數據中心行業在 2025 年可能面臨動盪，因為 AI 的增長威脅到可持續發展承諾，同時新項目可能會面臨越來越多的公眾反對。
此外，對伺服器機房供電和配電方式的全面改革似乎越來越有必要。
這些發現來自 Uptime Institute 的最新報告，該報告基於其對塑造行業的最新發展和挑戰的研究，對未來一年進行了預測。
所有五個預測都與支持預期的 AI 和相關雲服務蓬勃發展所需的數據中心需求巨大增長有關。
Uptime 的第一個預測是，由於伺服器機房的資源使用和溫室氣體 (GHG) 排放導致對新建項目的本地反對聲音越來越大，而政府更關注獲取經濟效益，數據中心將變得更具爭議性。
The Reg 已經廣泛報道了 AI 導致的數據中心能源消耗的嚴重警告，分析機構 Gartner 最近表示，這可能在未來兩年內增長 160%。數據中心對水資源和土地的使用是另一個爭議點，再加上它們依賴稅收優惠且創造的本地就業機會有限，這將使其面臨當地居民和環保組織越來越多的反對。
Uptime 強調，許多政府已經設定了在特定日期實現溫室氣體淨零排放的目標，但警告說，由於 AI 熱潮可能會考驗電力供應，這些承諾幾乎肯定無法實現。
該報告指出，許多政府似乎相信 AI 帶來的經濟效益超過其他顧慮。英國就是一個典型的例子，本周發布了 AI 機遇行動計劃，並承諾放寬規劃規則以優先考慮數據中心建設。
Uptime 還預測，由於數據中心運營商的需求龐大且不斷增長，他們將不得不積極參與能源電網管理。它預見到，如果不與公用事業公司密切合作，運營商在購買或發電方面將面臨困難，並懷疑伺服器機房可能需要提供或儲存電力，並在需要時願意減少負載。
例如，Microsoft 在其都柏林園區部署了"具有電網交互功能的 UPS 技術"，允許安裝用於備用電源的能源儲存系統在需要時將能源反饋給電網。這旨在幫助平滑由於可再生能源的可變性而導致的電力供應變化。
這家雲計算和軟體公司還在同一園區建造私人燃氣發電廠，以便其基礎設施能夠在用電高峰期繼續運行。Uptime 表示，隨著運營商試圖通過向本地電網輸送過剩電力來抵消部分投資，這一趨勢可能會得到更廣泛的採用。
報告的下一個預測是：由於 AI 基礎設施的能源需求不斷增長，數據中心內部將需要徹底改造。AI 訓練已經將機架密度推向通常在超級計算設施中看到的水平，報告稱圍繞 Nvidia H 系列 GPU 構建的設備每機架達到 40 kW。
該報告警告說，提高機架功率帶來了幾個挑戰，包括配電基礎設施（如配電盤、UPS 系統、配電板和電池）占用的空間。如果不改變電力架構，許多數據中心可能會變成圍繞相對較小的 IT 機房建造的發電廠。
解決這個問題需要進行一些改變，如對 IT 空間進行中壓（超過 1 kV）配電和採用新型配電拓撲。然而，這種改造需要時間來展開，2025 年可能是實現這一目標的關鍵投資年。
另一個預測是，AI 模型將在雲端進行訓練，企業將使用公共雲資源，而不是採購和部署自己的專用 GPU 伺服器集群。
該報告的最後一個預測是，數據中心運營商將開始更多考慮替代 Nvidia 耗能巨大的 GPU 進行 AI 處理。Uptime 稱，有跡象表明 AI 硬體市場將在 2025 年變得更加多樣化。
Uptime 總結說，2025 年將考驗數據中心運營商在應對 AI 帶來的機遇和不確定性方面的能力。他們需要在此基礎上保持現有的服務水平協議，實現可持續發展目標，並滿足財務目標。
