电子产品世界

尽管铜并非数据中心内回收量最大的材料，但随着数据中心持续扩建与架构重构，废旧铜材正催生出一条全新的产业链。

图片来源：snezhkina/Adobe Stock

人工智能数据中心的高速扩张，正为废旧硬件、老旧配件及原材料回收打造出一个全新二级市场。

在这一新兴回收经济中，退役 GPU、CPU、内存以及铜材等物料被重新利用，在其他设备中开启 “第二生命周期”，或至少被回收处理以备后续使用。

AI 数据中心对 GPU 和 CPU 的更新换代速度，远快于传统 IT 硬件周期。部分硬件在使用三至四年后便会被替换，而在某些超大规模 AI 集群中，迭代速度甚至更快。相比之下，传统云计算与企业数据中心的更新周期通常为五至七年。

究竟是什么在推动硬件更换速度不断加快？

“性能需求、竞争压力与技术快速创新形成叠加效应，加速了 AI 数据中心 GPU 与 CPU 的淘汰节奏。” 专业逆向供应链管理（RSCM）厂商 LTG/Re-Teck 首席战略官李琳达表示，“在超大规模集群环境中，即便只是效率小幅提升，也能节省数百万美元成本，这使得提前更新硬件的理由难以忽视。”

她还提到，伴随着各大厂商竞相构建与部署规模更大、能力更强的 AI 模型，尽快采用最新、性能最强硬件的动力也愈发强烈。

硬件更新速率持续加快

市场研究机构 MarketsandMarkets 数据显示，预计到 2032 年，全球数据中心市场规模将达到 6876.5 亿美元，较 2026 年预计的 2831.6 亿美元实现翻倍以上增长。

这一迅猛增长将深刻影响内存、GPU、电源芯片等电子元器件领域，同时也将辐射材料、工程建设等上下游生态。为此，企业将持续引入最新硬件，以最大化算力与能效收益。

与传统 IT 基础设施不同，AI 硬件直接关系到核心业务成果，例如：

• 模型训练效率

• 推理速度

• 营收收益

每一代全新 AI 优化工艺，都能在单位功耗性能、内存带宽与原始算力上实现显著提升，进而缩短训练时长、降低运营成本。

“最核心的驱动因素仍是原始算力性能。” 李琳达表示，“新一代芯片往往能在计算密度、内存带宽与互联速度上带来可观增益，直接转化为更快的模型训练速度与更低的成本。”

她补充道，在竞争激烈的 AI 行业中，哪怕只是将训练周期缩短数周，也足以成为企业提前更换硬件的充分理由。

数据中心正在构建一种全新的回收利用经济模式，其中退役的GPU和CPU能够在其他应用中获得新的使用价值。来源：Re-Teck

退役芯片的第二生命周期

据 Re-Teck 介绍，从一线 AI 训练集群中退役的 CPU 与 GPU，通常仍具备充足的使用价值。

最常见的二次利用场景是承担推理任务，这类场景对延迟与吞吐量的要求远低于大规模模型训练。

老旧 AI GPU 可回收后用于科学研究与仿真计算的高性能计算机。李琳达表示，高校、科研实验室及企业数据中心是这类回收硬件的天然承接方。

不过，这类元器件往往受到原厂或政府相关法规的使用限制。

逆向供应链管理（RSCM）公司LTG/瑞泰克的首席战略官李琳达表示：“有时，与其整体复用整套系统，不如拆解单个可用元器件，将其重新应用于兼容设备中。从 AI 集群中拆出的 CPU，非常适合用于边缘计算或私有云环境，这些场景的工作负载强度相对适中。”

但她也提醒，并非所有退役硬件都能轻松二次部署。许多 GPU 和 CPU 专为特定服务器架构设计，对散热与供电有严苛要求，这在一定程度上限制了其再利用空间。

被粉碎的电子废弃物正在被转化为新的材料。人工智能数据中心有大量的此类废弃物，这也是正在兴起的新兴回收经济的一部分。来源：Re-Teck

再生铜材市场机遇

铜是数据中心及各类电子设备中用于连接传输的关键材料。

随着数据中心改造升级加速，运营方需要对铜材进行复用或更换决策。废旧铜的高价值使其几乎不会被直接丢弃。

“数据中心基础设施中的大量铜材均为高纯度材质，导电性能优异，可经二次冶炼厂重熔复用。” 铜开发协会（CDA）板材事业部总监亚当・科尔特巴表示，“再生铜在当前及未来数据中心建设中的重要性将持续提升。”

科尔特巴提到，随着数据中心业主与运营商愈发重视可持续发展，iMasons、开放计算项目等组织正联合行业推动碳足迹核算，涵盖数据中心设备及铜材等物料的隐含碳排放。

此外，据铜开发协会介绍，美国近期新建了多家再生铜精炼设施，可将废铜加工为精炼金属。这些设施将补充原生铜供应，使更多美国本土废铜得以在国内处理，而非出口海外。

目前，美国约有 50% 的含铜废料用于出口。

“由于再生铜的隐含碳排放低于原生铜，数据中心对其需求极高，以此助力降低隐含碳与运营碳排放。” 科尔特巴说道。

为此，多家超大规模云厂商正承诺使用可再生能源以减少运营碳排放。科尔特巴表示，谷歌在过去十年中已将可再生能源纳入其可持续发展体系。

回收硬件需求持续增长

回收利用的服务器机架是源自人工智能数据中心中废旧或退役电子元件的不断发展的回收经济的一部分。这些设备在其他应用领域中获得了新的使用价值。来源：Re-Teck

据 Re-Teck 统计，数据中心退役元器件的市场需求正持续攀升。出于成本节约、供应链紧张、可持续承诺或实用性等多重因素，回收硬件的需求来源日益广泛。

李琳达表示，需求增长的部分原因在于回收硬件 “无需与最新芯片竞争”，只需以更低成本满足目标工作负载即可。

许多边缘节点部署并不需要最新一代加速芯片，但需要服务器级硬件支撑实际业务，若价格更具优势则更具吸引力。

这些回收 CPU 与 GPU 的其他潜在应用场景包括：

• 网站托管

• 存储集群

• 批处理设备

• 教育科研

“预算敏感型企业、初创公司与科研机构同样构成强劲市场需求。” 李琳达称，“无力承担全新设备成本或交付周期的机构，可使用翻新硬件开展模型实验、内部 AI 项目或计算强度较低的训练任务。”

结语

Re-Teck 指出，随着技术创新周期不断缩短，未来几年 AI 数据中心 GPU 与 CPU 的更换量预计将持续上升。

首先，随着超大规模厂商与企业供应商建设规模更大、要求更高的设施，AI 基础设施规模将显著扩张，这自然会在硬件更新与生命周期结束阶段带来更多回收需求。

其次，半导体技术创新步伐并未放缓，AI 处理器性能仍在持续提升，这将持续推动运营商尽早更换 GPU 与 CPU。

随着保留老旧设备的合理性不断降低，硬件迭代速度只会进一步加快，但并非所有工作负载都需要最新、最强的硬件。

“行业很可能出现自然分层：前沿 AI 环境为保持竞争力将快速迭代硬件，而二线或更专业化的部署则可适当延长设备使用寿命。” 李琳达补充道。

关键词： 数据中心 CPU GPU

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