人工智能与模块化设计如何推动下一代数据中心


随着数据中心发展成为模块化、人工智能优化的枢纽，从而提高可扩展性和效率，预制模块化设计、人工智能驱动的自动化和先进的冷却系统等创新正在重新定义数据中心格局。

人工智能与模块化设计如何推动下一代数据中心

AI推动数据中心需求急剧上升

过去“一刀切”的通用型数据中心已不再适用。AI优化、高密度、模块化、可扩展和节能成为新一代数据中心的关键词。AI工作负载（如大模型训练与推理）对算力密度与能效提出更高要求，促使数据中心运营商重构其架构思路。  

1. AI工作负载的特殊性

AI应用从模型训练到在线推理，均需要强大的算力支撑，尤其是依赖高性能GPU或专用AI加速器的大规模并行运算。与传统CPU负载相比，AI工作负载具有以下特点：

  • 功率密度极高：单机柜功率可达几十甚至上百千瓦；

  • 热负荷集中：GPU同时运行产生瞬时大量热量；

  • 负载波动剧烈：训练任务常出现脉冲式功率高峰；

  • 网络需求高：节点间高速通信频繁；

  • 可扩展性要求强：训练集规模扩大迅速。

这些特点要求数据中心在设计上具备更强的弹性、更高的功率冗余、更高效的冷却机制和更智能的调度能力。

2. 三种新型AI数据中心形态

根据全球运营商实践，AI时代的数据中心主要呈现以下三种演化路径：

  • 传统数据中心改造型：例如CoreSite位于芝加哥的CH1设施，从原有电信枢纽升级为支持40kW机柜密度的AI计算中心，采用冗余电力切换、冷却系统升级等方式适配GPU集群。

  • 新建AI专用数据中心：如Colovore在圣克拉拉扩建的9MW设施，专为AI训练打造，采用后门水冷系统支持50kW机柜密度，具备向250kW扩展的潜力。

  • 超大规模数据中心集群：Meta、谷歌、亚马逊等超大规模企业正投资建设全球最大、最昂贵的AI数据中心，每个园区投资可达百亿美元。

这些形态不仅反映了不同的业务场景和演进阶段，也凸显了对基础设施适应性的强烈需求。

模块化设计：灵活性、高效、可扩展


向模块化数据中心设计的转变标志着数据中心持续转型的一项关键创新。虽然“模块化”一词在不同的语境下使用，但在基础设施领域，它指的是在受控环境中预先组装数据中心子组件的做法，例如配电系统、冷却回路和电池柜。这些模块被运送到部署现场，在那里以最少的现场人工进行集成。

模块化设计可加速部署，通过工厂测试提升构建质量，并通过降低施工复杂性来降低成本。实际上，模块化配置支持分阶段建设，使运营商能够进行规模扩展。

根据计算需求逐步构建基础设施。这一点在人工智能硬件路线图飞速发展的背景下尤为重要。

为了更好地适应人工智能时代的基础设施，新的模块化形状和配置正在不断涌现。例如，我们不再依赖传统的集装箱式布局，而是优化了新的机柜形状，以改善模块化外壳内的气流、热效率和空间利用率。设计团队正在重新思考从电池柜到逆变器柜的所有设计，以在提升性能的同时减少占地面积。

冷却系统的升级：液冷成为主流  


液体冷却是另一项从数据中心设计边缘走向主流的创新。虽然空气冷却系统可靠且易于理解，但它已逐渐无法满足密集GPU集群产生的热量需求。液体冷却系统（无论是直接芯片冷却还是浸入式冷却）可以显著减少冷却基础设施的占地面积，同时降低能耗。

液冷系统还引入了新的电源依赖性。由于它们必须持续运行以防止关键组件过热，许多运营商现在不仅为计算工作负载提供不间断电源(UPS)，还要确保在电网中断期间持续冷却。这种双UPS架构增强了弹性，并凸显了电力基础设施必须与热系统同步发展。

脉冲负载和动态功率需求的增加


或许，AI工作负载带来的最关键转变，就是前面提到的基于脉冲的动态功率分布的出现。与负载稳定且可预测的传统计算不同，基于GPU的训练任务通常会在加速器集群协同运行时产生同步的功率峰值。

这种现象给数据中心的电源设计带来了新的挑战。配置基础设施来应对峰值负载会导致效率严重低下，过剩的容量在非高峰时段闲置。为了缓解这种情况，人们正在探索创新的储能技术，以吸收短时峰值并保持电网的稳定供电。

最近的工程研究已经证明，先进的电池化学技术，例如ZincFive的镍锌(NiZn)电池解决方案，能够在几毫秒内响应这些波动，使数据中心能够平滑电源曲线，并减少对过度建设基础设施的依赖。

能源存储的这种发展将使运营商能够更好地将配置容量与实际工作负载行为相匹配，从而显著提高资本和运营效率。

预制与集成：一种新的建造方式


预制化日益被视为下一代数据中心建设的基石。运营商不再需要现场组装所有组件，而是希望子组件（例如完全集成的UPS系统）能够经过测试、认证并随时可部署。

这种方法可以改善质量控制，加快施工进度，并减少对专业现场劳动力的需求。它还能促进创新，因为制造商可以在组件层面迭代设计和功能，最终交付更紧凑、更高效的系统。数据中心运营商

通过获得在多个地点部署一致基础设施的灵活性，可以从该模型中受益，同时还可以适应每个站点的特定需求——无论是高功率密度、地理限制还是可持续性目标。

可持续性和可扩展性


可持续性仍然是现代数据中心规划中的一个重要考虑因素。根据同一份行业洞察报告，近90%的行业专业人士将可持续性列为2025年的首要任务，高于去年的81%。值得注意的是，大多数受访者（72%）表示，他们的可持续性举措带来了可观的成本节约。

随着运营商寻求在环境责任与性能和盈利能力之间取得平衡，模块化配置提供了一种极具吸引力的解决方案。工厂制造的模块可减少现场施工带来的浪费和排放，高效的储能系统则可减少对柴油发电机作为备用电源的依赖。其可逐步扩展的能力还能最大限度地降低基础设施过度建设和利用不足的风险。这些系统与可持续的镍锌化学材料相结合，可在整个生命周期内履行环境责任，提供清洁、可靠的储能和即时电力供应。

储能的新角色


能源战略中最显著的转变之一是备用系统的重要性日益提升，其作用远不止在停电期间保持系统正常运行。如今，电池被赋予了新的功能，包括在停电期间支持冷却系统、管理人工智能集群引起的功率瞬变，甚至参与电网级稳定计划。

具有高功率密度和快速放电能力的模块化电池系统尤其适合这一新角色。这些系统可以完全预包装并经过测试，从而最大限度地减少现场集成时间，并符合现代数据中心设计的模块化理念。

使用镍锌电池等需要更少冷却和灭火基础设施的下一代化学电池，也有助于降低总拥有成本(TCO)。通过减小储能组件的尺寸和复杂性，运营商可以提高机架密度并节省宝贵的占地面积。

总结

在AI时代到来的背景下，数据中心已经不再是简单的服务器堆砌场所，而是一个高度协同的计算-能源-冷却系统。模块化设计提供了灵活、可持续、快速部署的解决方案，为这一新时代的数据基础设施奠定了坚实基础。

展望未来，只有那些在技术架构上具备弹性，在部署模式上追求高效，在能源系统上强调绿色低碳，在管理模式上实现智能自主的“下一代数据中心”，才能真正支撑AI驱动的数字经济发展蓝图。