在全球对强大 AI 工作负载及网络功能需求持续攀升的当下，AI 正以前所未有的态势，深刻影响着数据中心的设计与建设。

AI 重压下的数据中心设计挑战

   AI 应用日益增长的电力与冷却需求，已然将现行数据中心设计逼至极限。往昔，传统数据中心架构应对企业常规应用绰绰有余，可如今面对 AI 的严苛要求，却显得捉襟见肘。毕马威英国数据中心咨询主管拉杰什・森尼克（Rajesh Sennik）指出：“当下行业对全新基础设施解决方案的需求空前迫切，需切实为下一代计算提供电力、冷却及支持。由此可见，AI 正从根本上重塑 IT 基础设施架构。”

   据 atNorth 首席开发官安娜・克里斯汀・帕尔兹多蒂尔（Anna Kristín Pálsdóttir）所言，AI 不仅追求数据处理的高速，其能耗更是惊人，每机架能耗超 30kW，而标准应用仅需 7 - 10kW。这无疑促使现有数据中心必须进行深度改造，重新审视电力使用及冷却策略。改造举措涵盖升级配电设备，引入诸如液体冷却技术等更高效的冷却系统。维谛技术（Vertiv）北欧区域总监亚历克斯・布鲁（Alex Brew）阐释道：“数据中心如今需承载愈发密集的 IT 负载，这使得优化电源与冷却管理的重要性愈发凸显。” 显然，要想在人工智能时代高效运作，数据中心必须从结构与功能层面进行彻底反思与重构。

数据中心的战略性选址考量

   数据中心的选址，与建设方式同等关键。AI 繁重的计算任务意味着庞大的电力与冷却需求。不过，与传统用途不同，AI 对正常运行时间的依赖度降低，这为选址带来了更多灵活性。亚历克斯・布鲁表示：“边缘计算的普及程度正显著提升。随着数据处理愈发靠近网络边缘，数据中心也需顺势而变，特别是为满足互联设备剧增的数据量。”

   这一转变不仅关乎与数据源的距离，还涉及环境与运营效率。像北欧这类气候凉爽的地区备受青睐，因其具备节能冷却优势，例如自然空气冷却和直接液体冷却（DLC）。安娜・克里斯汀・帕尔兹多蒂尔强调，这两种冷却方式不仅电源使用效率（PUE）低，还能大幅减少碳足迹。此外，人工智能与边缘计算的协同效应催生了新范式，如 “边缘人工智能”——AI 处理过程在靠近数据生成地进行，这就要求数据中心战略性布局，以满足实时处理需求。

数据中心建筑中的环境考量

   AI 的高能耗特性带来了严峻的环境挑战。因而，设计适配 AI 的数据中心，必须采用可持续发展策略，以减轻对环境的负面影响。亚历克斯・布鲁称，践行循环经济原则、利用副产品回馈当地社区，是关键策略。拉杰什・森尼克强调，初期可持续发展规划及持续监测环境影响至关重要。黑白工程（Black & White Engineering）技术总监亚当・阿斯奎斯（Adam Asquith）补充道，使用绿色能源及创新建筑方法，能大幅降低运营碳排放，同时推动当地经济发展。

   向 AI 专用数据中心的转型，涉及从冷却系统、电源配置，乃至设施物理位置等多方面的重新设计。从项目伊始便融入可持续实践，数据中心不仅能契合不断变化的技术需求，还能为构建更环保的未来贡献力量。

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