秦淮数据总裁汪冬宁:数据中心内卷过剩,但「良币」正在驱逐「劣币」| 智算想象力十人谈

秦淮数据总裁汪冬宁:数据中心内卷过剩,但「良币」正在驱逐「劣币」| 智算想象力十人谈

2020 年前后,能源相关背景出身的汪冬宁,从蔚来离职,来到秦淮数据担任 CFO,现在也是公司总裁。

彼时,负责秦淮数据 IPO 的他,在每次季报发布与投资者的沟通中,都反复重申:用最高效的方式将电力转换成算力。这是数据中心的第一性原理,也是秦淮一直秉承的业务使命。

然而,这类转化的第一道门槛,是“认知”这座大山:做互联网的人不懂电力、做电力的人不懂互联网。汪冬宁在职业生涯中常做的事,就是搭起“电力”和其它能量间的桥梁。在蔚来,他研究如何把电力高效转化成动力;在秦淮数据见证生成式 AI 的爆发后,他更确信“电算结合”是数据中心业务的未来。

而搭起这一座座桥梁的“砖块”,是技术。早期,AI 尚未出现,数据中心仍是类房地产生意,技术未被行业提上日程。后来,数据中心在 2021 年被列为“新基建”之一,热钱涌入,众多跨界玩家踏入行业分一杯羹,热情第一,技术依然被往后排。

“大家容易被表面的现象迷惑”,汪冬宁感慨。在他眼中,这两年市场上越来越多数据中心面临退租,恰恰反证数据中心行业的技术含量很高。对此,一方面,秦淮数据追求在液冷等众多技术环节上革新,“用 Capex(资本性支出) 换 Opex(运营成本)”、之后再变现为客户信任和粘性的蓝图。另一方面,强调前瞻性视角的汪冬宁,在布局研发的同时,也逐渐将目光投向上游,因为上游国产芯片是数据中心方案设计的基础,“了解这些有时甚至比自己做数据中心的理念还重要”。

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秦淮数据总裁汪冬宁

除了技术打底,聚焦的市场客群,也是秦淮数据的生存之道。生态学中,“互利共生”是指两种相互依赖的生物彼此都能从关系中获得好处,这是汪冬宁眼中秦淮数据与大厂的关系。外部,数据中心行业正经历“气候更迭”——市场退租、毁约、结构性过剩等问题,令前几年一拥而上的数据中心玩家叫苦连天;而内部,秦淮数据和大客户互相依靠,几个头部客户占比超过 80% 的营收。希望抓住产生大量数据、流量和算力量客户的秦淮数据,在服务大厂的过程中,其认知、技术也被带领着提升。

成立于 2015 年的秦淮数据,在国内超大规模数据中心市场中的占有率稳居第一梯队。十年来,互联网巨头为何与秦淮数据不离不弃?在其他厂商贴着成本价做数据中心的情况下,秦淮数据的 “抗内卷” 秘诀是什么?秦淮数据如何把最优惠、最绿色的电力,变成客户需要的算力?在汪冬宁眼中,数据中心的“良币”正在如何驱逐“劣币”?

以下是PHP中文网与汪冬宁的访谈,在不修改原意基础上整理编辑。

电算结合的护城河:高效地将电力转化为算力

汪冬宁:现在必须做这个事,尤其 AI 引发的智算时代,需求和供给侧都对数据中心能力提出新要求。

供给侧上,现在对电力的要求无比高,比如 AIDC 机柜的密度,过去可能十千瓦就很好了,现在可能上到几十上百千瓦,甚至未来整体能达到兆瓦级别,如何满足客户对这些资源的更高要求?除此之外,还有电源消耗和冷却技术等方面的要求。

客户对落地的响应时间,要求也越来越高。过去客户做预算和计划,要几个月甚至半年做预算和计划;现在行业变化下定制化需求更高,但大家对响应速度的要求却更快,这就对团队的交付能力提出了很高要求。

