Data Center Knowledge
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15 天有情绪数据
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到2030年数据中心电力需求将激增24%：麦肯锡
麦肯锡的一份报告显示，到2030年，数据中心的电力需求预计将每年增长24%。这种由人工智能和计算需求驱动的显著增长带来了挑战，因为电力供应预计将滞后于需求。运营商越来越多地转向现场发电解决方案，如燃气发动机和电池存储，以加速电力供应，尽管这些也带来了新的基础设施瓶颈。
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欧洲数据中心扩张面临电力、电网和建设障碍
欧洲的数据中心扩张正面临传统枢纽之外的重大挑战，电力供应是主要障碍。虽然 FLAP-D 市场（法兰克福、伦敦、阿姆斯特丹、巴黎、都柏林）受到限制，但北欧、米兰和马德里等新兴市场正在增长，尽管它们必须证明其基础设施能够支持持续发展。对需要大量电力的 AI 训练日益增长的需求正在影响选址，允许在地点上更加灵活，但未来这种需求可能会转向靠近人口中心的推理需求。
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AI工作负载和新架构挑战传统数据中心UPS系统
由于基础设施的演变和AI驱动的密集化，数据中心不间断电源（UPS）的传统作用正在被重新评估。与电力相关的故障，其中UPS故障是主要原因，占IT服务中断的20%以上。分布式DC架构和侧挂式电源柜等新兴技术正在挑战集中式UPS系统的必要性，而AI工作负载的强烈且波动的电力需求正将重点从保护IT免受电网影响转移到保护电网免受IT负载影响。
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垂直数据中心提供城市密度但面临成本挑战
一家位于堪萨斯城市中心的20层数据中心提案，旨在提供城市密度和丰富的连接性，作为郊区扩张的替代方案。该垂直设计由Skidmore, Owings & Merrill为Revitalization Unlimited设计，优先考虑金融交易和AI推理等对延迟敏感的工作负载的邻近性。然而，垂直堆叠基础设施可能带来的更高建造成本，可能会限制其对特定用例的吸引力，因为客户通常优先考虑解决业务问题而非市中心位置。
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AI成功取决于数据中心基础设施就绪度
希望实施AI计划的组织必须首先评估其数据中心基础设施的就绪度。这包括评估五个关键领域：基础IT系统、电力和冷却能力、安全措施、成本管理策略以及整体可扩展性。没有足够的基础设施，AI项目将面临停滞、表现不佳或暴露敏感数据的风险。彻底的评估可确保AI投资得到强大且适当的物理和数字环境的支持。
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数据中心开发商在社区反对声中调整策略
由于对电力消耗、用水量和噪音的担忧，数据中心开发商正面临日益增长的当地社区反对。为缓解此问题，开发商正采取诸如与居民早期、透明沟通等策略，并愿意资助必要的电力基础设施升级，包括电池储能系统和输电增强。社区支持已成为选址的关键因素，与临近大都市区和光纤可用性等传统标准并列。
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N+1 数据中心冷却设计隐藏了关键的共享控制故障域
数据中心通常采用 N+1 冷却设计，这种设计在纸面上看起来很有弹性，拥有冗余组件，如泵和空气处理器。然而，如果这些冗余单元共享单个控制器、网络路径或传感器，就可能出现隐藏的故障域。这种共享依赖意味着一个通用元素的故障会禁用多个单元，破坏了预期的冗余。为降级运行进行设计，即在更高级别的控制故障期间，本地控制器保持基本功能，对于真正的弹性至关重要。
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数据中心采用仿生学和社区设计以提高公众接受度
数据中心运营商正在探索设计策略，以提高公众接受度并减轻视觉影响。方法包括仿生学，即设施的设计旨在融入当地生态系统，以及社区共创设计过程。一些提案还考虑地下或低调设计，以最大限度地减少其可见足迹并解决美学问题。
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AI数据中心因现场发电面临污染罚款
数据中心越来越多地安装现场发电设施以规避电网限制，但这种做法带来了新的环境合规问题。新泽西州最近的一项107万美元的罚款凸显了风险，一家AI数据中心运营商因未获得必要许可而运行天然气发电机被罚款。专家指出，虽然现场发电可以缓解电网压力，但也会带来局部的空气污染和噪音问题，需要进行比仅考虑电力需求更广泛的环境评估。
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Digital Realty 将在洛杉矶数据中心建设海底电缆登陆站
Digital Realty 正在其位于加利福尼亚州埃尔塞贡多的 LAX12 数据中心内开发一个海底电缆登陆站，以便将海底光纤电缆直接连接到其设施。该项目与 Assured Communications 合作，旨在促进亚太地区和北美地区之间的容量传输，预计将于 2028 年投入运营。该举措的驱动因素是带宽需求的不断增长，部分原因是 AI 工作负载的推动，并旨在为海底容量提供一个更高效、更灵活的互连点。
