Nu AI de behoefte aan steeds meer gegevens aanwakkert, hebben we datacenters nodig om alle informatie veilig op te slaan en te verwerken. Bedrijven die bijdragen aan de efficiëntie van datacenters zullen de overhand hebben.
De opkomst van toepassingen voor artificiële intelligentie (AI) wakkert de behoefte aan rekenkracht en opslagcapaciteit aan. Voor bedrijven, particulieren en overheden is het van het grootste belang dat al deze gegevens op een veilige manier worden verwerkt en opgeslagen. Dat betekent een toenemende vraag naar geavanceerde datacenters, wat volgens ons aantrekkelijke investeringsmogelijkheden biedt – zowel in de datacenters zelf als in de infrastructuur waarop ze steunen.
Datacenters zijn cruciaal geworden om aan deze toenemende vereisten te voldoen door de infrastructuur te bieden die nodig is om de enorme AI-werklast aan te kunnen. De afgelopen tien jaar hebben ontwikkelaars de capaciteit van nieuwe colocatie-datacenters – waar servers en netwerken van veel bedrijven in een gedeelde faciliteit zijn ondergebracht – gestaag uitgebreid, evenals die van hyperscale-datacenters – speciaal gebouwde faciliteiten die zijn ontworpen om te voldoen aan de enorme schaal en hoge prestatie-eisen van grote technologiebedrijven en cloudserviceproviders.
De behoefte aan steeds meer capaciteit zal verder toenemen met de opkomst van generatieve AI (GenAI), wat leidt tot een nieuwe cyclus van kapitaaluitgaven (capex) van de hyperscalebedrijven en de komende jaren aanzienlijke investeringen in datacenterinfrastructuur vereist. Om informatie op een veilige manier te kunnen blijven opslaan, moet de infrastructuur van datacenters evolueren om het extra vermogen dat AI vereist aan te kunnen en ervoor te zorgen dat gegevens niet verloren gaan door oververhitting, stroomuitval of brand.
Training vs. inferentie Er zijn twee belangrijke AI-modellen, elk met verschillende vereisten voor datacenters:
AI-training: het bouwen van een model om patronen te herkennen en voorspellingen te doen op basis van inputgegevens. Dit kan effectief worden uitgevoerd in een relatief geïsoleerde omgeving, omdat het minder gevoelig is voor latentie. AI-training kan gebeuren in een datacenter in een landelijke omgeving, waarbij wordt geprofiteerd van lagere grondkosten. AI-inferentie: het genereren van voorspellingen of output uit de kennis die is verkregen uit de inputgegevens (d.w.z. ChatGPT). Dit vereist uitzonderlijke prestaties en minimale latentie om realtime interactie tussen eindgebruikers en applicaties mogelijk te maken. Om aan deze strenge eisen te voldoen, is een datacenter in een stedelijke omgeving een uitstekend voorbeeld van een faciliteit die geschikt is voor AI-inferentie. Hoewel AI-trainingsmodellen momenteel meer in het nieuws zijn, geloven wij dat het potentieel voor colocatie-exploitanten ligt in het domein van AI-inferentie. Dit zou een markt kunnen zijn die 10 tot 15 keer groter is dan die voor AI-training.1 Datacenters voor inferenties hebben de helft van de vermogensdichtheid nodig in vergelijking met AI-training en moeten waarschijnlijk op 20 tot 30 locaties over de hele wereld worden gerepliceerd.
De vraag naar stroom: een knelpunt voor datacenters De bouw van datacenters wordt geconfronteerd met twee kritieke uitdagingen: beschikbaarheid van grond en stroombeperkingen. Daardoor is de vraag veel groter dan het beschikbare aanbod – een trend die naar verwachting in de nabije toekomst zal aanhouden.
De beschikbaarheid van stroom is met name problematisch omdat nutsbedrijven doorgaans zijn uitgerust voor lineaire stijgingen van de vraag, terwijl de stapsgewijze stijgingen die nodig zijn voor AI-datacentra een unieke uitdaging vormen (zie Afb. 1). In 2023 bereikte de wereldwijde datacentermarkt een stroomverbruik van 60 GW. Dit zal naar verwachting verdubbelen tot 122 GW in 2027, wat neerkomt op een samengesteld jaarlijks groeipercentage (CAGR) van ongeveer 20 procent.2
Het gebruik van AI-toepassingen is een van de belangrijkste redenen voor de stijging van de vraag naar stroom in datacenters. De energiedichtheid3 van AI-servers is aanzienlijk hoger dan die van traditionele servers met een centrale verwerkingseenheid (CPU). Ze maken gebruik van servers met grafische verwerkingseenheden (GPU's) die vijf keer meer stroom verbruiken dan traditionele CPU-servers en op hun beurt vijf keer meer warmte genereren.4
Naar schatting wordt de komende 15 jaar 80 procent van de stroom in datacenters verbruikt door AI, waardoor de toegang tot stroom een belangrijke differentiator wordt.5
Datacenters hebben momenteel een gemiddelde vermogensdichtheid van ongeveer 10 kW per rack. AI-toepassingen vereisen een hogere vermogensdichtheid door het gebruik van GPU's, waardoor hyperscale-datacenters verwachten dat het gemiddelde de komende jaren zal stijgen tot 40-50 kW per rack.6
Naarmate het gebruik van AI toeneemt, zullen datacenterexploitanten hun elektrische infrastructuur moeten upgraden (d.w.z. stroombeheer van het lokale elektriciteitsnet naar de chip), maar de implementatie daarvan kan enkele jaren in beslag nemen. Een manier om het proces te versnellen is om te bouwen in gebieden waar de vereiste infrastructuur al bestaat, zelfs als dit betekent dat bestaande structuren moeten worden aangepast of vervangen.
