分析公司 IDC 的研究显示了组织应如何适应竞争和创新。
根据 IDC （由 Vertiv 支持）的最新研究，数据中心能源消耗预计将以 23.2% 的复合年增长率增长，到 2028 年将达到 915 太瓦时。这一激增凸显了对高效数据中心基础设施的迫切需求，以支持 AI 加速的计算需求。
根据同一项IDC研究，84%的技术领导者认为生成式人工智能（GenAI）是类似于企业资源规划（ERP）系统的重要新企业工作负载。除了人工智能颠覆其业务之外，企业还预计在实施其技术战略方面会面临诸多担忧。他们预计将大幅增加预算以提升网络弹性，并在中期持续增加支出，其中包括：
- 通货膨胀推高供应商价格
- 限制 IT 硬件访问的供应链约束
- 管理云订阅、人工智能模型构建和软件的需求
- 由于潜在的地缘政治因素，技术提供商发生变化
- 技能短缺阻碍了该技术的使用
- 经济衰退对企业收入目标的影响
图1. 实现网络恢复/弹性目标并实现其核心应用的现代化被视为2025年IT支出增长的主要驱动力，其次是边缘和核心数据中心基础设施的扩展和现代化。资料来源：IDC数据中心愿景
平衡电力短缺和管理供应
这项研究强调的最紧迫问题之一是不断增长的能源需求，其增长速度超过了全球及主要市场的新增供应。老化的电网和地理位置集中的数据中心引发了人们对电网稳定性和可靠性的担忧。由于数据中心需要大量能源才能高效运行，这种不平衡也引发了人们对电力供应和许可的担忧。
增强容错能力并简化管理对于提高数据中心的可靠性和可操作性至关重要。微电网本质上是高度本地化的、具有储能功能的电网，它通过提供可靠且独立的电源来增强电网稳定性，并维持数据中心的不间断运行。随着IT基础设施和工作负载的复杂性不断增长，对能够承受故障并实现持续运行的冗余系统的需求也随之增长。实施 先进的监控和管理工具 可以帮助数据中心实现更高的可靠性、减少停机时间并简化运营。
基于条件的维护 (CBM) 可以通过健康评分、警报和预测性维护减少停机时间并提高 AI 和 HPC 数据中心的效率。
创新冷却、能源管理系统
液冷 正成为高密度计算环境中一种节能的散热方法。IDC 表示，该技术提高了冷却效率并支持更高的功率密度，使其成为现代数据中心的理想选择。该研究强调，高密度 AI 计算之所以采用液冷，是因为其拥有卓越的散热性能。对于最高功率密度，则需要采用混合冷却方法，例如后门热交换器。
液体冷却还能将数据中心的废热再利用，从而支持可持续性和循环利用。数据中心高达 90% 的热量可重复利用，从而显著减少碳足迹和温室气体排放。这种方法符合对环境负责的商业目标。
该研究还强调了能源管理系统的重要性，该系统通过软件、集成传感器和硬件控制能源消耗。这些系统能够精确监控和管理能源资源，从而节省成本并提高效率。电力购买协议 (PPA) 通常来自可再生能源，是一种可靠且环保的电力采购方式。通过利用 PPA，数据中心可以减少碳排放足迹，为社区做出贡献，并实现其负责任的商业目标。
激发并释放您的 AI 潜力： Vertiv 和 Nvidia AI 参考设计
采用NVIDIA GB200 NVL72的下一代AI工厂最完整的电力和冷却蓝图。
呼吁 CIO 采取行动
利用加速计算，企业正在制定新的数据中心战略，实施前瞻性技术，并获取新技能以支持未来的数据中心。首席信息官将通过AI自适应基础设施和业务增长的预期框架，在确立竞争优势方面发挥决定性作用。
鉴于数据中心的寿命通常为 20 年—与五年或更短的 IT 生命周期相比—随着技术的快速发展，保持领先地位至关重要。未来的数据中心应该能够支持人工智能驱动的大规模业务增长。2025 年 IT 支出的关键驱动因素包括满足网络恢复和弹性目标、实现核心应用程序的现代化以及投资数据中心基础设施。—所有这些都是为了扩大边缘位置并实现企业数据中心的现代化。
