从云数据中心到云+智算中心，未来数据中心如何发展？
华为数据中心能源领域总裁尧权表示，未来5年全球AI算力年复合增长率超80%，数据中心将向云+智算中心演进。
AI大模型时代，未来5年全球AI算力年复合增长率超过80%，数据中心逐步从云数据中心向云+智算中心演进。 华为数据中心能源领域总裁尧权日前作出如上表示。高效、安全、低碳是未来的数据中心应该有的样子，产业如何掌握发展大势中的机遇? 安全是数据中心核心需求 据Uptime数据，从2019年到2022年,数据中心业务中断损失超过10万美元的比例,已经从39%上升至71%，且会随着算力需求翻番成倍增长。毫无疑问，安全可靠是数据中心最核心需求，应具有最高优先级。 为确保数据中心的安全可靠运行，在产品设计、生产环节就要贯穿 全链安全 的理念，同时严控产线质量,高度自动化，减少人为干预，保障产品的高可靠性。传统大型数据中心多采用集中式制冷架构的方案，如传统冷冻水系统，冷冻站涉及七大子系统和几十种设备，一旦发生单点故障，可能会影响整个冷冻站的安全运行。相较之下，分布式制冷架构灵活，各个子系统相互独立，单台设备故障不会影响其他设备运行，故障域更小，可靠性更高，可以直接从架构设计上避免数据中心制冷系统的单点故障，提升数据中心的运行可靠性。 数据中心的维护往往是 事后型 ，但随着智算时代的到来，数据中心的故障响应时间大幅缩短。未来数据中心基础设施的运维，预测性维护将成为标配，从 事后型 转为 事前型 。得益于AI技术的快速发展，预测性维护的范围将持续扩大，从电容、风扇等易损件的寿命预测、设备的热失控预警到制冷系统的漏液预警，都能提前预测，提前处理避免事故的发生，做到 治未病 ，从被动 救火 走向主动 防火 。 随着数字化、智能化程度的加深，网络安全风险也在成倍增加，网络攻击越来越常态化。不管是UPS还是空调设备，一旦遭遇恶意攻击，都会直接影响数据中心的安全。未来，数据中心基础设施，硬件安全加软件安全，才是全方位的安全，软件安全要从供应安全、纵深防御和运维/运营安全三个维度，构筑全生命周期网络安全防护体系。
数据中心基础设施运营管理 专注数据中心基础设施规划设计、建造施工、测试验证及运营管理，分享行业发展趋势及新技术应用。
AI大模型时代，未来5年全球AI算力年复合增长率超过80%，数据中心逐步从云数据中心向云+智算中心演进。 华为数据中心能源领域总裁尧权日前作出如上表示。高效、安全、低碳是未来的数据中心应该有的样子，产业如何掌握发展大势中的机遇? 安全是数据中心核心需求 据Uptime数据，从2019年到2022年,数据中心业务中断损失超过10万美元的比例,已经从39%上升至71%，且会随着算力需求翻番成倍增长。毫无疑问，安全可靠是数据中心最核心需求，应具有最高优先级。 为确保数据中心的安全可靠运行，在产品设计、生产环节就要贯穿 全链安全 的理念，同时严控产线质量,高度自动化，减少人为干预，保障产品的高可靠性。传统大型数据中心多采用集中式制冷架构的方案，如传统冷冻水系统，冷冻站涉及七大子系统和几十种设备，一旦发生单点故障，可能会影响整个冷冻站的安全运行。相较之下，分布式制冷架构灵活，各个子系统相互独立，单台设备故障不会影响其他设备运行，故障域更小，可靠性更高，可以直接从架构设计上避免数据中心制冷系统的单点故障，提升数据中心的运行可靠性。 数据中心的维护往往是 事后型 ，但随着智算时代的到来，数据中心的故障响应时间大幅缩短。未来数据中心基础设施的运维，预测性维护将成为标配，从 事后型 转为 事前型 。得益于AI技术的快速发展，预测性维护的范围将持续扩大，从电容、风扇等易损件的寿命预测、设备的热失控预警到制冷系统的漏液预警，都能提前预测，提前处理避免事故的发生，做到 治未病 ，从被动 救火 走向主动 防火 。 随着数字化、智能化程度的加深，网络安全风险也在成倍增加，网络攻击越来越常态化。不管是UPS还是空调设备，一旦遭遇恶意攻击，都会直接影响数据中心的安全。未来，数据中心基础设施，硬件安全加软件安全，才是全方位的安全，软件安全要从供应安全、纵深防御和运维/运营安全三个维度，构筑全生命周期网络安全防护体系。