De toekomst van datacenterontwerp Het hogere stroomverbruik zal ook meer HVAC-apparatuur (verwarming, ventilatie en airconditioning) vereisen, gezien de grotere warmte die wordt gegenereerd. Datacenters zullen dus moeten investeren in hun thermische systemen (i.e. koelsystemen, luchtstroombeheer).
AI-toepassingen genereren namelijk aanzienlijke warmte tijdens het gebruik, waardoor datacenters optimale bedrijfstemperaturen moeten handhaven om hardwarestoringen te voorkomen en betrouwbare prestaties te garanderen.
Tegenwoordig gebruiken de meeste datacenters luchtkoeling. Maar de toenemende dichtheid van servers overtreft de koelcapaciteit van luchtgebaseerde systemen. De luchtgebaseerde koeling is beperkt tot 15 tot 25 kW per rack, waarna de systemen hun effectiviteit verliezen.7 Naarmate de vermogensdichtheid boven die limiet toeneemt, zullen exploitanten moeten beginnen te kijken naar technologieën voor vloeistofkoeling als de meest haalbare optie.
Tot voor kort hield het ontwerp van datacenters gelijke tred met de vereisten voor vermogensdichtheid door middel van gelokaliseerde koeltechnieken. Nu is er meer aandacht voor oplossingen voor vloeistofkoeling op grotere schaal om de grotere rackdichtheid die nodig is voor GenAI aan te kunnen. Veel datacenterexploitanten wijzigen hun basisontwerpen, waarvan ze vinden dat ze aan de huidige AI-eisen kunnen voldoen, echter nog niet. Naarmate GenAI meer ingebed raakt in ons dagelijks leven, verwachten wij een toenemende focus op koeling en het aanpassen van oudere faciliteiten.
Als gevolg daarvan kan de totale adresseerbare markt (TAM) voor vloeibaar thermisch beheer van datacenters in de komende vijf jaar vervijfvoudigen. Bedrijven die koelsystemen – of relevante apparatuur – leveren, kunnen dus interessante investeringen doen.
Het belang van effectieve koelsystemen voor de veiligheid werd benadrukt toen er in 2021 een brand plaatsvond in een datacenter in Straatsburg, waardoor miljoenen websites, waaronder die van de overheid, werden verstoord en er veel gegevens verloren gingen.
Rugwind voor de industrie We zagen al een glimp van de groeiende vraag in 2023, een periode die zijn weerga niet kent in de geschiedenis van datacenters. Wereldwijd werd meer dan 6 gigawatt (GW) aan incrementele capaciteit geleased, waarvan het merendeel, ongeveer 4 tot 5 GW in Noord-Amerika.8 Het leasevolume was twee keer zo groot als in 2022, wat al een record was, en bijna acht keer zo groot als in 2019.9
De aanbodbeperkingen en de sterke vraag hebben op hun beurt de huurprijzen voor de datacenters opgedreven. Na een jaar-op-jaar stijging van de huurprijzen met 18,6 procent in 2023 verwachten vastgoedexperts CBRE nog een stijging met dubbele cijfers in 2024.
De datacentersector zal de komende jaren exponentieel groeien, vooral door de wijdverbreide toepassing van AI-technologieën. Deze groei wordt voornamelijk gedreven door de behoefte aan uitgebreide gegevensverwerkingsmogelijkheden en krachtige computerinfrastructuur. Bovendien zal de vraag naar effectieve koeloplossingen, zoals vloeistofkoeling, toenemen om de betrouwbaarheid en efficiëntie van AI-hardware te garanderen.
Datacenterbedrijven die hun infrastructuur kunnen aanpassen en opschalen om aan deze veranderende eisen te voldoen, zullen goed gepositioneerd zijn om het gebruik van AI te benutten. Door deze veranderingen te omarmen en deze kans te grijpen, kunnen ze een cruciale rol spelen bij het vormgeven van de toekomst van innovatie – en bij het waarborgen van de veiligheid van de gegevens die ze opslaan.
Datacenters spelen een cruciale rol in de bescherming van kritieke bedrijfsmiddelen, waardoor ze een aantrekkelijk segment zijn in het beleggingsuniversum van de Security-strategie van Pictet Asset Management.
[1] Wells Fargo, Generative AI Brings Opportunity to Data Centre Future [2] Schattingen van Morgan Stanley Research [3] Energiedichtheid verwijst naar de hoeveelheid verbruikte of benodigde energie per ruimte-eenheid binnen de faciliteit. Het meet hoeveel energie er nodig is om de servers, koelsystemen en andere apparatuur te laten werken in verhouding tot de beschikbare vloeroppervlakte. [4] Vertiv Capital Market Day 2023 [5] Group CEO DigitalBridge Marc Ganzi, Q2 2023 earnings call [6] JLL Data Centres 2024 wereldwijde vooruitzichten [7] The Green Grid [8] Wells Fargo, Data Centre Demand Hits New Heights in Q4 2023 Industry Flash [9] Wells Fargo, Data Centre REITs: Vooruitzichten voor 2024
