律回春暉漸，萬象始更新。回望2024年
，我們見證了數據中心行業諸多的創新成果，以及持續發展變化的趨勢、重大突破與進步。作為推動千行百業實現顛覆性變革的引擎，人工智能的影響力日益顯著。2024年不僅賦予我們深刻的洞察，也為2025年乃至更遠的未來奠定了發展基調。

正如市場所預期，2024年AI技ji術shu及ji其qi應ying用yong實shi現xian了le加jia速su落luo地di，並bing迎ying來lai爆bao發fa式shi增zeng長chang，在zai重zhong塑su算suan力li需xu求qiu格ge局ju的de同tong時shi
，也ye掀xian起qi了le前qian所suo未wei有you的de創chuang新xin浪lang潮chao。作zuo為wei產chan業ye變bian革ge的de核he心xin力li量liang，數shu據ju中zhong心xin、加速計算基礎設施
、供配電與製冷係統亦在不斷演進，以滿足AI工作負載驅動的數字化需求。此外，隨AI技ji術shu的de蓬peng勃bo發fa展zhan，可ke持chi續xu發fa展zhan已yi然ran成cheng為wei數shu字zi基ji礎chu設she施shi建jian設she的de戰zhan略lve焦jiao點dian。越yue來lai越yue多duo的de數shu據ju中zhong心xin開kai始shi轉zhuan向xiang使shi用yong可ke再zai生sheng能neng源yuan，並bing實shi施shi有you效xiao的de需xu求qiu管guan理li措cuo施shi

，以yi減jian少shao數shu字zi基ji礎chu設she施shi的de碳tan排pai放fang。在zai全quan球qiu範fan圍wei內nei，幾ji乎hu所suo有you企qi業ye和he超chao大da規gui模mo數shu據ju中zhong心xin運yun營ying商shang都dou在zai積ji極ji采cai用yong更geng高gao效xiao的de製zhi冷leng技ji術shu，製zhi定ding淨jing零ling碳tan排pai放fang目mu標biao，將jiang建jian設she環huan境jing友you好hao型xing數shu據ju中zhong心xin作zuo為wei發fa展zhan的de第di一yi要yao務wu。

預見行業變革的確定性趨勢

回顧2024年數字基礎設施的發展趨勢與持續激增的AI需求
，施耐德電氣認為，盡管未來總是充滿不確定性，但我們依然確信
，2025年將依然是充滿變革、創新與增長的一年，各個行業領域都將迎來全新的發展機遇。

AI算力需求主要分為訓練、推理兩大核心功能。其中

，訓練工作負載用於模型的構建和優化
，而推理則專注於執行決策製定、內容生成，以及全麵自動化等任務。在數據中心領域，AI推(tui)理(li)技(ji)術(shu)的(de)應(ying)用(yong)已(yi)然(ran)取(qu)得(de)顯(xian)著(zhu)進(jin)展(zhan)，尤(you)其(qi)是(shi)在(zai)邊(bian)緣(yuan)計(ji)算(suan)需(xu)求(qiu)日(ri)益(yi)增(zeng)長(chang)的(de)背(bei)景(jing)下(xia)，對(dui)實(shi)時(shi)數(shu)據(ju)處(chu)理(li)的(de)需(xu)求(qiu)促(cu)使(shi)其(qi)盡(jin)可(ke)能(neng)靠(kao)近(jin)數(shu)據(ju)源(yuan)，有(you)效(xiao)提(ti)高(gao)運(yun)營(ying)效(xiao)率(lv)。然(ran)而(er)，當(dang)前(qian)AI的發展軌跡與早期的預期存在偏差，特別是對於那些已構建用於AI模型（例如大語言模型）的龐大訓練集群
，具備強大加速計算能力的企業

，當這些集群已經完成訓練任務，可能會轉型為執行推理、決策製定和內容創作等任務的平台。

此前，業界普遍預期
，在AI模型訓練完成後

，將會貼近用戶側建立微型、高效的推理集群，以實現邊緣AI的快速部署。然而
，令人意外的是
，AI服務供應商並未在數據源附近部署小型邊緣AI係統，而是傾向於繼續利用龐大集中式訓練集群來執行推理任務，這種模式無疑促進了“推理數據中心”的興起。對於無需高算力的推理任務來說

