人工智能(AI)正在成為推動數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施變革的重要力量。隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展和生成式人工智能應(yīng)用的普及，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心正在向AI就緒(AI-ready)數(shù)據(jù)中心演進。AI數(shù)據(jù)中心不僅承載高密度計算工作負(fù)載，還需在電力、冷卻和可持續(xù)性方面滿足更高的標(biāo)準(zhǔn)。這一轉(zhuǎn)型正深刻重塑行業(yè)創(chuàng)新、運營效率以及環(huán)境影響管理的方式。

　　人工智能重新定義數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施

　　根據(jù)麥肯錫的研究，到2030年，約70%的數(shù)據(jù)中心需求可能與人工智能相關(guān)。與此同時，全球數(shù)據(jù)中心容量的需求預(yù)計將從2023年至2030年以每年19%至22%的速度增長。這一趨勢直接反映了AI工作負(fù)載的增長及其對新型數(shù)據(jù)中心架構(gòu)的推動作用。

　　AI工作負(fù)載對數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的主要影響包括功率密度的顯著增加和冷卻要求的提升。例如，平均機架功率密度預(yù)計將從2024年的17千瓦升至2027年的30千瓦，而像ChatGPT這類模型的訓(xùn)練負(fù)載，每機架功耗可超過80千瓦，高端GPU的機架密度甚至可達120千瓦。相比之下，AI推理負(fù)載的功耗相對較低。這種差異對數(shù)據(jù)中心的電氣設(shè)計、熱管理策略、位置選擇及系統(tǒng)彈性提出了不同要求。

　　AI就緒數(shù)據(jù)中心的關(guān)鍵特征

　　1. 可擴展性

　　隨著邊緣計算和超大規(guī)模AI數(shù)據(jù)中心的發(fā)展，數(shù)據(jù)中心需要具備高度可擴展性。AI就緒數(shù)據(jù)中心應(yīng)能夠隨模型規(guī)模擴展或按需部署新項目，確保計算資源的持續(xù)可用性和前瞻性技術(shù)適配能力。

　　2. 能源效率

　　AI數(shù)據(jù)中心的能源消耗通常高于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心，因此提高能源效率是核心指標(biāo)。運營成本、環(huán)境監(jiān)管和社會責(zé)任是推動能源效率優(yōu)化的三大驅(qū)動因素。運營商需要關(guān)注PUE(PowerUsageEffectiveness)優(yōu)化，以及數(shù)據(jù)中心冷卻系統(tǒng)的高效設(shè)計，以降低能耗和碳排放。

　　3. 高效冷卻解決方案

　　AI工作負(fù)載的計算密度增加導(dǎo)致服務(wù)器產(chǎn)生的熱量顯著上升，冷卻成為AI數(shù)據(jù)中心設(shè)計的核心問題。選擇合適的冷卻策略不僅關(guān)系到性能和可靠性，也直接影響運營成本與可持續(xù)性目標(biāo)。相比傳統(tǒng)空氣冷卻技術(shù)，液體冷卻正在成為高密度AI工作負(fù)載的主流解決方案。

　　液體冷卻技術(shù)在AI數(shù)據(jù)中心中的應(yīng)用

　　液體冷卻技術(shù)通過更高效的熱傳遞能力，有效降低AI服務(wù)器的能耗，并支持更高的熱密度和可靠性。主要形式包括：

　　1. 直接芯片冷卻(Direct-to-ChipCooling)

　　通過將冷卻液直接輸送至產(chǎn)生最大熱量的芯片，實現(xiàn)高效散熱。該技術(shù)適用于100–175千瓦的機架密度，可顯著降低與冷卻相關(guān)的能耗(最高可降低約72%)，提升熱捕獲效率(70–75%)。直接芯片冷卻在谷歌等超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的AI訓(xùn)練中已有廣泛應(yīng)用。

　　2. 浸入式冷卻(ImmersionCooling)

　　服務(wù)器組件被浸入非導(dǎo)電液體中，以實現(xiàn)高效散熱。該方法適用于超過175千瓦的超高密度機架，可節(jié)省高達95%的能源和90%的水資源，并實現(xiàn)接近1.03的低PUE。浸入式冷卻支持廣泛的溫度控制和靈活部署，為AI超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心提供強有力的熱管理保障。

　　此外，液體冷卻技術(shù)可與區(qū)域供熱和循環(huán)熱能利用相結(jié)合，進一步提升數(shù)據(jù)中心的環(huán)境可持續(xù)性與ESG表現(xiàn)。

　　全球AI數(shù)據(jù)中心發(fā)展趨勢

　　1. 超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的持續(xù)增長

　　預(yù)計未來超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心將繼續(xù)占據(jù)AI工作負(fù)載部署的主導(dǎo)地位。據(jù)預(yù)測，歐洲和美國約60–65%的AI工作負(fù)載將托管在云服務(wù)提供商及超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施上。超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的擴張不僅提供了豐富資源，還成為創(chuàng)新冷卻技術(shù)和節(jié)能硬件的重要推動力。

　　2. 監(jiān)管與可持續(xù)性框架

　　隨著AI數(shù)據(jù)中心的快速發(fā)展，全球監(jiān)管和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)對其設(shè)計和運營提出了更高要求，包括：

　　ASHRAETC9.9指南：提供電力設(shè)備熱管理及最佳實踐。

　　UptimeInstituteTiers：將數(shù)據(jù)中心的彈性和冗余能力分為四類，AI就緒數(shù)據(jù)中心對TierIII及TierIV的需求日益增加。

　　歐盟數(shù)據(jù)中心行為準(zhǔn)則：強調(diào)能源效率和可持續(xù)性最佳實踐。

　　這些框架為運營商提供了清晰的設(shè)計和運營路線圖，確保高密度計算基礎(chǔ)設(shè)施在效率、可用性和環(huán)境責(zé)任方面實現(xiàn)平衡。

　　未來展望：創(chuàng)新與戰(zhàn)略合作

　　AI數(shù)據(jù)中心正在經(jīng)歷深刻的變革，包括向邊緣計算擴展、智能管理系統(tǒng)(如預(yù)測性維護和智能冷卻)的應(yīng)用，以及高效節(jié)能技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新。在快速變化的市場環(huán)境中，運營商需要建立可靠的戰(zhàn)略合作關(guān)系，以確保數(shù)據(jù)中心設(shè)計、開發(fā)和運營能夠持續(xù)優(yōu)化，滿足未來AI工作負(fù)載對高性能、可持續(xù)性和成本效率的綜合要求。