
作者:Andrii Garanin
在企业任职期间,我开启每个新项目时都会遵循一条准则:无法衡量,就无法管控。在能源行业深耕二十年后,我又为这条准则补上了后半句:无法证明,就无法销售。
在电力行业,从没人会仅凭我的一面之词就采信什么。一切都由计量表说了算——它被安置在特定的位置,进行持续记录,而合同双方也都对它深信不疑。
如今,我在开发人工智能(AI)数据中心的过程中,不断遇到一个截然相反的问题。运营商会对各项指标进行全面监测——从 GPU 利用率、节点正常运行时间,到机架的功耗和温度——但这些数据在他们自己的控制室之外,几乎毫无参考价值。这些数据由运营商自行收集、按其自定的方式呈现,且仅在他们愿意公开时才展示;因此,企业客户和算力买家在评估设施的实际交付情况时,往往只能听信运营商的一面之词。
超大规模云服务商(Hyperscalers)凭借其品牌影响力和规模优势,能够绕过这一难题。但中型市场运营商则做不到这一点;在我看来,这是他们所面临的最大商业劣势之一——而且这与他们运营设施的水平高低并无直接关系。
市场已经注意到了这一点。如今,买家在决定将业务负载部署在何处时,会参考针对 AI 云运营商的独立评估结果。
金融界也察觉到了这一点。以 CoreWeave 为例,该公司一笔价值 85 亿美元的融资项目——以其基础设施及一份与实力雄厚客户签署的合同作为抵押——其中固定利率部分的成本约为 5.9%;而该公司发行的五年期无抵押债券,利率则接近 10%。这种利差部分源于交易中作为抵押品的硬件资产,但据我分析,另一个关键因素在于那份合同——它为贷款方提供了一种除“企业自身承诺”之外的可靠保障。
贷款方只会为那些“可核实”的对象提供融资。如果你自身缺乏可信的记录,要么就得借助于他人的信用背书,要么就得多支付数百个基点的利息成本;无论哪种情况,交易的达成周期都会被拉长。
现有的监控仪表盘并非为此而设计
我想强调一个关键区别:监控仪表盘旨在回答运营商自己的问题——“我的设施运行状况如何?”而坐在谈判桌另一端的人,关心的却是另一个问题——“当我签署合同时,我能否信赖这家设施?”仅仅加强现有监控工具的功能,并不能解决后一个问题。
根据我的经验,要让监控数据成为第三方可以信赖的“记录”,必须具备三个要素。
其中之一是:数据采集方式必须得到对方的认可,且需在明确的时间点和时间间隔内进行——就像计量表一样。这份记录必须是连续不断的,即便其中包含了表现糟糕的季度——因为如果剔除了最糟糕的时期,那就不再是一份完整的历史记录了。
此外,它还必须对客户具体在进行何种计算保持“盲视”;就像电表只会记录消耗了多少千瓦时(度)电,却并不关心你究竟把这些电用在了什么地方。
我建议从今天开始记录的内容
你不需要为此引入新的监测工具,只需决定要记录哪些数据,并保持记录的习惯即可。
“数据中心(建筑)的在线时长”并非最理想的衡量指标,因为即便数据中心处于在线状态,其内部也可能有一半的芯片已经失效。我建议追踪在扣除故障、重启和链路性能下降等因素后,实际转化为有效工作量的 GPU 使用时长。在行业内,这被称为“有效吞吐量”(goodput),也是客户真正付费购买的内容。
此外,我还建议记录故障历史:发生了什么故障、故障频率如何,以及更换组件的速度有多快。故障的解决过程也是外部人员可以核实的信息。
另一个重点是数据中心在电力供应紧张时的表现——这正是我最关注的方面,因为电网侧的态度已经明确。今年 5 月,在发生多起因计算负载(规模达吉瓦级或以上)意外脱离电网的事件后,北美电网可靠性机构(NERC)发布了一份罕见的最高级别警报。该警报要求电网运营商加强对大规模计算负载的评估、测试及接入管理。如今,计算负载的行为必须符合特定标准进行量化测量,而不能仅凭运营商的自我描述。
最后,我建议将记录方法明确下来:测量什么指标、在何处测量、测量频率如何、谁有权核查,以及数据保存多久。这些工作几乎零成本,却往往最容易被忽略。
两年的历史记录无法通过回溯补齐,这就是为什么我建议现在就开始着手。对于发电厂而言,如果拥有经过认证的发电与调度历史记录,其在市场上的话语权将大不相同——因为即便是不了解或不信任该运营商的第三方,也能依据这些客观数据做出决策。
“计量”时代终将到来
任何成熟的基础设施行业,最终都会建立起一套计量体系。电力行业拥有经过认证的计量标准;电信运营商即便在日常竞争中,也是依据一套共同认可的记录来进行结算。人工智能基础设施尚处于起步阶段,目前主要依赖信任和品牌效应来维系,但我认为这种模式不会长久。当一种能够客观记录设施实际交付情况的机制出现时,它必将利好那些始终保持诚信、持续记录的运营商;而这,正是中型运营商能够胜过超大规模运营商的关键所在。
在基础设施领域,靠“承诺最多”是赢不了的。真正的赢家,是那些能够证明自己“已经交付了什么”的参与者。
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