為未知做好準備：人工智能時代數據中心的未來保障

隨著技術進步和可持續發展要求的不斷提高，數據中心行業正經歷著一場變革，不僅需要高效運營的設施，更需要具備面向未來的韌性和適應性。

地緣政治的不確定性加劇了供應鏈和定價的復雜性，因此，成功發展的關鍵在于找到靈活性、成本、速度和風險之間的最佳平衡點，以確保長期價值。

在人工智能 (AI) 的背景下，開發能夠靈活應對未來需求且經濟高效的設施尤為緊迫。人工智能正在重塑數據中心的物理和運營需求。傳統的數據中心以通用服務器為中心，滿足傳統的電力和冷卻需求，已無法滿足這些需求。人工智能工作負載，例如涉及大型語言模型和加速計算的工作負載，需要高密度機架，通常配備多個圖形處理單元 (GPU) 和數據處理單元 (DPU)。

這種轉變對設計產生了重大影響。例如，液冷曾經是一種小眾解決方案，如今卻變得越來越必要，因為它可以有效管理人工智能服務器的散熱。根據施耐德電氣近期發布的行業分析報告，預計到2025年，高達60%的新服務器部署將支持人工智能(AI)應用，其中許多應用需要液冷或混合冷卻系統。這標志著該行業數十年來一直主導的全風冷環境發生了重大轉變。

為滿足人工智能需求而設計也意味著需要重新思考設施所需的空間大小。開發商正在擴建現有園區，并將工業用地(例如舊工廠)改造為多層數據中心。例如，據報道，Vantage公司計劃在威爾士布里真德的前福特汽車工廠建造一個包含10棟建筑的園區。

在某些地區，為了滿足日益增長的需求，特別是人工智能工作負載的需求，垂直擴張也在被考慮。除了更大的占地面積，人工智能數據中心還需要更密集、更復雜的操作系統，這反過來又要求結構系統能夠支撐更重的設備負載，以及可擴展的電力基礎設施以滿足更高的電力需求。

鑒于變革的規模和速度，市場尚未就如何設計和交付這些人工智能就緒型設施達成標準共識，這并不令人意外。許多開發商正在采用混合方法，在設計時既考慮當前的云端工作負載，也預留了未來進行調整以適應人工智能更廣泛應用的空間。這依賴于周密的場景規劃，以確保設施能夠隨著技術的演進而靈活調整。

這種前瞻性規劃在降低供應鏈風險方面也發揮著至關重要的作用。Linesight 近期發布的《建筑市場洞察報告》顯示，由于貿易政策和關稅的變化，全球建筑業持續面臨波動。

我曾在亞太和歐洲參與過多個項目，親眼目睹了那些及早與供應鏈對接并保持開發流程透明的客戶，更有利于確保產能并維持交付進度。資格預審框架和早期承包商接洽正逐漸成為標準做法，幫助客戶確保產能并保證多個地點的質量。以信任為基礎的模式，優先考慮長期合作關系而非交易性采購，已被證明能有效管理風險并確保交付的連續性。

可持續性是推動變革的另一關鍵驅動力，也是開發商的首要任務。據估計，數據中心消耗了全球約 2% 的電力，預計到 2026 年這一數字將翻一番，因此開發商面臨著降低環境影響的壓力。許多開發商現在通過綠色債券或可持續發展掛鉤貸款，將資本投入與可持續發展績效掛鉤。這種金融聯系正在影響設計決策，從使用替代備用系統到整合可再生能源和低碳材料。

在英國和整個歐洲，監管框架正在不斷發展以反映這些優先事項。關于熱排放和能源效率的新指令正在指導設計決策，尤其是在備用電源系統和冷卻技術方面。例如，一些開發商正在探索將柴油發電機與電池儲能系統 (BESS) 相結合的混合備用系統，以確保熱輸出低于監管閾值。

隨著該行業的不斷發展，適應能力將成為成功數據中心戰略的關鍵特征。最終目標是在準備就緒和韌性之間取得平衡。沒有一勞永逸的解決方案，但通過在設計中融入靈活性、盡早與供應鏈互動以及與可持續發展和監管趨勢保持一致，開發商可以讓自己做好準備，以滿足當前和未來的需求。

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