【儀表網 企業動態】律回春暉漸，萬象始更新。回望2024年，我們見證了數據中心行業諸多的創新成果，以及持續發展變化的趨勢、重大突破與進步。作為推動千行百業實現顛覆性變革的引擎，人工智能的影響力日益顯著。2024年不僅賦予我們深刻的洞察，也為2025年乃至更遠的未來奠定了發展基調。
 

　　正如市場所預期，2024年AI技術及其應用實現了加速落地，并迎來爆發式增長，在重塑算力需求格局的同時，也掀起了前所未有的創新浪潮。作為產業變革的核心力量，數據中心、加速計算基礎設施、供配電與制冷系統亦在不斷演進，以滿足AI工作負載驅動的數字化需求。此外，隨AI技術的蓬勃發展，可持續發展已然成為數字基礎設施建設的戰略焦點。越來越多的數據中心開始轉向使用可再生能源，并實施有效的需求管理措施，以減少數字基礎設施的碳排放。在全球范圍內，幾乎所有企業和超大規模數據中心運營商都在積極采用更高效的制冷技術，制定凈零碳排放目標，將建設環境友好型數據中心作為發展的第一要務。
 

　　預見行業變革的確定性趨勢
 

　　回顧2024年數字基礎設施的發展趨勢與持續激增的AI需求，施耐德電氣認為，盡管未來總是充滿不確定性，但我們依然確信，2025年將依然是充滿變革、創新與增長的一年，各個行業領域都將迎來全新的發展機遇。
 

　　AI算力需求主要分為訓練、推理兩大核心功能。其中，訓練工作負載用于模型的構建和優化，而推理則專注于執行決策制定、內容生成，以及全面自動化等任務。在數據中心領域，AI推理技術的應用已然取得顯著進展，尤其是在邊緣計算需求日益增長的背景下，對實時數據處理的需求促使其盡可能靠近數據源，有效提高運營效率。然而，當前AI的發展軌跡與早期的預期存在偏差，特別是對于那些已構建用于AI模型(例如大語言模型)的龐大訓練集群，具備強大加速計算能力的企業，當這些集群已經完成訓練任務，可能會轉型為執行推理、決策制定和內容創作等任務的平臺。
 

　　此前，業界普遍預期，在AI模型訓練完成后，將會貼近用戶側建立微型、高效的推理集群，以實現邊緣AI的快速部署。然而，令人意外的是，AI服務供應商并未在數據源附近部署小型邊緣AI系統，而是傾向于繼續利用龐大集中式訓練集群來執行推理任務，這種模式無疑促進了“推理數據中心”的興起。對于無需高算力的推理任務來說，使用訓練集群可能會導致算力過剩問題的出現。展望2025年，隨著邊緣設備運行效率的提升、延遲的降低、數據安全性的增強以及應用定制化的趨勢，利用邊緣計算進行推理的轉變趨勢將逐漸增強。當然，這一轉變將是一個循序漸進的過程，企業需要調整其基礎設施以適應實時AI應用日益增長的需求。在此期間，數據中心推理仍將是主要的解決方案，即便這意味著要使用大量資源來處理較小的任務。
 

　　施耐德電氣關注到，近年來，各方正積極致力于強化數據中心與公共事業機構在預測和趨勢分析方面的協同，特別是電力使用效率的優化方面。展望未來，隨著公共事業機構與數據中心之間的數據共享機制日益成熟，AI技術將推動數據中心更深入地融入公共事業電力生態系統，發揮關鍵作用。這將使得數據中心能夠更加合理地選擇電力供應模式，并在需要時無縫切換至離網模式，轉而使用備用電源。預計2025年，數據中心對于穩定的可再生能源(如風能、太陽能等)的需求將日益迫切，同時電池儲能系統(BESS)的引入將成為解決電力供應不足的關鍵。數據中心與公共事業機構之間的合作將進一步加深。數據中心運營商將基于可再生能源的可用性，優化BESS充電周期，確保電源儲備充足，并在依賴化石燃料發電或調節電力波動時進行放電。隨著行業的進步，此類合作正日益增多，并且更加深入與規范化。
 

　　未來幾年，電力供應對于數據中心的重要性日益凸顯，這將促使業界更加積極地探索包括可再生能源在內的多樣化能源結構。能源結構的多樣化不僅可以滿足數據中心不斷攀升的能源需求，還將有效提升能源自給率。目前，眾多科技巨頭正加碼布局大型能源項目，顯示出企業對保障電力供應穩定性的關注正在顯著上升。此外，許多企業計劃在站點安裝燃氣輪機，以增強能源供應的靈活性與可靠性。在這一轉型過程中，小型模塊化核反應堆(SMR)的潛力尤為突出，其不僅承諾實現無水運行、高安全性以及更小占地面積，并且有望采用回收鈾用于發電。一旦SMR經過充分測試并獲得監管部門的批準，則有可能引領數據中心乃至其他行業領域徹底改變能源生產方式。
 

　　展望2025年，數據中心運營商和托管服務商正著力打造加速計算能力，以更好地服務于人工智能應用，這一趨勢可能導致傳統企業級和云托管數據中心的建設需求相對減少。市場對具備加速計算和人工智能能力的數據中心需求激增，已然引發了相關企業對電力資源的激烈競爭。企業在獲得建設許可前，正積極與電力供應商進行談判，以確保充足的電力供應。此外，值得注意的是，不少此前未曾涉足數據中心領域的商業地產企業，正紛紛進軍這一市場，顯示出數據中心行業的吸引力及其基礎設施投資的增長潛力。
 

　　毫無疑問，AI技術將繼續引領數據中心產業的未來，不僅推動技術革新與結構優化，也將加速實現碳中和目標、優化水資源利用，幾乎100%采用綠色材料，部署先進的液冷解決方案，以及將AI技術廣泛應用于數據中心的設計、維護、供配電系統、備用電源、制冷系統自動化管理等也是行業發展的關鍵方向。技術的日新月異促使數據中心持續迭代演進，以適應市場需求的變化，并推動顛覆性創新與突破。我們有充分的理由相信，未來我們將見證更多令人振奮的驚喜與成就。