举个例子,我们数据中心就做到了模块化,比如做到楼宇级别模块和具体机电设施模块的不同解决方案。客户的需求有变化时,我们就能把这些方案从书架上拿下来做重新组合,也更容易把这些方案交待供应商体系,快速完成开发和交付。

第三点是智能化,客户更智能化,我们也要智能化。我们未来想做到,可以用 AI 解决很多数据中心运营的问题,例如通过智能监控、智能散热、无人机或机器人值守等,在第 0.1 秒的时间就精准预判故障可能发生的地方。

汪冬宁:具体时间会根据不同客户不同的业务模式,有所不同。传统可能需要按照 6 个月、9 个月、12 个月、18 个月的节奏走,但现在每个环节缩短到三个月左右。

汪冬宁:是的,这是非常重要的环节。冷却结构里,空冷、板冷、浸没式液冷等解决方案,都在我们书架上。液冷技术上,我们位于山西灵丘的基地,就几乎是行业首批采用“冷板液冷+磁悬浮相变”的组合冷却系统,实际运行的 PUE 低到 1.128,全年 WUE 就 0.27。

而且,国内有些地区水和电的能力会冲突,比如江南就是有水但没电,怎么平衡两者之间的矛盾?这就需要技术了。冷板液冷的耗水量很低,就是节电的同时又节水。而且灵丘地区气候寒凉,全年有 90% 以上的时间完全可以不用水就能实现高效冷却。

汪冬宁:这部分成本由我们投入,是一个 CAPEX 换 OPEX 的过程。研发是一项投资,投资后带来 PUE 和 WUE 的节省,能帮客户节省运营成本,那他们就会更相信我的能力、更愿意和我合作。而且电算一体,对整个产业的成本都能有效降低。所以我们要掌握更前瞻性的技术,技术门槛比资源属性门槛更高。

汪冬宁:现在比起过去肯定有质的飞跃。

汪冬宁:会越来越高,但研发也不能闭门造车,我们希望了解产业链上下游的新变化。现在了解上游的变化挺重要的,比如英伟达或国产芯片的路线,只有对这些有判断,才能了解要做什么方案,了解这些有时甚至比自己做数据中心的理念还重要。

很多企业做研发的比重很高,但是不是有效投入,其实和认知判断很有关系,不能光看财务报表。

秦淮数据总裁汪冬宁:数据中心内卷过剩,但「良币」正在驱逐「劣币」| 智算想象力十人谈玄冰-磁悬浮相变冷却技术-薄板风墙

汪冬宁:还有电算结合,这件事在我心中很重要。大家提的源网荷储、微电网或绿电直供,相当于电网从深度介入到半接入、到完全脱离。我们在这些变化场景下的结合工作,都要做好。

汪冬宁:对,我认为是这样,这是我们的能力区别于运营商、电力企业的关键点。

汪冬宁:有很强的关系,我之前大学也是相关专业,毕业后就一直在电力系统工作。我在外企工作一段时间后发现,智能电动车是个大趋势,所以就去了电车企业。当时我没有那么高的觉悟,但现在回看,我做的事是在践行“高效地把电力转换成动力”,现在就是“高效地把电力转换成算力”。

我在 2020 年提出这个口号,在上市的过程中、或者之后的季报,都不停重复这句话,现在都可以找出我当时的录音。我说过:“在某一时刻你会感受到,我这句话是非常关键的,这是公司的业务使命”。确实,我们公司在执行层面上,也一直秉持用业界最高效的方式,把最优惠、最绿色的电力转换成客户所需要的算力。

汪冬宁:当时大家的认知之间隔着一座大山,做互联网的人不懂电力,做电力的人不懂互联网,我恰恰是跨界的。我甚至会建议一些互联网 TMT 的分析师,下次开分析师会的时候带几个电力行业背景的人一起谈,事情就能谈通了(笑)。

不过现在 AI 出现,也有点反过来说“算力的尽头是电力”的意思,芯片效率的提升、液冷技术的提升,都是为了增加效率,大家应该比过去更加达成共识了。但这个事情我们也还在探索中,路漫漫其修远兮。

