云計算、大數據、人工智能等新興技術的發展，讓數據中心成為了科技創新和技術應用的實體，更成為了千行百業數字化轉型的關鍵基礎設施，為數字經濟發展提供了有力支撐。

　　這種“底座”效應，在今年新冠疫情期間表現得尤為清晰，疫情讓“在線”成為一種常態，大量企業業務快速走向線上，帶來了數據量激增，正是因為有了數據中心的支撐，才讓這一切的壓力化為了無形。

　　今年，數據中心被寫入“新基建”，數據中心產業也將迎來新一輪的快速增長。同時，作為數字經濟的樞紐，數據中心的發展一定程度上決定了數字經濟的發展水平。

　　有數據統計，紐約、倫敦、新加坡，這些中心城市及周邊分布的數據中心占全球數據中心比重超45%;國內的數據中心主要分布在長三角、珠三角、京津冀、東部沿海的發達地區。可見數據中心分布與數字經濟指數具備正比關系。

　　隨著云計算的發展和互聯網崛起，數據中心產業實際已經經歷了十幾年的成長，但過去該產業的成長只可以稱之為“大而不強”，建設更重量，而忽略了“質”。尤其在2017年之前的數據中心產業，幾乎可以看作是“野蠻生長”。

　　當智能化和綠色化的數字化技術融入數據中心，數據中心產業也將告別粗獷式的發展。屬于精細化發展的數據中心新時代，正呼嘯而來。

　　數據中心如何從大而不強，走向既大又強

　　作為全球互聯網創新的核心地區和行業數字化轉型需求最旺盛的地區，我國的數據中心產業，這幾年都在保持著非常快速的成長。

　　數據顯示：2019年中國數據中心數量大約有7.4萬個，已建成的超大型、大型數據中心數量占比達到12.7%，數據中心機架規模達227萬架。我國IDC行業市場規模呈逐年增長態勢，2019年市場規模達1563億元。

　　但同時，我們也要意識到在持續的高成長背后的一些問題。

　　首先，伴隨著數據中心規模的不斷放大，數據中心自身的挑戰也變得更為清晰。最大的挑戰，就是數據中心復雜性的變化，從過去以集中式建設為主體的數據中心形態，過渡到以邊緣與中心結合的分散式的數據中心群落形態。

　　第二，隨著5G和AI技術的成熟引發的數據大爆炸，會對數據中心的算力提出巨大的挑戰。華為中國政企大企業業務部總經理王輝在其觀點文章中也提到：“在目前超大規模數據中心的成本中，計算成本已經高達 60%。華為預測，未來每年 AI 算力的需求增長將超過10倍，到2025年，數據中心算力的80%將被AI相關應用所占據。”

　　第三，數據統計顯示：每年數據中心用電量占整個社會用電量的2%。而預計全球在未來5至10年里，數據中心的用電量還會進一步加大。對此，王輝談到，在數據中心內部，10年運營成本中電費的占比更超過70%，其中一項原因便是低能效導致的巨大電力浪費。這組數字亦從側面說明了綠色環保，必須是當下數據中心建設的核心要求。

　　第四，數據中心運維效率普遍偏低，導致了管理成本高昂。而智能運維正是解決這一數據中心運維頑疾的答案，市場對智能運維呼聲也愈發高漲。

　　毫無疑問，只有解決了這些關鍵的痛點，數據中心產業才能做到既大又強。

　　直面挑戰，為什么需要全棧視角

　　正因為數據中心與數字經濟之間相輔相成的默契關系，所以從不同的層面，都需要直面挑戰。

　　首先，在宏觀政策層面，不斷出臺相關內容指導數據中心向標準化、綠色化方向發展，例如2019年初發布的《關于加強綠色數據中心建設的指導意見》明確提出：到2022年，數據中心平均能耗基本達到國際先進水平，新建大型、超大型數據中心的電能使用效率值達到1.4以下的明確要求。

