Tony Bishop，Digital Realty 企业平台与解决方案高级副总裁
2025 年 3 月 14 日

2024年，我们见证了数据中心基础设施令人振奋的变化。生成式人工智能（GenAI）的进步引起了行业的关注，并在企业内部激发了竞争，行业先行者们开始敏锐地意识到这个机遇并计划运用这一技术。

与此同时，企业为了快速适应数据驱动的人工智能和业务发展的经济环境，改变整体战略，解决基础设施挑战以应对数据的快速增长也至关重要。

人工智能与其他技术正在不断突破边界、推动竞争并加速商业价值的实现。然而，这对于数据中心和客户意味着什么？——他们既要在数据经济中扩大运营规模，又要以合规、安全且可持续的方式达成业务目标。以下是 2025 年具备前瞻性的企业在数据中心基础设施演进中正在把握的机遇。

人工智能带来的机遇：人工智能推理将实现实时学习

2024 年，各公司仍在全力训练其人工智能大模型。2025 年，将会有更多机构将人工智能推理技术推向市场。

训练是指通过向人工智能模型输入相关数据，使其学习执行特定任务的过程。推理是指将训练完成的模型部署应用，对新的数据或未见过的数据进行预测或决策的过程。这种从训练到推理的转变标志着人工智能应用从“构建”解决方案转向“使用”解决方案的跨越。

IDC 预测报告显示，到 2028 年，企业人工智能总支出中将有 32% 集中于 GenAI 领域，相比于2024 年实现 60% 的五年复合年增长率 (CAGR)。

我们发现，当企业实现从模型训练向推理部署的转型时，其数据架构将发生根本性重构。当前，模型训练主要集中在电力成本较低的次级市场进行，且多数企业的数据传输和训练流程仍处于孤立运作状态。当进入推理阶段时，系统将无法再保持孤立运行状态。

我们预测将出现一个重大转变：企业会从在偏远隔离地区进行模型训练，突然转向将推理部署迁移至主要都市区，尽可能贴近终端用户所在位置。网络连接质量越高、节点布局越合理，系统延迟就越低，响应速度就越快，最终就会带来更优质的人工智能用户体验。

可持续发展机遇：企业必须采用芯片直触式冷却和直接液冷等创新散热方案

当今企业在运营战略中需统筹兼顾可持续发展与环保目标——这包括对其数据基础设施的管理方式。

对于拥有本地基础设施并希望提升密度的大中型企业而言，其自建或托管数据中心的能效往往难以和托管数据中心相提并论。目前，越来越多的数据中心采用液冷技术作为可持续发展的重要举措。

液冷技术通过冷却芯片有效缓解散热问题。随着需求增长，预装冷冻水系统的数据中心将日益普及。

液冷技术主要分为以下几类。这包括直接液冷 (DLC) 技术，其通过冷冻水循环系统直接连接至处理器芯片或主动式机柜后门热交换器——对于超高密度计算负载，可同时采用这两种冷却方式实现协同散热。浸没式液冷是另一种选择，但其大规模应用仍面临挑战，特别是在多租户数据中心场景中，主要受限于运维支持难度较高。

然而，不断变化的冷却市场需要对客户的需求时刻保持敏感。数据中心提供商需要能够为希望部分或全部工作负载采用水冷或风冷的客户提供选项。

除冷却技术外，随着数据负载激增（特别是人工智能新项目部署），企业亟需经济高效的能源解决方案。这正是当前新建数据中心需重点考量电力资源与能源供给的地域性因素的原因。未来数据中心或将向自然资源富集区迁移，以便直接利用水力发电或地热能源。

治理的机遇：政府开始认识到专有 AI 模型的优势

Sovereign AI 的概念脱胎于当今的数据主权理念，即数据的采集和存储必须遵循其所在地区的法律管辖。随着欧盟《通用数据保护条例》和加州《消费者隐私法案》等数据主权法规对地区性数据的管辖，未来出现受特定治理框架约束的区域性人工智能模型也并非天方夜谭。

鉴于恶意威胁行为者和黑客发起的网络攻击日益猖獗，Sovereign AI 在国防领域同样具有战略价值。如果一个国家着力发展人工智能能力并管理专有及私有数据，这些必然会被视为需要严密保护的东西，而非轻易外包给他国。

归根结底，Sovereign AI 仍处于发展初期，但 2025 年或将见证更多国家加大对专属人工智能模型的投入力度。

最大机遇：混合和私有人工智能的发展

涉及敏感、私有或专有数据的企业——如医疗/制药公司或金融服务机构——不愿将其数据暴露于公共领域，而使用公共人工智能模型可能导致此类风险发生。这些企业将通过采用混合或私有人工智能模型来确保数据集安全，具体可通过两种方式实现：与专业私有人工智能解决方案提供商合作，或自主构建内部人工智能系统。

虽然大型企业可能不会介意投入巨额资金建立私有人工智能系统用于推理和训练，但这对中小企业而言往往难以负担。

这正是企业将投资于公有或混合人工智能的领域——在云端完成训练阶段后，将推理环节撤回自有数据中心执行。

预计 2025 年将有更多企业转向混合人工智能模式。私有人工智能将成为人工智能工厂和 Sovereign AI 需求的重要组成部分。

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