据报道 ，微软计划未来将数据中心容量扩大逾两倍
，此举有望帮助该公司缓解算力短缺问题。此前，由于算力不足 ，微软不得不拒接部分人工智能（AI）和云服务业务 。

　　报道称
，到2032年，微软遍布全球的数据中心网络容量将超过38吉瓦 ，而近来 约为12吉瓦
。这一路线图包括公司自有和租赁的设施，但不包括从Coreweave Inc.等所谓的新型云服务商那里租用的算力。

　　不过
，该计划可能会发生变化，因为数据中心的开发需要数年时间 ，而客户偏好的变化和新技术可能颠覆当前的假设 。

　　算力瓶颈

　　在经历了一段算力严重短缺的时期后
，微软开始积极扩建数据中心
。

　　此前，由于担心可能出现过度建设 ，微软高管在2025年初左右暂停了部分数据中心的开发项目
，但随着AI需求迅速爆发，微软的算力压力进一步加剧。内部销售团队无法满足市场对云和人工智能产品的需求 ，迫使一些知名客户寻求替代方案 。

　　例如
，据报道，由于微软无法在其首选地区提供所需的资源 ，电商零售商Temu去年与甲骨文公司签署了一项重要的云服务协议。据悉
，公司内部不少高管后来对这一决定感到后悔，并认为这成为当前数据中心瓶颈的重要原因之一
。

　　除了销售受到抑制外 ，服务器短缺也影响了现有服务。今年8月，微软的编程平台GitHub崩溃了近八个小时
，很大程度上是由于数据中心容量短缺，迫使其将美国流量路由至海外服务器 ，并依赖亚马逊云服务（AWS）等竞争对手的基础设施 。

　　此外
，微软的游戏业务也明显出现了承压迹象
。Xbox部门此前提供不限时长的云游戏流媒体服务，上周告知订阅用户 ，将开始限制游戏时长
，并对超出新限制的用户收费。

　　战略配置与AI扩展

　　为了解决瓶颈问题，尤其是在像弗吉尼亚这样的高使用率中心地区 ，微软正在启用新的设施
，其中包括位于亚特兰大附近、耗资数十亿美元的“East US 3
”集群 。该项目将专注于基于CPU的多用途计算，采用英特尔等公司的服务器 ，而非英伟达通常提供的AI芯片
。

　　尽管人工智能工具仍然是微软关注的重点
，但通用计算仍然是其硬件需求的主导。据上述报道，微软近来 约12吉瓦的数据中心容量中 ，只有约2吉瓦集中于AI专用芯片 。到2032年，在微软计划投入运行的38吉瓦容量中
，这一比例预计将升至约三分之一
。

　　微软云基础设施高管Alistair Speirs表示，新一代AI工具除了GPU之外 ，也越来越依赖CPU算力
，因此“仅靠GPU并不能构建出优秀的AI基础设施”。

　　行业竞争与阻力

　　微软最近一个财年的资本支出已经达到1450亿美元，与Alphabet 、亚马逊和Meta Platforms等行业竞争对手一起 ，为计算基础设施投入了近2.4万亿美元 。分析师预计未来几年还将继续增长
。

　　然而
，科技公司在建设大型数据中心方面面临着日益严峻的挑战。公众对服务器集群的反对声浪日益高涨，主要集中在能源和土地利用方面 ，这导致德克萨斯州和纽约州等州的州长叫停了新的数据中心建设项目 。

　　媒体援引消息人士的话称
，微软的内部预测可能会因漫长的开发周期
、监管挑战以及技术变革而有所调整。

（文章来源：财联社）