AI数据中心能否像汽车一样量产？这家初创公司想找到答案

AI基础设施公司Runware再次成为新闻焦点。就在几个月前，该公司推出了Sonic Inference Pod——一种在工厂中建造、运抵客户处即可安装的模块化数据中心。如今，它有了更大的计划。该公司告诉TechCrunch，它希望建一座工厂，像生产汽车一样在流水线上组装这些模块化数据中心。 这一想法并非全新。Crusoe和施耐德电气等公司也在销售预制模块化数据中心，但Runware称其交付速度更快。 Runware联合创始人兼CEO Flaviu Fadulescu告诉TechCrunch，公司计划到2028年将其位于罗马尼亚的工厂产能扩大到每天30兆瓦的数据中心容量，即每月近1吉瓦。这是相当大的产能：按此速度，Runware一年生产的容量将大致相当于美国今年预计新增的数据中心电力总量——约10吉瓦。这也反映出全行业正推动更快、更高效地部署数据中心。 例如，英伟达今年早些时候发布了Vera Rubin AI工厂和DSX POD。二者也都旨在让企业更快、更容易地建设自己的AI数据中心。不过，与Runware的不同之处在于，Runware称其已经真正建成了一座工厂，而不只是设计出让别人去建工厂的基础设施。 Fadulescu表示，Runware将从明年开始逐步提高产量，并且已经拥有两座工厂：一座已使用数年用于建造这些模块化数据中心，另一座于今年早些时候开始建设。第二座工厂预计将在几个月内完工，并于明年初投入运营。 Runware将在流水线上制造这些模块化数据中心。客户可以提供自己的场地进行组装，也可以由Runware代为寻找场地。Fadulescu说，Runware的目标是在48小时内让这些模块化数据中心上线。这一时间涵盖安装和设置时间，不包括建造时间。公司称，一个模块化数据中心过去需要三周建造，但随着产量提升，很快将只需一天。若组件发生故障，Runware将提供备件。客户还可以从Runware租用算力，或自备GPU，并按月支付模块化数据中心及运维费用。他表示，电力和互联网费用另行收取。 他说，这些模块化数据中心还可以根据客户偏好进行定制。它们采用标准设计，但可以配置以满足客户需求并适配最新GPU芯片。芯片下单后往往需要很长时间才能到货，这对Runware有利。“我们的模块化数据中心交付时间也短于当前GPU的交货周期，这让我们有时间根据所订购的硬件调整基础设施，”他说。“对于新一代GPU，我们的内部硬件团队可以自行设计、建造和测试组件，使我们能够快速适应。” 目前，这些都还只是计划——执行才是考验。这座工厂将需要大量人员、库存、供应链物流和资金。关于重新发明制造业，也有前车之鉴，尤其是电动汽车初创公司Arrival，其估值一度超过130亿美元，但在与传统工厂相比以低成本大规模生产电动汽车方面陷入困境。迄今为止已融资超过6000万美元的Runware表示，计划进行B轮融资，但眼下它正利用去年12月筹集的5000万美元A轮融资来完成并启动这座工厂。 “我们的成本结构非常不同，”Fadulescu说，并解释了Runware如何试图避免Arrival的命运。“我们确实有人力和材料成本，”他继续说道。“但相对于为AI部署算力的价值，我们的工厂人员成本效益很高。”他还表示，自行设计系统并采购广泛可得、价格可负担的零部件有助于压低成本。“我们从汽车行业引进了一位经验丰富的工厂经理，与我们的硬件负责人并肩工作，帮助我们把这个执行做对。” 采购组件也可能是一项挑战。尽管Runware称其使用标准组件设计和建造自己的冷却系统及其他模块化系统，但一些部件，如泵和风扇，来自德国，而且它仍然依赖英伟达提供网络。尽管如此，Runware声称，自一个月前开始向外部客户提供Sonic模块化数据中心以来，已收到10亿美元的承诺性意向，“代表超过20兆瓦，我们目前正在努力交付，”Fadulescu说。 美国及海外的数据中心因能耗巨大以及其对电网和其他资源的影响而受到批评。在被追问时，Fadulescu表示，他公司的模块化数据中心只需要电力和互联网连接。它们将使用闭环液冷系统，配风冷散热器释放热量，因此并不真正需要接入水源。“我们正与电力供应商合作，推进一个覆盖397兆瓦的场地项目管线，并有可能扩展到1.2吉瓦，”他说，指的是其计划场地清单，并补充称公司正将模块化数据中心部署在比亚马逊、微软和谷歌等超大规模厂商所用场地小得多的地点。 他继续说，这些场地通常已经具备电力，因此不应进一步给电网造成压力或扰乱社区。这些模块化数据中心在高达华氏86度（约30摄氏度）的温度下也“完全静音”运行。“我们尽可能使用可再生能源，”他继续说道。“我们正在积极扩大能源供应商和场地网络。我们的目标是以可再生能源作为主要能源来源。” 接下来，Runware将于明年初让其新工厂投入运营，然后扩展到美国及全球其他地区。Fadulescu说，模块化系统是未来，很快将成为“大型AI部署的标准”。 “客户应该能够从一开始就围绕工厂建造的模块化数据中心规划超大规模数据中心，并在几个月而不是几年内投入运行，”他补充道。