人工智能如何助力數(shù)據(jù)中心成為可持續(xù)性的動力

數(shù)據(jù)中心是眾多技術進步的結晶纽哭，發(fā)展中面臨的不僅是基礎設施提供商的問題夹昼。人工智能的快速發(fā)展凸顯了數(shù)據(jù)中心迫切需要更加敏捷和不斷創(chuàng)新的能力，為時代持續(xù)發(fā)展提供動力。

人工智能和AI的蓬勃發(fā)展，加上云和企業(yè)工作負載的容量增大并且持續(xù)增長，需要重新評估由運營商和用戶合作的數(shù)據(jù)中心策略。在當今，除了接近羹令、能力和速度之外，成功還需要必須在用戶的挑戰(zhàn)出現(xiàn)之前加以解決問題损痰。

這包括大規(guī)模管理可持續(xù)電力特恬，實施支持快速、可擴展的人工智能部署的設計徐钠，并與運營需求產(chǎn)生共鳴癌刽，同時有意識地與有利于數(shù)據(jù)中心提供商、客戶和更廣泛的社會責任的價值觀保持一致寥伍。

重新思考可擴展性：人工智能對位置動態(tài)的影響

在為了最大限度地減少延遲而精心繪制技術格局的時代虑治，人工智能和AI學習工作能力的集成正在協(xié)調(diào)優(yōu)先級的轉變。與對延遲敏感的工作負載不同，這些高級工作負載挑戰(zhàn)了通常決定最佳數(shù)據(jù)中心位置的傳統(tǒng)原則瘪棱。

其結果是對理想場地的定義進行了深刻的反思害寸，人們對配備可再生能源接入的200-1000MW園區(qū)出現(xiàn)了偏好。這些園區(qū)主要由可再生能源供電窒兼。其設計靈活且可定制寝谚，能夠與用戶盡早互動，創(chuàng)建能夠快速適應技術環(huán)境的基礎設施军裂。這種演變強調(diào)了從過去的線性數(shù)據(jù)中心模型向更加動態(tài)蹋烂、可擴展和環(huán)境和諧的設施的轉變。

向更大園區(qū)的轉變不僅僅是AI/ML工作負載對延遲敏感性低的結果威沙；這是一個經(jīng)過深思熟慮的舉措苹动，承認這些操作中固有的非線性成本關系；較大的園區(qū)通橙粱睿可以為提供商以及用戶提供更高的效率蠢涝。

這一大膽的舉措挑戰(zhàn)了長期以來的行業(yè)規(guī)范，提出了一個令人信服的論點阅懦，即優(yōu)先考慮規(guī)模而不連接和二，可以產(chǎn)生更高效和可持續(xù)的結果。

可持續(xù)性是一個關鍵組成部分

隨著數(shù)據(jù)中心規(guī)模和數(shù)量的快速擴張耳胎，其對環(huán)境的影響受到重點關注儿咱。而認識到能源效率在數(shù)據(jù)中心運營的持續(xù)轉型中發(fā)揮的關鍵作用，進一步強調(diào)了對可持續(xù)性的承諾场晶。向更大園區(qū)的轉變必須與減少環(huán)境影響的迫切要求緊密結合。對可持續(xù)性的強調(diào)不僅僅是一個流行語怠缸，而是一種戰(zhàn)略認識诗轻，即這些由可再生能源供電的數(shù)據(jù)中心是效率和環(huán)保意識齊頭并進的未來不可或缺的一部分。

雖然有些人可能會考慮獲得電力揭北、水和連接扳炬，但從客戶的角度來看，傳統(tǒng)需求將保持不變搔体。數(shù)據(jù)中心提供商必須繼續(xù)努力創(chuàng)新恨樟，以降低電力使用效率（PUE）和水資源使用效率（WUE），從而減少對柴油發(fā)電機的依賴竿赂。僅采購100%可再生能源和購電協(xié)議(PPA)仲寇，以使用專用太陽能和風電場為數(shù)據(jù)中心供電，這些都是關鍵舉措宅谁。

在當代购具，業(yè)界也前所未有地重視數(shù)據(jù)中心能為當?shù)厣鐓^(qū)帶來的好處。這包括努力建設與當?shù)丨h(huán)境和諧的設施，減少數(shù)據(jù)中心建筑的負面景觀惯醇。