汪冬宁:第一是要实践,做一个标杆项目出来,才意味着在人员、资金和技术上的投入。第二是需要跨界能力和思维,既要了解算力的本质,也要了解用户的业务和布局等。第三是要有好的、可持续的合作伙伴。

汪冬宁:对,这个还需要逐渐积累,这也是秦淮数据团队的能力和风格体现。我们团队不完全是做数据中心的,也有做电网、电厂、互联网的,什么都有。我们在找掌握和认同这些不同方向的人才进入公司。不过,在有了这些认知后,别人也可能达到这个认知,这时我们就要再往上游走一些。

汪冬宁:对,我一直说不只是要“与时俱进”,也要“与势俱进”、“与事俱进”,从宏观到微观,真正先从具体的事情做起来。

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“长期主义” 才是数据中心扛内卷的底牌?

汪冬宁:短期感觉行业内卷得挺厉害、在打价格战,如何保证价格合理性的同时,又成功获客,同时扩张资源?挑战还是蛮大的。

这也有历史因素遗留,2020 年国家提出的七大新基建,数据中心就是其中一个,当时很多热钱涌入,但还没有 AI,纯粹是类房地产生意。大家没有关注到它的能源属性、技术属性和高运维稳定性的属性,都觉得这是商务行为,只要有钱、有门路就可以,导致了产能多余,很多行业发展早期都这样。

2022-23 年,供大于求之后,市场已经开始有筑底现象。这时,我们就会刻意回避些花费很多资源但分散精力、或者不带来合理回报的项目。这并不意味着我们出局,一旦我们判断出这能给股东和投资人带来合理的回报,就会毫不犹豫以超强力度部署。

汪冬宁:就是一些为了满足短期资本热钱的退出而盲目杀价接单、保量不保质的项目。市场上很多玩家在做这个事儿,寄希望于击鼓传的这个“花”会落到一个完全门外汉的手里。我们要保持定力,做有判断能力的耐心资本。

汪冬宁:首先,和客户谈时要看商务的条件,比如价格水平、对业务的判断、上架率,还有最重要的合同期限,但最终其实就是客户业务发展的健康与否问题。我相信生成式 AI 出现后,这个行业会面临“量变到质变”的时刻,最后剩下头部企业这些真正专业的大玩家,到时会给我们带来惊喜。

汪冬宁:会更追求回报的可持续性,而不是回报的绝对值。

汪冬宁:主要是当这个业务有很好的报价时,是不是来自真正靠谱的客户。围绕股东的需求和合理回报,也是我们决策接不接某些业务的重要因素之一。

汪冬宁:我们的利润率是省出来的,占据了前几年的窗口优势,从能源布局的角度出发,在成本低的时候先做好布局。2017-18 年,经济数字化会以前所未有的方式到来,线下物理世界很多行为会搬到线上,行业规模会很大,所以当时在很多容易扩容的地方布局,比如山西大同以及西部的甘肃庆阳等。2020 年疫情加速了数字化的进程。

有的公司会为了短期利益,去做并购,资产负债表做很大,但这是秦淮数据尽量避免去做的。我们靠自己设计、建设、交付、运维,资产负债表很干净,没有一单是并购的。

汪冬宁:所以重要的是根据判断提早布局,知道什么不该做往往也很重要。

汪冬宁:我们团队成员基本是学理工出身,对技术演变趋势的关注,用一个词描述就是 conviction,信仰。我们对于科技能改变世界方向,是坚定不移的。

再加上我也是能源背景出身的。我们正在面临两个革命:信息革命和能源革命,电力体系在重塑,我也希望能把绿色无碳和低成本清洁能源、替代能源带到数据中心行业里,共同推动这两场革命发生。

“我们与大厂,是共生共存的关系”