　　從目前看，各地區新建的數據中心也紛紛將“綠色集約”作為了數據中心的新標準。例如：在為世紀互聯建設數據中心的過程中，華為聚焦其核心業務需求，助其解決了基礎設施的高能耗及對應的能源管理難題，并通過網絡融合解決方案全面提升了世紀互聯數據中心的能源利用率，加快了業務上線速度，助力世紀互聯的核心業務效率登上了新臺階。

　　第二，在用戶層面，數據中心建設除了考慮到綠色環保的標準之外，更多的通過預制式數據中心搭建方式來提高效率，這是一種預先設計、組裝和集成，且事先調測過的數據中心物理基礎設施系統，它們作為標準化“即插即用式”模塊對數據中心進行樂高式的搭建。

　　第三，從核心技術迭代的角度，智能化的趨勢是目前最重要的方向，數據中心的長期運營中面臨的遠程巡檢、專家會診、云平臺云端訓練等等都離不開人工智能技術的加持，未來人工智能的運維、聲音識別、圖象識別和自動傳感技術會成為助力數據中心智能運維解決方案的關鍵。

　　第四，數據中心也隨著數字化的深入，進入到深水區。如王輝所言，如今的數據中心行業，面臨的挑戰，顯然已經超出了傳統“風火水電”的范疇。要想解決這些問題，不僅綜合考驗著服務商在咨詢服務、技術沉淀、解決方案、整體設計業務理解、應用實踐等方面的整體能力，更能體現出其對數據中心生產與交付融合、基礎設施與業務應用緊耦合等趨勢的理解深度。

　　很明顯，數據中心行業發展的大趨勢與痛點，要求數據中心服務商不僅要有全棧的視角，更要有全棧的服務能力。華為是否能夠擔此重任?

　　左手技術，右手場景 這就是“懂行”的華為

　　在2017年之后，數據中心產業的發展開始從過去粗放式的成長，逐步邁向精細化的成長階段。數據中心建設，要更為精細化的思考如何去優化單機柜成本，單人運維的機柜數和投資回報的核心的數據IRR等等，數字化轉型帶來的價值將成為關鍵競爭力。

　　這也是華為之所以從全棧視角來重構數據中心的意義所在。

　　第一點，全棧代表著全面的技術能力，例如在算力層面，針對計算多樣化需求，華為通過“鯤鵬+昇騰”雙引擎，打造出了覆蓋“算、存、傳、管、智”的完整計算生態;在云+AI 的平臺應用層，華為率先將 AI 技術與云數據中心、智能計算、存儲等 IT 基礎設施不斷融合，為客戶提供全棧式云解決方案;在數字能源領域，華為正引領數據中心向“數字化、網絡化、智能化”變革。

　　如王輝所說，作為行業中專業領先的“懂行”伙伴，華為擁有從計算到數據，到云再到能源的全面產品組合與解決方案。

　　第二點，全棧也代表了全場景，這本身也是一種業務的視角。比如在用戶側，華為與萬國數據在數據中心運維方面展開深度合作，并打造創新的場景化解決方案。通過內置的 AI 智能控制器模塊所提供的強大算力，華為幫助萬國數據保證了 AI 運維的準確性、實時性，實現從手工運維向數字運維、無人運營運維的平滑演進，大幅提高了數據中心的可靠性、能源效率以及運維效率。

　　這些場景化的解決方案其實都來源于實踐，比如華為通過烏蘭察布、貴州等多個數據中心的部署，總結出一套完善的智能數據中心技術解決方案;再比如，華為FusionModule系列模塊化數據中心秉承“模塊化+智能化”的設計理念，融入i³(iPower，iCooling，iManager)智能特性，可以做到打造極簡、綠色、智能、安全的下一代數據中心。

　　從全棧技術能力的理解，到全場景的“懂行”，華為將看似粗獷的數據中心建設，細致入微的歸結到一項項技術和一個個場景的深度融合。筆者認為，也正是這些細節的累積，讓華為真正做到了懂數據中心產業。這種“懂行”，同樣是數據中心產業擺脫大而不強的關鍵。