Runware：让AI数据中心像汽车一样流水线生产
Runware 致力于构建类似汽车制造模式的 AI 数据中心，实现成品如流水线般下线。据报道，首席执行官 Flaviu Radulescu 表示，公司计划到 2028 年实现每天产出 30 兆瓦的数据中心容量。另一项预期目标是在具备电力供应和连接设施的位置，于 48 小时内完成每个模块的上线部署。然而，这些成果尚待更大规模的验证。
这种模式之所以具有吸引力，在于其生产和调试的速度。Runware 的理念是在工厂内完成模块的建造与测试，然后再交付进行现场调试。这有助于减少现场工作量。但如何及时以更低成本实现这些目标，仍是亟待解决的难题。
如汽车般从生产线下线的模块
Runware的模块化AI数据中心——Sonic Pod，长度为20英尺，内置约1,200个图形处理单元（GPU）。每个单元可提供1兆瓦的计算能力。其闭环液冷系统无需永久连接水源。Runware已在罗马尼亚组装这些模块化数据中心，并预计第二座工厂将于2027年初投产。
目前，建造一个Sonic Pod大约需要三周时间。据首席执行官Flaviu Radulescu表示，如果采用流水线作业，这一时间可缩短至一天。48小时的目标指的是另一回事：即不包括制造或电网接入；而是指在已准备好的场地上安装和设置一个成品Pod。
Runware预计客户需求的激增将推动其增长战略。该公司声称已获得10亿美元的承诺兴趣资金，这代表了超过20兆瓦的容量。然而，这些兴趣尚未转化为完成的销售额。该公司于10月30日表示，预计大规模生产将于2027年底开始。
Nvidia的标准、Crusoe的工厂、Runware的推理赌注
Runware并非唯一一家致力于加速数据中心建设的公司。10月21日，英伟达发布了DSX POD，这是为即装即用型Vera Rubin系统提供的参考设计。这些单元在发货前已完成组装和测试。英伟达声称，在准备就绪的场地上安装仅需两周时间，而传统方法则需要六个月。
Crusoe是这些合作伙伴之一。其Spark平台将科罗拉多州一座352,000平方英尺的工厂与Crusoe Cloud连接起来。自2020年以来，该公司一直运营模块化设施。它表示可以在短短三个月内提供具有生产力的AI能力。
然而，这些时间表衡量的是不同的阶段。Runware的48小时涵盖设置，Nvidia的14天涵盖部署，而Crusoe的三个月涵盖工作能力。
Runware 的商业模式也与众不同。它销售的是推理服务，而非数据中心空间。客户可以自行提供 GPU，尽管 Runware 在 networking 方面仍依赖 Nvidia。
一个价值 75.8 亿美元的市场，存在硬性限制
对加快模块化数据中心制造速度的压力源于对其需求的增加。根据 Grand View Research 的数据，该市场在 2024 年的价值约为 290 亿美元，到 2030 年可能达到 758 亿美元，这意味着年增长率将达到 17.4%。
据JLL（世邦魏理仕）预测，到2030年全球数据中心总容量可能达到200吉瓦，需要近3万亿美元的投资。同一家机构预测，从2027年起，推理应用将比训练更受欢迎。在日本，JERA、戴尔和RHAELM正计划为一个价值150亿美元、功率400兆瓦的项目开发可重复使用的设计方案。
但更快的建设速度无法解决行业的电力问题。JLL 表示，主要市场的电网连接等待时间超过四年。与此同时，国际能源署（IEA）预计，到 2030 年数据中心的电力消耗量将达到 950 太瓦时。
公众反对情绪带来了另一重挑战。皮尤研究中心发现，54%的美国人认为数据中心对环境有害，这一比例较今年1月的39%有所上升。德克萨斯州于8月暂停了对处于审查阶段项目的电网审批，并于暂停了环境许可发放。
制造业也面临自身的风险。据TechCrunch报道，电动汽车初创公司Arrival在实现大规模生产并使其盈利方面遇到了困难。Runware目前正经历类似的挑战：证明其装配线能否达到其所声称的速度和规模。
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