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数据中心可通过碳感知调度减少排放
通过实施碳感知调度，数据中心可以减少其范围2排放，该调度将灵活的工作负载与较低的电网碳强度时期对齐。这种做法涉及将时间敏感但可推迟的任务（如AI模型训练或数据备份）转移到可再生能源更丰富的时段。虽然在预测工作负载功耗和可再生能源可用性方面存在挑战，但运营商可以从检测其系统并利用现场可再生能源和电池存储等计量表后资源开始。
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人工智能基础设施设计优先考虑效率而非容量
人工智能基础设施的设计正从关注原始容量转向系统级方法，强调效率、弹性和适应性。这包括整合电力、冷却和计算以优化资源利用率、降低运营成本并最大限度地减少环境影响。超越PUE的新兴指标，如水分利用率（WUE）和碳利用率（CUE），对于全面了解数据中心性能至关重要。随着美国数据中心开发的大幅增加，这种整体设计理念至关重要。
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人工智能推动数据中心机架功率密度达到新高
由于对人工智能工作负载的需求，数据中心机架功率密度正在迅速增加。平均机架负载已从2016年的6.1千瓦攀升至2026年预计的26千瓦。这一趋势需要对供电、冷却系统（包括液体冷却）以及结构规划进行重大升级，以适应更高的热负荷和重量负荷。
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数据中心增长取决于AI需求下的交付确定性
数据中心行业正经历强劲需求，尤其受AI驱动，但交付新产能的能力正成为主要挑战。电力供应、专业劳动力和供应链的限制给项目时间和成本带来了巨大压力。因此，该行业的下一个竞争优势将在于理解和管理交付能力，而不仅仅是预测需求。
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僵尸工作负载耗尽数据中心效率，云支出高达30%
僵尸工作负载，即被遗弃的计算资源，如作业、实例和存储卷，严重消耗数据中心的效率和云支出。这些“孤儿”或“流浪”资产可能消耗高达13%的云使用量，一些估计将整体云浪费推高至25-30%。虽然 FinOps 工具和按需缩减配置有助于管理这些资源，但 GPU 密集型 AI 和微服务架构的兴起给识别和消除这些昂贵的低效问题带来了新的挑战。
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调查发现：数据中心工作流动率高，尽管薪资有所上涨
一项最新调查显示，尽管薪资有所提高，数据中心专业人士仍在频繁跳槽，职业发展是他们决策的重要因素。基于对英国、欧洲和美国超过1700名受访者的调查，《2026年数据中心薪资调查》发现，约有38-39%的专业人士计划在未来一年内更换雇主。虽然薪资是美国的主要驱动因素，但在欧洲，职业发展是跳槽的首要原因。调查还强调了薪资和晋升方面存在的性别差距，尤其影响欧洲女性。
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数据中心取消使公用事业公司承担搁浅成本，影响消费者
被取消的数据中心项目正在给公用事业公司和消费者带来沉重的经济负担。当计划中的数据中心未能实现时，公用事业公司将承担搁浅的基础设施成本，例如变电站和输电线路，这些成本通常会转嫁给现有用户。重新分配互联队列位置和为替代项目进行新研究的过程可能需要数月甚至数年，进一步加剧了财务和后勤方面的挑战。
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数据中心提高密度以满足人工智能计算需求
数据中心运营商正日益专注于在现有设施内提高密度，而非新建数据中心，以满足日益增长的计算需求，特别是来自人工智能和高性能计算工作负载的需求。这种方法通常更具成本效益且速度更快，可以绕过与新建相关的位置选择、许可和电网限制等挑战。然而，提高密度需要仔细管理供电、冷却系统和可维护性，以确保安全高效的运行。
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人工智能推动超大规模数据中心的海底和陆地网络升级
人工智能服务的需求日益增长，正在重塑全球网络基础设施，特别是海底和陆地光纤网络。超大规模云和人工智能提供商现在直接资助和部署海底电缆以连接其数据中心，摆脱了传统的电信驱动模式。这种转变要求提高电缆登陆站和骨干网的容量，从而采用空间分割复用（SDM）和 800G 相干可插拔光学器件等技术来优化空间、功耗和成本。
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Gartner预测：AI性能取决于数据移动，而非仅仅是GPU
AI性能越来越依赖于数据中心、云和边缘位置之间高效的数据移动，而不仅仅是GPU容量。随着AI应用的日益复杂，需要从各种来源检索数据并与大型语言模型进行交互，网络性能正成为关键的业务指标。Gartner预测，到2026年，全球AI支出将达到2.59万亿美元，其中很大一部分将分配给基础设施，这凸显了强大的网络对于AI部署的战略重要性。