数据中心基础设施的未来：2025 年的五大关键预测

数据中心基础设施的未来：2025 年的五大关键预测

数据中心基础设施的快速发展受到人工智能 (AI)、资源效率和全球数字化转型不断增长的需求的突破性进步的推动。

展望今年，几个关键趋势将塑造行业，为企业和国家如何适应快速变化的格局所带来的挑战提供见解。

数据中心基础设施的 5 个预测

以下是 2025 年数据中心基础设施的五个预测。

1. 从 AI 训练转向推理

虽然 2024 年各组织将重点放在训练 AI 模型上，但 2025 年将标志着向 AI 推理的战略转变——即训练模型产生可操作见解的过程。

这一转变有望通过将 AI 推理与数字孪生和计算机视觉等技术相结合，优化移动和物联网设备的操作，从而彻底改变实时应用。

训练过程通常发生在电力充足、廉价的地区，但推理需要靠近最终用户，从而推动向主要大都市地区的转变。随着组织优先考虑延迟和响应能力，数据中心架构将不断发展。

IDC 预测，到 2027 年，大型企业 32% 的 AI 支出将集中在推理上。这一发展凸显了从孤立的训练环境过渡到互联的推理驱动系统的重要性。

2. 可持续发展计划的进步

随着企业越来越重视资源优化，提高能源效率和最大限度地减少环境影响的努力继续在数据中心战略中发挥重要作用。

液体冷却技术（包括直接液体冷却和浸入式冷却）因其在管理高密度工作负载方面的效率而受到青睐。水的密度是空气的 800 倍。

从实际角度来看，这意味着更少量的水可以达到与更大量的空气相同的冷却效果，使液体冷却成为一种更节省空间和更节能的解决方案，用于管理现代数据中心日益增加的热负荷。预先设计有冷冻水系统的数据中心将在未来几年变得更加普遍。

随着人工智能工作负载的增加，经济实惠的能源选择至关重要。数据中心越来越多地位于水电和地热能源等自然资源附近，以创造更可持续的效率并降低总体运营成本。

供应商必须满足不同的冷却偏好，提供液体和空气冷却解决方案的组合以适应不同的工作负载。

3. 人工智能工厂的崛起

人工智能工厂正在成为改变游戏规则的基础设施解决方案，将超级计算能力与人工智能即服务 (AIaaS) 模型相结合。这些设施利用尖端的图形处理单元 (GPU) 加速器机架将原始数据转化为可操作的情报，使组织能够以前所未有的效率部署人工智能功能。

这些工厂可能提供针对特定行业（例如医疗保健、金融或制造业）量身定制的预构建模型、库和功能，从而降低采用人工智能的复杂性。

随着人工智能继续渗透到每个行业，人工智能工厂将在实现先进人工智能能力的民主化方面发挥关键作用，为各种规模的企业提供利用人工智能驱动的洞察力来推动决策和创新的机会。

人工智能工厂有望在自主人工智能系统的开发中发挥作用，为专有和私有数据处理提供安全的环境。

4. 自主人工智能的发展

随着各国寻求在人工智能技术领域确立领导地位，自主人工智能（即开发专有的、特定国家的人工智能模型）正在获得关注。

与《通用数据保护条例》（GDPR）和《加州消费者隐私法案》（CCPA）等区域数据保护法一样，主权 AI 模型受针对原产国量身定制的具体法规管辖。

专有 AI 模型对于保护敏感的国家数据和防止依赖外国技术至关重要。

近年来，欧盟 (EU) 出台了《AI 法案》，旨在规范人工智能系统，确保其安全、合乎道德并符合基本权利。

有趣的是，在美国，特朗普总统撤销了前总统拜登此前提出的一项 AI 行政命令，该命令同样对 AI 发展进行了监督——以促进该国进一步的 AI 创新。今年，预计会有更多国家投资主权 AI 计划，以保持竞争力并保护其知识产权。

5. 混合和私有 AI 模型

随着组织优先考虑数据隐私和控制，混合和私有 AI 开发将在今年继续增长。处理敏感数据的公司（例如金融和医疗保健行业）将越来越多地采用私有 AI 模型或混合方法来确保安全。

虽然大型企业将大量投资专用私有基础设施，但小型组织将利用混合模型来平衡成本效益和安全性。这些混合和私有 AI 策略将成为 AI 工厂和主权 AI 计划的基础要素，为各种规模的企业提供可扩展且安全的选项。

混合和私有 AI 模型有望支撑对 AI 工厂和主权 AI 的需求，为各种规模的组织提供灵活且安全的选择。

主要趋势

2025 年塑造数据中心基础设施的趋势——从 AI 驱动的向推理的过渡、不断发展的能源格局到主权技术——凸显了该行业的快速发展。

企业和国家正在重新定义如何管理、处理和利用数据来推动创新和经济增长。

展望未来，数据中心将超越其作为基础设施枢纽的传统角色，成为全球进步的战略推动者，促进塑造商业和社会未来的技术进步。

本文原文来自前程无忧