人工智能（AI）對計算資源的貪婪需求推動了基礎設施的變革，業界正著力解決如何滿足AI在功率、可擴展性以及效率等方面的需求。這促使大量投資涌入，旨在重新配置數據中心架構，以更好應對上述及其他技術要求。問題的核心在于，智能性的構建需要巨大的算力支持。隨著AI復雜度以每年一個數量級的速度遞增，數據中心必須快速擴展。一個直觀的參照可以說明這一需求增長的速度：到2027年，AI工作負載的能源消耗將超過阿根廷的年用電量。

沒有萬能之法

AI正在重新定義各類數據中心的架構，包括超大規模數據中心、現場數據中心、主機托管數據中心和邊緣數據中心。迄今為止，大家的注意力主要集中在超大規模數據中心的競爭上。指數級增長的計算資源需求正在催生站點容量超過1GW的AI集群。麥肯錫預測，到2030年，歐洲和美國60%以上的AI工作負載將托管在超大規?；A設施上。

從超大規模數據中心到邊緣：架構的演進

數據中心必須能夠支持像大型語言模型（LLM）訓練這樣的AI工作負載。這就需要對設施的設計和架構進行全面升級。每個機架的功率必須增加到200-300kW，以支持密集型計算，并配備增強冷卻解決方案以滿足這種密集性需求。GPU和TPU等專用硬件必須與擴展的存儲系統相集成，以應對海量數據的管理需求。為實現硬件的獨立管理和擴展，分離架構正被廣泛部署，支持不同工作負載高效利用資源。為了適應AI的流量模式，網絡架構也需要進行更新，否則AI集群可能會陷入“數字交通堵塞”——強大的數據處理能力因數據瓶頸而無法發揮其應有的效能。

除了超大規模設施外，AI正在推動對去中心化基礎設施的需求，以支持本地數據處理。這需要專為邊緣工作負載設計的數據中心——在較小的物理空間和較低能耗下實現高性能。到2030年，隨著越來越多的處理任務向邊緣轉移，該市場預計將超過1600億美元。

該增長源于自動駕駛等應用中，對于更加貼近終端用戶的實時處理能力的迫切需求。在這些應用中，更快的決策速度至關重要。該方法可以降低延遲，更好地支持這個由物聯網和5G技術驅動的超連接世界。

隨著AI應用的日益成熟，推理工作負載的增長速度已經遠超模型訓練?；A設施也需要適應這種從訓練到推理的轉變——DeepSeek R1和OpenAI v3的成功有賴于此。這類推理系統利用經過訓練的模型來評估實時數據，從而高效地做出決策或完成任務。

邊緣連接設備將產生大量的數據。因此，數據中心需要達到一定規模，以支持低延遲網絡和靈活的資源分配，從容應對突發推理需求高峰。

以AI擴展AI

有趣的是，AI既是問題所在，又是解決問題的關鍵。智能化對于應對擴展挑戰和確保高效運營至關重要。AI可以通過多種方式助力數據中心現代化，其中包括：

提高能源效率對于可持續運營至關重要。數據中心可以通過部署AI來自動調節冷卻系統和服務器工作負載，應對需求高峰。實施智能節能技術有助于最大限度地減少浪費和運營成本，同時保持性能水平。

預測性維護利用機器學習在問題發生前進行預測。這可以最大限度地減少停機時間，并有助于延長基礎設施的使用壽命?？紤]到擴展所涉及的規模和成本，主動安排維修和更新以優化資源利用率的能力具有重要意義。

數字孿生與AI相結合，可創建動態模型來對組件和系統進行測試和驗證。這些解決方案可用于確保復雜的數據中心保持穩健、富有彈性，并能支持未來的需求。AI算法會分析有關性能和環境條件的歷史數據，為優化運營提供洞察。這些解決方案可以使用AI工作負載來模擬網絡性能，從而發現并解決潛在的瓶頸問題。先進的測試和仿真工具是創建可擴展、高效、可靠的基礎設施所需的技術堆棧的重要組成部分。

AI將加速完全自主的智能數據中心的實現，這些數據中心幾乎可以處理所有操作，包括監控、維護、聯網、能源管理和安全等，并且只需極少的人工投入。

面向未來的AI基礎設施

隨著AI的不斷發展，數據中心必須適應日益復雜的工作負載。運營商迫切希望能以可持續的方式擴展基礎設施來滿足需求，而不必犧牲性能或可靠性。由于AI的未來發展仍存在不確定性，打造靈活、富有彈性且易于適應的基礎設施至關重要。

通過AI系統編排在超大規模計算能力和邊緣靈活性之間取得平衡將成為區分成敗的關鍵，而那些能夠順應這一趨勢的企業將在AI革命中脫穎而出。