5个，爱荷华州4个，印第安纳州3个。国际设施包括华为在内蒙古呼和浩特的数据中心以及马来西亚柔佛州的DayOne Nusajaya。许多新站点集中在美国中西部和南部，靠近主要电力和光纤网络。

这些数据中心的IT功率总容量达到10.8 GW，加上冷却和其他基础设施开销，实际设施功率约为14 GW，超过了纽约市11 GW的峰值需求。不过，由于空闲时间和维护，平均功耗通常为额定容量的60-80%。单个站点从低于50 MW（足以供应当代小城市）到超过1000 MW（足以供应圣地亚哥这样的中型城市）不等。

在硬件方面，主流AI数据中心部署的是NVIDIA H100、H200和B200 GPU，Google使用自研TPU v5和v6芯片，Amazon部署Trainium2加速器。Meta、xAI和Microsoft则主要采用NVIDIA GPU。

数据库的覆盖范围仍在扩展中。Epoch AI估计，截至2026年4月，其数据库覆盖了全球芯片制造商交付的AI计算能力的约27%（假设芯片销售到部署有约一个季度的延迟）。对于2024至2028年间最大型的AI数据中心，覆盖尤其全面。团队通过卫星图像和公开记录估算建设启动、运营和扩建日期，IT功率、计算能力和成本的估计有明确的不确定性模型：IT功率估计在80%的情况下误差在1.4倍以内，计算能力为1.5倍，成本为1.6倍，时间线误差在6个月以内。

该数据库取代了之前的GPU Clusters数据库，后者覆盖范围更广但深度不足。新数据库专注于项目级别的AI数据中心，覆盖最大的当前和在建设施，并更依赖原始来源（如许可证和卫星图像）以获得更高的精度。所有数据在知识共享署名许可下免费使用，用户可自由分发和引用。