，使用訓練集群可能會導致算力過剩問題的出現。展望2025年，隨著邊緣設備運行效率的提升
、延遲的降低

、數shu據ju安an全quan性xing的de增zeng強qiang以yi及ji應ying用yong定ding製zhi化hua的de趨qu勢shi，利li用yong邊bian緣yuan計ji算suan進jin行xing推tui理li的de轉zhuan變bian趨qu勢shi將jiang逐zhu漸jian增zeng強qiang。當dang然ran，這zhe一yi轉zhuan變bian將jiang是shi一yi個ge循xun序xu漸jian進jin的de過guo程cheng，企qi業ye需xu要yao調tiao整zheng其qi基ji礎chu設she施shi以yi適shi應ying實shi時shiAI應用日益增長的需求。在此期間，數據中心推理仍將是主要的解決方案，即便這意味著要使用大量資源來處理較小的任務。

施(shi)耐(nai)德(de)電(dian)氣(qi)關(guan)注(zhu)到(dao)，近(jin)年(nian)來(lai)
，各(ge)方(fang)正(zheng)積(ji)極(ji)致(zhi)力(li)於(yu)強(qiang)化(hua)數(shu)據(ju)中(zhong)心(xin)與(yu)公(gong)共(gong)事(shi)業(ye)機(ji)構(gou)在(zai)預(yu)測(ce)和(he)趨(qu)勢(shi)分(fen)析(xi)方(fang)麵(mian)的(de)協(xie)同(tong)，特(te)別(bie)是(shi)電(dian)力(li)使(shi)用(yong)效(xiao)率(lv)的(de)優(you)化(hua)方(fang)麵(mian)。展(zhan)望(wang)未(wei)來(lai)，隨(sui)著(zhe)公(gong)共(gong)事(shi)業(ye)機(ji)構(gou)與(yu)數(shu)據(ju)中(zhong)心(xin)之(zhi)間(jian)的(de)數(shu)據(ju)共(gong)享(xiang)機(ji)製(zhi)日(ri)益(yi)成(cheng)熟(shu)，AIjishujiangtuidongshujuzhongxingengshenrudirongrugonggongshiyedianlishengtaixitong，fahuiguanjianzuoyong。zhejiangshideshujuzhongxinnenggougengjiahelidixuanzedianligongyingmoshi，bingzaixuyaoshiwufengqiehuanzhiliwangmoshi，zhuanershiyongbeiyongdianyuan。yuji2025年，數據中心對於穩定的可再生能源（如風能、太陽能等）的需求將日益迫切，同時電池儲能係統（BESS）的de引yin入ru將jiang成cheng為wei解jie決jue電dian力li供gong應ying不bu足zu的de關guan鍵jian。數shu據ju中zhong心xin與yu公gong共gong事shi業ye機ji構gou之zhi間jian的de合he作zuo將jiang進jin一yi步bu加jia深shen。數shu據ju中zhong心xin運yun營ying商shang將jiang基ji於yu可ke再zai生sheng能neng源yuan的de可ke用yong性xing，優you化huaBESSchongdianzhouqi，quebaodianyuanchubeichongzu
，bingzaiyilaihuashiranliaofadianhuotiaojiedianlibodongshijinxingfangdian。suizhexingyedejinbu，cileihezuozhengriyizengduo，bingqiegengjiashenruyuguifanhua。

weilaijinian
，dianligongyingduiyushujuzhongxindezhongyaoxingriyituxian
，zhejiangcushiyejiegengjiajijiditansuobaokuokezaishengnengyuanzaineideduoyanghuanengyuanjiegou。nengyuanjiegoudeduoyanghuabujinkeyimanzushujuzhongxinbuduanpanshengdenengyuanxuqiu，haijiangyouxiaotishengnengyuanzigeilv。muqian，zhongduokejijutouzhengjiamabujudaxingnengyuanxiangmu，xianshichuqiyeduibaozhangdianligongyingwendingxingdeguanzhuzhengzaixianzhushangsheng。ciwai，xuduoqiyejihuazaizhandiananzhuangranqilunji，yizengqiangnengyuangongyingdelinghuoxingyukekaoxing。zaizheyizhuanxingguochengzhong，xiaoxingmokuaihuahefanyingdui（SMR）的潛力尤為突出
，其不僅承諾實現無水運行、高安全性以及更小占地麵積
，並且有望采用回收鈾用於發電。一旦SMR經過充分測試並獲得監管部門的批準

