隨著數據中心運營商努力預判人工智慧將以多快速度、在多大程度上推動容量、成本與運營需求的增長，整個行業的不確定性正在持續上升。
人工智慧正在將過去相互獨立的風險——成本、容量預測、電力供給與人才儲備——壓縮到同一張議程上，與此同時推動機櫃密度不斷攀升，促使工作負載向第三方設施遷移，並迫使運營商採用分階段建設策略。儘管斷電事故數量有所下降，但這些現象共同預示著一個雙速發展的未來：面向人工智慧集群的高密度軌道，與面向企業傳統負載的常規軌道，正在逐漸分叉。
Uptime Institute 第 16 屆年度全球數據中心調查於 2026 年 7 月 29 日發布，匯集了 2026 年 4 月至 5 月間超過 1,600 名受訪者的反饋，其中包括 800 余名數據中心所有者與運營商。
調查主要發現如下：
79% 的運營商表示，成本問題至少在一定程度上引發了管理層的關注。
機櫃密度眾數（即最常見的密度值）已達 11 千瓦，高於 2025 年的 9 千瓦。
53% 的運營商目前追蹤水資源使用情況，高於 2025 年的 47%。
47% 的運營商在過去三年內經歷過一次造成實質影響的中斷事故，較上年同期下降 3 個百分點。
46% 的 IT 工作負載如今運行於第三方設施（包括託管機房與雲環境），首次超越企業自有設施的 44%，成為主流部署方式。
53% 的運營商反映難以找到合格候選人，高於 2025 年的 46%。
"沒有人——或者說極少有人——對這些問題中的很多真正有清晰的答案。"Uptime Institute 研究執行總監安迪·蘿倫斯在一場介紹調查結果的網路研討會上如此表示。
人工智慧的不確定性使容量預測躋身首要關切
成本連續第四年位居管理層最關注的議題之首，但領先優勢正在收窄。儘管 79% 的運營商表示管理層至少在一定程度上對成本感到擔憂，但將其列為首要憂慮的比例已從 2024 年的 44% 下降至 38%。容量預測的關注度大幅上升，76% 的受訪者至少有所擔憂，與成本幾乎並駕齊驅；供應鏈中斷以 72% 緊隨其後，電力供應可用性則以 64% 位列第四。Uptime Institute 研究分析師道格拉斯·唐納蘭表示，滿足人工智慧基礎設施需求今年首次進入六大關切事項，取代了 2025 年排名第三的設施能效改善目標。
蘿倫斯將上述多重壓力相互關聯，指出人工智慧的影響已成為貫穿整個供應鏈的橫向驅動力——即便是那些並未直接運行人工智慧工作負載的運營商也難以倖免。他表示，託管機房費率、設備成本、電價以及人員薪資，均以快於總體通脹的速度上漲。
成本擔憂程度的相對下降，並不意味著運營商對資金問題的重視減少。"這隻說明其他問題變得更加嚴峻了。"蘿倫斯說。
機櫃密度突破 11 千瓦，人工智慧與企業工作負載走向分化
調查歷史上，機櫃密度眾數首次超過每機櫃 11 千瓦。若排除少數設計密度超過 30 千瓦的設施，平均值為 7.8 千瓦，較 2025 年的 7.5 千瓦小幅上升。
運營商實際上正同時為兩個截然不同的市場做規劃：高密度人工智慧訓練集群，以及基於 CPU 的企業工作負載——後者在現有裝機容量中仍占據多數。
"人工智慧訓練領域——也就是所謂的 AI 工廠——正以遠超其他領域的速度推動機櫃密度不斷攀升。"Uptime Institute 首席技術官克里斯·布朗說。
布朗同時提醒，企業工作負載本身每年仍以 25% 至 30% 的速度持續增長。如果按照人工智慧規模的密度進行設計，卻沒有相應規模的人工智慧工作負載來填充，就有可能導致容量閒置浪費。為了對沖這種不確定性，越來越多的運營商開始採用分階段建設策略——先按當前已知密度建設投入使用，再隨著工作負載需求逐漸明朗，陸續追加電力和冷卻容量，他說。
可持續發展追蹤有所回升，碳核算仍存明顯滯後
在 2025 年出現階段性放緩之後，收集可持續發展指標的運營商比例重回長期上升趨勢。電力消耗是最常被追蹤的指標，比例高達 87%，PUE（電能使用效率）以 79% 緊隨其後。然而碳核算仍明顯落後：僅有 21% 的運營商追蹤範圍三排放——即組織直接運營和外購能源之外的供應鏈間接排放。
過去兩三年間，人工智慧幾乎占據了管理層的全部注意力。
"構建人工智慧能力，已成為幾乎所有大型商業數據中心企業的頭號關切。"蘿倫斯說，"可持續發展被提及的頻率越來越少。"
儘管如此，企業對可持續發展的底層承諾並未就此消失。
"事實是，我們接觸的幾乎每一位企業客戶——儘管他們很可能在某種程度上放寬了規則、調低了部分優先級、重寫了部分目標——仍然都認為可持續發展是重要的，也相信它未來將變得更加重要。"蘿倫斯說。
斷電事故持續減少，但重大事故仍未消弭
過去三年內經歷過實質性中斷事故的運營商比例下降至 47%，延續了自 2023 年起有所放緩的六年改善趨勢。被歸類為嚴重或極嚴重事故的比例維持在 10%。就受訪者個體而言，約 5% 的運營商在三年周期內報告了嚴重或極嚴重的中斷事故——考慮到行業整體規模，這仍是一個不容忽視的數字。
蘿倫斯將長期改善歸因於冗餘設計、並行可維護性的普及，以及樣本中更多現代設施的納入。然而他同時警告，電網不穩定、極端天氣、液冷等新興技術的引入，以及持續存在的技能短缺，都可能對這一改善趨勢構成考驗。
電力問題依然是有據可查的中斷事故首要成因，且這一格局短期內難以改變。
"電力與一切息息相關，"布朗說，"在可預見的未來，電力問題都將穩居首位。"
Q&A
Q1：Uptime Institute 2026年全球數據中心調查的主要發現有哪些？
A：調查顯示，79%的運營商認為成本至少在一定程度上引發管理層關注；機櫃密度眾數首次突破11千瓦；46%的IT工作負載已轉移至第三方設施，首次超過企業自有設施；53%的運營商反映人才招聘困難；同時，滿足人工智慧基礎設施需求首次躋身管理層六大關切事項。
Q2：數據中心機櫃密度上升會帶來哪些問題？
A：機櫃密度眾數已從2025年的9千瓦升至11千瓦，主要受人工智慧訓練工作負載驅動。然而企業傳統工作負載每年仍以25%至30%的速度增長，若按人工智慧規模密度建設但缺乏對應負載，將導致容量閒置浪費。為此，越來越多運營商採用分階段建設策略，先按現有需求投入使用，再隨需求明朗逐步擴充電力與冷卻能力。
Q3：數據中心行業在可持續發展方面的追蹤現狀如何？
A：電力消耗是最常被追蹤的可持續發展指標，比例達87%，PUE追蹤率為79%，追蹤水資源使用的運營商比例也從47%升至53%。但碳核算明顯滯後，僅21%的運營商追蹤範圍三排放。儘管人工智慧建設占據管理層大量注意力，但受訪企業客戶普遍認為可持續發展仍然重要，並預計其重要性將持續提升。