數(shù)據(jù)中心的UPS電源占機房總功耗的5%左右曙惋。而UPS自身的功率約占UPS電源的7%左右。而且數(shù)據(jù)中心機房建設的等級越高需要UPS電源的數(shù)量就越多款野。所以ups電源設備自身的功率損耗降低也越來越成為各廠家努力的目標妙声。這也是我們金武士ups電源廠家努力的目標之一。

設計靈活性：適應動態(tài)景觀

在數(shù)據(jù)中心技術的快速發(fā)展中侮增，實現(xiàn)“人工智能就緒”不僅僅是技術實力年铝，其取決于早期與那些需要人工智能就緒基礎設施的客戶接觸的必要性。

這種戰(zhàn)略合作不僅確保了共生關系蛔琅，而且成為開發(fā)真正靈活和定制的基礎設施的關鍵胎许，這些基礎設施可以與快速增長和不斷變化的技術環(huán)境無縫發(fā)展。

這種早期參與模式的本質超越了傳統(tǒng)的合作罗售。這是一種動態(tài)且持續(xù)的對話辜窑，為所謂的“量身定制”方法奠定了基礎。與靜態(tài)解決方案不同寨躁，這種方法本質上是響應式的穆碎，認識到客戶的需求和挑戰(zhàn)不是一成不變的，而是會不斷演變和完善职恳。

挑戰(zhàn)標簽：超大規(guī)模園區(qū)的出現(xiàn)

很明顯所禀，人工智能正在改變數(shù)據(jù)中心的需求，并且正在討論如何命名下一代數(shù)據(jù)中心——超大規(guī)模2.0放钦、超大規(guī)模色徘、千兆規(guī)模以及各種其他選項。

然而操禀，“超大規(guī)墓硬撸”不僅僅涉及物理尺寸；其還反映了所指的特定客戶颓屑“懔“容納超大規(guī)模客戶的超大規(guī)模園區(qū)”一詞更準確地定義了正在進行的行業(yè)轉型饵卸。然而铲苹，無論使用什么術語，一個共同的挑戰(zhàn)都是顯而易見的：滿足這些客戶的巨大容量需求驻奇。目前歐洲超大規(guī)模設施在應對不斷增長的人工智能市場方面的局限性凸顯了這一挑戰(zhàn)镐刽，而超大規(guī)模園區(qū)可能是答案。

邊緣計算的作用：確保連接性和延遲敏感性

除了超大型園區(qū)之外峰抽，邊緣計算的作用仍然很重要尘箫。隨著企業(yè)采用人工智能/機器學習策略，對邊緣解決方案的需求變得更加明顯。一個完全集成的人工智能解決方案需要連接到企業(yè)系統(tǒng)的各個方面呛营。雖然核心語言模型和推理模型可能駐留在超大規(guī)模的園區(qū)中虱忙，但大都市仍然需要邊緣解決方案，以確保全面集成嘲谚。

邊緣計算對于直播等對延遲高度敏感的應用仍然很重要狼楔。此外，對于一些企業(yè)而言缴渊，邊緣數(shù)據(jù)中心解決方案對于成本效益至關重要赏壹。例如，通過本地邊緣數(shù)據(jù)中心提供的內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡有助于華為的無縫鴻蒙升級衔沼，從而無需在每個國家/地區(qū)建立單獨的數(shù)據(jù)中心蝌借。

未來發(fā)展

當我們應對這些變革趨勢時，有一件事變得非常清楚：數(shù)據(jù)中心格局正在經(jīng)歷一場深刻的變革指蚁。AI/ML工作負載的集成菩佑、可擴展性的重新定義，以及支持AI的大型園區(qū)的戰(zhàn)略發(fā)展共同標志著數(shù)據(jù)中心故事的新篇章凝化。這不僅僅是為了滿足需求稍坯，這是為了引導我們走向一個充滿活力且可持續(xù)的數(shù)據(jù)驅動的未來。

供應商需要繼續(xù)致力于提供數(shù)據(jù)中心搓劫，以支撐不斷增長的數(shù)據(jù)驅動的數(shù)字經(jīng)濟瞧哟，為我們每天依賴的信息和應用提供動力。人工智能的持續(xù)增長枪向，為供應商提供了令人興奮的機會勤揩，可以進一步探索設計、建設和運營創(chuàng)新糠牍，重新定義數(shù)據(jù)中心行業(yè)的可能性产掂，同時確保對卓越運營和可持續(xù)性的承諾。