，則有可能引領數據中心乃至其他行業領域徹底改變能源生產方式。

展望2025年(nian)，數(shu)據(ju)中(zhong)心(xin)運(yun)營(ying)商(shang)和(he)托(tuo)管(guan)服(fu)務(wu)商(shang)正(zheng)著(zhe)力(li)打(da)造(zao)加(jia)速(su)計(ji)算(suan)能(neng)力(li)
，以(yi)更(geng)好(hao)地(di)服(fu)務(wu)於(yu)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)應(ying)用(yong)，這(zhe)一(yi)趨(qu)勢(shi)可(ke)能(neng)導(dao)致(zhi)傳(chuan)統(tong)企(qi)業(ye)級(ji)和(he)雲(yun)托(tuo)管(guan)數(shu)據(ju)中(zhong)心(xin)的(de)建(jian)設(she)需(xu)求(qiu)相(xiang)對(dui)減(jian)少(shao)。市(shi)場(chang)對(dui)具(ju)備(bei)加(jia)速(su)計(ji)算(suan)和(he)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)能(neng)力(li)的(de)數(shu)據(ju)中(zhong)心(xin)需(xu)求(qiu)激(ji)增(zeng)，已(yi)然(ran)引(yin)發(fa)了(le)相(xiang)關(guan)企(qi)業(ye)對(dui)電(dian)力(li)資(zi)源(yuan)的(de)激(ji)烈(lie)競(jing)爭(zheng)。企(qi)業(ye)在(zai)獲(huo)得(de)建(jian)設(she)許(xu)可(ke)前(qian)，正(zheng)積(ji)極(ji)與(yu)電(dian)力(li)供(gong)應(ying)商(shang)進(jin)行(xing)談(tan)判(pan)
，以(yi)確(que)保(bao)充(chong)足(zu)的(de)電(dian)力(li)供(gong)應(ying)。此(ci)外(wai)，值(zhi)得(de)注(zhu)意(yi)的(de)是(shi)，不(bu)少(shao)此(ci)前(qian)未(wei)曾(zeng)涉(she)足(zu)數(shu)據(ju)中(zhong)心(xin)領(ling)域(yu)的(de)商(shang)業(ye)地(di)產(chan)企(qi)業(ye)
，正(zheng)紛(fen)紛(fen)進(jin)軍(jun)這(zhe)一(yi)市(shi)場(chang)
，顯(xian)示(shi)出(chu)數(shu)據(ju)中(zhong)心(xin)行(xing)業(ye)的(de)吸(xi)引(yin)力(li)及(ji)其(qi)基(ji)礎(chu)設(she)施(shi)投(tou)資(zi)的(de)增(zeng)長(chang)潛(qian)力(li)。

毫無疑問
，AI技術將繼續引領數據中心產業的未來，不僅推動技術革新與結構優化，也將加速實現碳中和目標、優化水資源利用，幾乎100%采用綠色材料，部署先進的液冷解決方案，以及將AI技術廣泛應用於數據中心的設計、維護、供配電係統、備用電源、製(zhi)冷(leng)係(xi)統(tong)自(zi)動(dong)化(hua)管(guan)理(li)等(deng)也(ye)是(shi)行(xing)業(ye)發(fa)展(zhan)的(de)關(guan)鍵(jian)方(fang)向(xiang)。技(ji)術(shu)的(de)日(ri)新(xin)月(yue)異(yi)促(cu)使(shi)數(shu)據(ju)中(zhong)心(xin)持(chi)續(xu)迭(die)代(dai)演(yan)進(jin)，以(yi)適(shi)應(ying)市(shi)場(chang)需(xu)求(qiu)的(de)變(bian)化(hua)，並(bing)推(tui)動(dong)顛(dian)覆(fu)性(xing)創(chuang)新(xin)與(yu)突(tu)破(po)。我(wo)們(men)有(you)充(chong)分(fen)的(de)理(li)由(you)相(xiang)信(xin)，未(wei)來(lai)我(wo)們(men)將(jiang)見(jian)證(zheng)更(geng)多(duo)令(ling)人(ren)振(zhen)奮(fen)的(de)驚(jing)喜(xi)與(yu)成(cheng)就(jiu)。