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人工智能数据中心位于哪里?

一份审慎的公开概述,涵盖主要的人工智能和超大规模数据中心区域、已知的人工智能超级计算机站点,以及用于追踪人工智能基础设施建设地点的公开信息来源。

Stylized world map showing public AI-capable data center regions
公开地图可以显示各地区及已公布的站点,但无法揭示所有人工智能工作负载或私有设施。这些地图提供的视图以地区为单位并注明来源,而非详尽无遗。

关键要点

目前尚无一份涵盖所有人工智能数据中心的完整公开地图。最全面的公开视图应综合考虑云区域、运营商数据中心页面、已公布的AI园区以及公开的基础设施数据集,同时明确区分已确认的人工智能站点与更广泛具备人工智能能力的超大规模区域。

人工智能数据中心的分布并非随机。它们往往集中在电力供应能力、光纤网络、可用土地、云区域、制冷方案、技术熟练的劳动力以及能够支持大型基础设施项目的审批环境等资源附近。

有些地点被公开宣布为人工智能设施,例如大型超级计算机中心或“星门”园区。还有许多其他地点则是超大规模云区域,虽然能够运行人工智能工作负载,但并未披露每栋建筑内具体运行哪些模型或产品。

因此,本页面是一份公开的、不完整的地图,主要展示主要区域及相关示例。它避免了精确到街道级别的绘制,也不声称能标出每一处设施。

如何阅读这张地图

以下条目选自运营商官方页面、云基础设施文档、公开公告以及开放的数据中心地图资源。某个区域被列入名单,可能是因为它是一个明确的AI站点、一个公开的超大规模数据中心园区,或者是一个支持具备AI能力的基础设施的主要云区域。

该列表的编制有意采取了保守原则。应将其视为公共信号的实用指南,而非一份完整的清单或涉及安全敏感设施的名录。

主要的公共人工智能和超大规模数据中心区域

以下示例选自公开资料。分类说明了该地区为何具有相关性;这并不意味着该地区内的每家机构都专注于人工智能。

超大规模区域

Northern Virginia, United States

运行

这是全球最大的云和数据中心区域之一,通过 AWS、Azure 以及美国的公共数据中心地图资源向公众展示。

AWS Global Infrastructure

云和超大规模区域

Oregon and Pacific Northwest, United States

运行

美国西部一个重要的基础设施区域,包括公共云区域以及谷歌达尔斯(Google The Dalles)和Meta普林维尔(Meta Prineville)等大型园区。

Google Data Center Locations

人工智能与超大规模基础设施建设

Texas, United States

运营中 / 已公布

德克萨斯州拥有公共超大规模园区以及多个已公布的人工智能基础设施站点,其中包括位于阿比林、米拉姆县和沙克尔福德县的“星门”(Stargate)站点。

OpenAI Stargate sites

显式人工智能超级计算机网站

Memphis, Tennessee, United States

运行

xAI公开将孟菲斯称为“Colossus”的所在地,这是一种用于Grok的大型人工智能超级计算机设施。

SpaceXAI Memphis

欧洲云和数据中心区域

Ireland and the Netherlands

运行

爱尔兰和荷兰设有用于处理欧洲工作负载的超大规模数据中心和云区域。

Meta global data centers

凉爽气候基础设施区域

Nordics: Denmark, Sweden and Finland

运行

北欧地区之所以出现在公共数据中心集群中,是因为其凉爽的气候、电力供应和网络连接能够支持大规模基础设施的建设。

Google Data Center Locations

亚太云区域

Singapore and Southeast Asia

运行

新加坡是一个公开上市的数据中心所在地,也是亚太地区工作负载的高密度区域云枢纽。

Meta global data centers

亚太地区具备人工智能能力的基础设施

Japan and Taiwan

运行

日本和台湾地区拥有公共云和数据中心基础设施,在人工智能工作负载方面,网络、半导体和企业领域的需求十分旺盛。

Google Data Center Locations

为什么完整名单没有公开

运营商通常会公布云区域、数据中心园区或投资公告,但通常不会公布每栋建筑中运行的具体工作负载。一个设施可能同时支持搜索、存储、企业云、AI推理和内部系统。

部分站点是从机房托管服务商处租赁的,部分正在建设中,还有部分是在最终容量、供电协议或许可细节尚未确定之前就已对外公布的。公共记录的内容也可能滞后于建设或运营方面的变化。

因此,一份负责任的AI数据中心地图应采用大范围区域划分、清晰的来源标注以及体现不确定性的表述。它不应暗示地图上每个可见的云端位置都是专属的AI设施。

进一步阅读与参考文献

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