IT基础设施的未来

人工智能正在对从物理基础设施到公司规划发展的方式造成颠覆性影响，因此，找到一个可靠的路线图来指导企业的未来发展，可以减少不确定性、挑战和风险。

人工智能的飞速发展正在为IT基础设施带来前所未有的机遇和挑战。从机架密度的急剧增长到对持续供电和创新冷却解决方案的迫切需求，整个格局都在不断变化。 — 我们所知的 — 正在改变。

构建人工智能驱动的未来

改造您的数据中心，以适应人工智能驱动的解决方案和发展。探索人工智能如何革新数字基础设施并推动负责任的增长，这需要对硬件、IT架构、电力和冷却系统进行变革。

人工智能正在改变数据中心及其使用和消费方式，而这场变革才刚刚开始。目前的趋势表明，到2027年，数据中心的人工智能工作负载将占总容量的40%以上。这种激增的趋势已经给架构、能源使用和冷却系统带来了显著的变化。尽管更多的变革和发展仍在继续，但许多企业仍在努力追赶。

来源：Omdia

“如今，人工智能这项强大的工具能够挖掘数据并释放其隐藏价值。但这同时也意味着，我们必须做好准备，迎接支持人工智能所需的基础设施的深刻变革。”

梁恒毅 (Stephen Liang)
维谛首席技术官兼执行副总裁

能源需求挑战

人工智能正在并将继续推动关键数字基础设施对可扩展电力、先进冷却系统以及整体数据中心管理和服务能力的需求。其中一个最值得关注的趋势是机架密度的急剧提升。目前每个机架50kW的高密度预计到2029年将飙升至540kW甚至1MW。这一增长不仅仅是一个数字，它预示着即将到来的巨大变革。

	2024	2025	2027*	2029+*
机架架构从 2027 年开始，机架外形尺寸和配置可能会发生变化，并且可能与目前使用的 EIA 和 OCP 版本不符。	每个机架最高可达 50kW，采用 400/230VAC N+1 电源分配。采用液气式后门热交换器进行冷却。	每个机架最高可达 140kW，采用 400/230VAC 或 400VDC N+1 电源分配。采用单相液冷式芯片冷却（占热负荷的 80%），并辅以液气后门热交换器（占热负荷的 20%）。	每个机架最高可达 300kW，采用 400/230VAC 或 400VDC N+1 电源分配。采用液冷式芯片冷却板进行冷却，并辅以液气式后门热交换器进行辅助冷却。	每机架最高密度可达1MW。设计时应考虑2031年前采用480/277V交流电、600/347V交流电或800V直流电。采用400/230VAC或400VDC N+1电源分配。设计中应考虑冷板冷却（100% 热负荷）。

*本文引用的技术和管理细节、估算和预测均基于Vertiv的研究、内部专业知识以及Vertiv行业合作伙伴提供的最新信息。分析的预测基于截至本白皮书发布之日可用的设计和基础设施技术。预测仅供参考。

除了上文关于机架架构发展趋势的总结表之外，我们对未来几年的研究和预测还包括GPU和行式架构、电源管理、图形处理器（GPU）工作负载、热循环、热回收利用以及AI性能激增因素等方面的变化和发展，以及所有集成系统的控制。如需查看IT基础设施及其在电源和冷却系统方面的主要发展动态的完整表格，请立即下载我们的报告。

其他主要挑战和机遇

增强型冷却系统

运营商正从空气冷却过渡到先进的空气辅助冷却或纯液冷方式。他们正处于一个独特且有利的时期，可以将现有空气冷却解决方案中的技术与现有改造设备相结合，分阶段部署液冷系统。

可扩展的电源解决方案

应对日益增长的电力需求并有效管理脉冲负荷至关重要。对电网供电的依赖可能会对运营商维持服务正常运行时间和提高投资资产的韧性造成不利影响。分布式能源 (DER) 可以为紧急情况和日常运营期间的存储、分布式和管理能源负荷提供过渡方案。

面向未来的设计、技能和实施方案

整合灵活的解决方案，以适应不断发展的人工智能模型和计算需求。传统的供应商与客户关系——产品交付后仅进行少量互动——将不再适用。取而代之的是，必须保持持续的合作关系，从规划、设计和扩展，到部署、监控和生命周期结束阶段的硬件、服务维护，以及技能提升认证，以满足关键数字基础设施不断变化的需求。

IT基础设施的未来会是什么样子？

对于任何依赖人工智能驱动增长和创新的企业而言，理解这些变化至关重要，而这绝非仅仅粗略地了解当前趋势就能实现的。Vertiv 的专家们将深入探讨未来几年的发展趋势，涵盖机架密度提升到冷却技术的未来发展方向等诸多方面。点击专家姓名，即可了解他们对企业和数据中心如何利用人工智能带来的挑战和机遇的独到见解。

彼得·潘菲尔
Vertiv全球电力副总裁谈未来电力发展

“应对这些电力挑战的秘诀是什么？我认为关键在于预测电力领域的具体变化。你需要了解芯片制造商的发展方向，也需要了解IT行业内部人士的想法。”

梁恒毅 (Stephen Liang)
Vertiv首席技术官兼执行副总裁谈未来韧性的日益复杂性

我们可以看到，人工智能对不同功能的需求往往需要不同程度的韧性。例如，训练所需的韧性与推理所需的韧性就不同。… 未来，韧性不再仅仅意味着保护应用程序本身，而是要保护资产价值。

Martin T. Olsen
Vertiv全球产品战略高级副总裁谈如何利用现有资产

在瞬息万变的环境中，如何才能充分利用现有资源，避免被时代淘汰？许多数据中心运营商需要考虑对现有资产进行改造升级。但随着机架密度持续加速增长，仅仅决定进行改造升级是不够的。您需要考虑改造升级的目标密度，以及改造升级过程中所需的冷却技术。