高质量交付与高效运营并重
互联网云厂商全球业务加速发展，带动数据中心建设需求显著增长。而传统的数据中心建设模式，建设速度慢、工程复杂，不能满足快速部署的要求。因此，建设周期更短、质量更高的预制化、模块化方案将成为首选。通过 工程产品化 和 产品模块化 ，在工厂一体化集成，完成预制和预调试，保证现场交付的是高质量产品，有效缩短交付周期，同时满足客户业务快速上线需求，还大幅减少现场施工造成的 三废 垃圾。
从千柜级建筑到万柜级园区，数据中心呈现规模化、集约化发展趋势，相应的整体运维复杂度也大幅提升，且数据中心设备多为 哑 设备，依赖传统巡检难度大，对技能的要求较高，故障定位时间长。构建专业化的管理平台，可以显著提升数据中心运维效率和准确性，通过原厂的专业化管理平台，帮助客户构建设备深度管理能力，大大降低运维难度，做到快速判断问题，及时排除故障。
实现低碳的几种路径 当前正处于通用算力到智能算力的过渡期，同一个数据中心会同时存在通用算力和智能算力场景。通用服务器单柜功率密度一般不超过15kW，风冷型设备即可满足制冷需求，而智算中心单柜功率密度通常超过30kW，这种场景往往需要液冷来散热。对于需求不确定的业务场景，风液融合将成为适配未来的数据中心优选架构，通过风冷+液冷可调比例的组合，灵活适应业务需求变化，保护用户投资。 当前，风冷方案在应用当中仍占主流，在冷源侧，间接蒸发冷却方案相较冷冻水系统，在架构、效率和运维方面存在明显优势，是现在和未来最经济适用的制冷方案。间接蒸发冷却的分布式制冷架构可有效避免单点故障，可靠性更高，并且通过最大化利用自然冷源以及一次热交换，就能在寒冷地区绝大部分时间实现无需压缩机制冷。同时，针对智能算力需求，间接蒸发冷却还可以支持未来演进的架构，进一步适配液冷的计算场景。 此外，数据中心能效的提升要转换思路，从关注部件效率转为系统工程优化，用系统工程思维的视角综合审视，在现实条件和部件技术水平之间进行权衡，得出最优解，如UPS双变换模式转向S-ECO、数据中心PUE转向PFPUE(算力PUE)，端到端地进行数据中心能效优化。 在数据中心节能方面，除了新建的数据中心，仍有大量存量数据中心PUE远高于 一体化大数据中心 政策要求，面临节能改造的迫切需求。传统的节能改造需要停线停业务，存在业务中断的风险，而采用人工调整优化的方式，难度大、效果差。相较之下，AI能效调优解决方案通过预置AI算法和大数据模型，可对存量数据中心实现节能优化，且AI调优不依赖人工经验，优化速度快，效果好。现代战争需要快速、明智的决策。军事领导人不再拥有静候战果的奢侈时间窗口，而随时需要面对危急情况下达指令。由AI驱动的决策支持系统正协助军事领导人分析大量数据、实时模拟场景，而后根据不同条件提出最佳策略。这些AI系统能够评估风险、给出可能的结果并实时推荐行动方案。
当年基尔辛格面试英特尔的时候，还是一名职业学校的少年电脑极客。有12名候选人申请了位于硅谷的一个入门级技术员职位。他是第12
数据中心基础设施运营管理 专注数据中心基础设施规划设计、建造施工、测试验证及运营管理，分享行业发展趋势及新技术应用。
