施耐德电气：2025，AI将继续定义数据中心产业未来变革

律回春晖渐，万象始更新。回望2024年，我们见证了数据中心行业诸多的创新成果，以及持续发展变化的趋势、重大突破与进步。作为推动千行百业实现颠覆性变革的引擎，人工智能的影响力日益显著。2024年不仅赋予我们深刻的洞察，也为2025年乃至更远的未来奠定了发展基调。

正如市场所预期，2024年AI技术及其应用实现了加速落地，并迎来爆发式增长，在重塑算力需求格局的同时，也掀起了前所未有的创新浪潮。作为产业变革的核心力量，数据中心、加速计算基础设施、供配电与制冷系统亦在不断演进，以满足AI工作负载驱动的数字化需求。此外，随AI技术的蓬勃发展，可持续发展已然成为数字基础设施建设的战略焦点。越来越多的数据中心开始转向使用可再生能源，并实施有效的需求管理措施，以减少数字基础设施的碳排放。在全球范围内，几乎所有企业和超大规模数据中心运营商都在积极采用更高效的制冷技术，制定净零碳排放目标，将建设环境友好型数据中心作为发展的第一要务。

预见行业变革的确定性趋势

回顾2024年数字基础设施的发展趋势与持续激增的AI需求，施耐德电气认为，尽管未来总是充满不确定性，但我们依然确信，2025年将依然是充满变革、创新与增长的一年，各个行业领域都将迎来全新的发展机遇。

AI算力需求主要分为训练、推理两大核心功能。其中，训练工作负载用于模型的构建和优化，而推理则专注于执行决策制定、内容生成，以及全面自动化等任务。在数据中心领域，AI推理技术的应用已然取得显著进展，尤其是在边缘计算需求日益增长的背景下，对实时数据处理的需求促使其尽可能靠近数据源，有效提高运营效率。然而，当前AI的发展轨迹与早期的预期存在偏差，特别是对于那些已构建用于AI模型（例如大语言模型）的庞大训练集群，具备强大加速计算能力的企业，当这些集群已经完成训练任务，可能会转型为执行推理、决策制定和内容创作等任务的平台。

此前，业界普遍预期，在AI模型训练完成后，将会贴近用户侧建立微型、高效的推理集群，以实现边缘AI的快速部署。然而，令人意外的是，AI服务供应商并未在数据源附近部署小型边缘AI系统，而是倾向于继续利用庞大集中式训练集群来执行推理任务，这种模式无疑促进了“推理数据中心”的兴起。对于无需高算力的推理任务来说，使用训练集群可能会导致算力过剩问题的出现。展望2025年，随着边缘设备运行效率的提升、延迟的降低、数据安全性的增强以及应用定制化的趋势，利用边缘计算进行推理的转变趋势将逐渐增强。当然，这一转变将是一个循序渐进的过程，企业需要调整其基础设施以适应实时AI应用日益增长的需求。在此期间，数据中心推理仍将是主要的解决方案，即便这意味着要使用大量资源来处理较小的任务。

施耐德电气关注到，近年来，各方正积极致力于强化数据中心与公共事业机构在预测和趋势分析方面的协同，特别是电力使用效率的优化方面。展望未来，随着公共事业机构与数据中心之间的数据共享机制日益成熟，AI技术将推动数据中心更深入地融入公共事业电力生态系统，发挥关键作用。这将使得数据中心能够更加合理地选择电力供应模式，并在需要时无缝切换至离网模式，转而使用备用电源。预计2025年，数据中心对于稳定的可再生能源（如风能、太阳能等）的需求将日益迫切，同时电池储能系统（BESS）的引入将成为解决电力供应不足的关键。数据中心与公共事业机构之间的合作将进一步加深。数据中心运营商将基于可再生能源的可用性，优化BESS充电周期，确保电源储备充足，并在依赖化石燃料发电或调节电力波动时进行放电。随着行业的进步，此类合作正日益增多，并且更加深入与规范化。

未来几年，电力供应对于数据中心的重要性日益凸显，这将促使业界更加积极地探索包括可再生能源在内的多样化能源结构。能源结构的多样化不仅可以满足数据中心不断攀升的能源需求，还将有效提升能源自给率。目前，众多科技巨头正加码布局大型能源项目，显示出企业对保障电力供应稳定性的关注正在显著上升。此外，许多企业计划在站点安装燃气轮机，以增强能源供应的灵活性与可靠性。在这一转型过程中，小型模块化核反应堆（SMR）的潜力尤为突出，其不仅承诺实现无水运行、高安全性以及更小占地面积，并且有望采用回收铀用于发电。一旦SMR经过充分测试并获得监管部门的批准，则有可能引领数据中心乃至其他行业领域彻底改变能源生产方式。

展望2025年，数据中心运营商和托管服务商正着力打造加速计算能力，以更好地服务于人工智能应用，这一趋势可能导致传统企业级和云托管数据中心的建设需求相对减少。市场对具备加速计算和人工智能能力的数据中心需求激增，已然引发了相关企业对电力资源的激烈竞争。企业在获得建设许可前，正积极与电力供应商进行谈判，以确保充足的电力供应。此外，值得注意的是，不少此前未曾涉足数据中心领域的商业地产企业，正纷纷进军这一市场，显示出数据中心行业的吸引力及其基础设施投资的增长潜力。

毫无疑问，AI技术将继续引领数据中心产业的未来，不仅推动技术革新与结构优化，也将加速实现碳中和目标、优化水资源利用，几乎100%采用绿色材料，部署先进的液冷解决方案，以及将AI技术广泛应用于数据中心的设计、维护、供配电系统、备用电源、制冷系统自动化管理等也是行业发展的关键方向。技术的日新月异促使数据中心持续迭代演进，以适应市场需求的变化，并推动颠覆性创新与突破。我们有充分的理由相信，未来我们将见证更多令人振奋的惊喜与成就。