汪冬宁:秦淮数据目前还是超大规模客户为主,公司很早就认为,我们不需要客户群体特别庞杂、过于分散,希望抓住能产生大量数据、流量和算力量的企业。我们客群数量不多,但几家主要的超大规模客户都具备这些特征。

汪冬宁:可以说是满房,基本是在高于 90% 的水平。

汪冬宁:大家容易被表面的现象迷惑,但其实是有几点需要澄清的。第一,秦淮所在的数据中心行业本身技术含量很高,团队能力和技术解决方案都很重要,如何快速响应客户的开发和运维需求、保证他们24小时不断电、运维百分百安全,其实能力侧和技术侧的要求相当高。很多面临租客退租的数据中心玩家,能力侧是缺失的。

第二,坦率说还有两个分化,客户的分化和客户业务的分化,重要的是聚焦。在 AI 浪潮里,如果对客户的业务聚焦不准,就会导致算力需求难合理匹配,就会有退租现象。

第三,选址其实也很重要,跟地产类似,地产强调人流,我们强调电流,电力一定充足、绿色、无碳,一定要成本低。

很多不具备这种特征的数据中心,就会被客户优先淘汰掉。秦淮数据在这些方面前瞻性比较强,布局好,所以市场的变化对我们影响有限。

汪冬宁:我们历史上没有退租的现象,零退租。而且我们承接的业务基本是客户相对核心的业务,双方也有达成共识,不用太担心这件事。

我也是后来观察到,智算这个事儿本身是有技术含量的,市场上的良币其实正在驱逐劣币。

汪冬宁:我们的区域属性比较明显,一般会提前在合适的区域,比如过去特别适合数字化浪潮的特殊区域、或现在特别适合 AI 发展的特殊区域、或符合国家政策规定的地方,提前做土地和能源储备。这个区域不是小的几十公里概念,是一整个省份、自治区的概念。

这些储备特别耗时,但其实成本不那么大,主要是基建和土建。所以我们一般是先用低成本的方式储存一定的前瞻性资源,在这基础上判断客户订单的确定性,确定性达到我们能接受的范围,就可以大资金投入建设。

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汪冬宁:我觉得现在更明显的趋势是,算力的尽头是电力,所以在电算结合上,得往上游去做新的探索思考。

汪冬宁:有报道说训练和推理在早期比例 4:1,随着推理普及,比例可能变成 1:1;很多厂商公开自己的 AI APP 月活数 MAU 也都在上升。但我现在感觉,预训练完全没有停下来,而且随着 AI 深度参与金融、工业、娱乐各个方面,对训练的需求也会拉上。这两边应该会同步发展,毕竟推理能真正转换成真金白银,对用户来说变现能力更强。

坦率地说,我们提供风火水电,推理需求的改变对我们来说,变动起来也不那么剧烈,更多是 renovation 的过程。

汪冬宁:是的,最后训练需求还是会回归大厂。大厂船比较大,还没掉头时小游艇还能舒服地游一下,一旦掉头,优势会放大到极致。尤其数字经济形态下,头部马太效应明显,业界转型以及对数据中心的需求,最后就是会向头部聚集。

汪冬宁:大厂在随着行业发展,我们也会跟着发展,比如他们自己的网络架构,如果能及早判断,对我们是有利的。对于零售的客户,我们只是提供服务,彼此之间没有赋能和依存的关系,也很难给我们带来认知启示。和大厂合作这么多年,我感觉我们已经是共生共存的关系。

专题介绍

2023 年来,智算产业迎来爆发式增长。但两年过去,国内智算企业的生存状态如何?在技术突破与场景落地中做了哪些新探索、又面临什么新挑战?智算行业的未来还有什么想象空间?本专题与一众智算领域的先锋从业者对话,回顾近年智算行业在技术与商业上的拓展实践历程,并展望未来发展方向。即便身处行业气候更迭之际,从业者们凭借智慧与韧性、怀揣对智算未来的坚信,开辟多样化发展路径。对此专题感兴趣的从业者,欢迎添加微信 Ericazhao23 共同参与讨论。

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