維諦首席產品與技術官 Scott Armul 表示：“數據中心行業正持續快速演進其設計、建設、運營和服務模式，以應對 AI 工廠對部署密度和速度的需求。我們注意到，多種技術力量交叉協同，包括超高密度應用需求，正在推動一系列變革性趨勢——高壓直流供電架構和先進液冷技術，作為重要基礎設施，支撐AI創新所需要的GW級規模擴展。同時，本地發電以及數字孿生技術也有望進一步提升 AI 應用的規模與速度。”
 

《Vertiv™ Frontiers 視界報告》在維諦此前發布的年度《數據中心趨勢預測》的基礎上進一步拓展。報告識別了推動數據中心創新的宏觀力量，包括：
 

超高密度——由 AI 與 HPC 工作負載加速推動

高速GW級擴展——數據中心正以空前的規模和速度進行部署

數據中心作為算力單元——AI 時代要求設施以整體系統的方式進行建設和運營

芯片多樣化——數據中心基礎設施必須適應不斷增加的芯片類型和計算架構

報告進一步闡述了這些宏觀力量如何塑造五大關鍵趨勢，影響數據中心產業特定領域的發展。
 

1. AI電力架構升級
 

目前，大多數數據中心仍采用從電網到 IT機柜的交直流混合供配電架構，通常經過三到四級電能轉換，存在一定能效損失。隨著AI負載持續攀升帶動功率密度不斷提高，傳統配電模式正逐步顯現出適應性挑戰。向更高電壓的直流架構轉型，可顯著降低電流和導體尺寸，減少轉換級數，同時將電能轉換集中在電源側。雖然交直流系統仍將并行存在，但隨著直流標準和設備逐步成熟，在機柜密度持續上升的背景下，高壓直流方案預計將得到更廣泛應用。此外，本地發電與微電網也將進一步推動高壓直流架構的部署。
 

2. 分布式AI 部署
 

迄今為止，為支持大語言模型（LLM），全球在 AI 數據中心的投資已達數十億美元，主要用于推動 AI 工具在企業和消費者中的廣泛應用。維諦認為，AI 正日益成為企業的核心能力，但 AI 推理服務的交付方式與部署位置，將取決于各企業組織的具體需求與應用場景。這一趨勢對各類企業均有影響，尤其是金融、國防和醫療等高度監管行業，由于數據主權、安全性或時延要求，可能需要通過本地數據中心維持私有或混合 AI 環境。數據中心用戶通過在新建或改造項目中，部署靈活可擴展的高密度供電與液冷系統，釋放更多算力潛力。
 

3. 能源自給加速
 

長期以來，大多數獨立數據中心依靠短期本地發電保障供電可靠性。然而，隨著電力供應壓力持續加大，尤其是 AI 數據中心，越來越需要實現長期能源自給。盡管現場發電在可靠性和靈活性等方面具有天然優勢，但當前對天然氣輪機等現場發電技術的投資，主要仍是由電力穩定性受限所推動。未來，“電力與制冷自給”（Bring Your Own Power & Cooling）等技術策略，有望成為能源自給的重要手段。
 

4. 數字孿生賦能設計和運營
 

隨著 AI 工作負載密度不斷提升、GPU 功率持續增強，行業對快速部署復雜 AI 工廠的需求也在同步增長。借助 AI 驅動的工具，數據中心能夠通過數字孿生進行虛擬建模與規格規劃，將 IT 系統與關鍵數字基礎設施深度整合，并通常以預制模塊化的方式作為算力單元進行部署，從而將部署到算力可用的時間（time-to-token）最多縮短 50%。這一方法對于高效實現未來 AI 所需的GW 級算力建設至關重要。
 

5. 自適應高可靠液冷系統
 

AI 工作負載和基礎設施的發展，加速了液冷技術的部署應用。反過來，AI 本身也可用于進一步優化和完善液冷解決方案，提升其系統性能。越來越多的運營方將液冷視為核心關鍵基礎設施， AI 則有望進一步提升液冷系統的能力。結合更完善的監測與控制系統，AI可以預測潛在故障，并對冷卻液和關鍵組件進行更高效的管理，提升液冷系統的智能化與穩定性。這一趨勢將增強高價值硬件及其相關的數據/工作負載的可靠性和可用性。
 

維諦技術業務遍及 130 多個國家和地區，為全球數據中心、通信網絡以及商業和工業設施提供關鍵數字基礎設施解決方案。公司擁有涵蓋電力管理、熱管理和 IT 基礎設施的完整產品與服務組合，從云端到網絡邊緣，助力客戶在日益復雜的數字化環境中實現持續運行、卓越性能和可擴展增長。
 

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