數據中心在管理電力和提高能源效率方面面臨著不斷升級的挑戰。人工智能驅動的工作負載激增加劇了數據中心資源的壓力，加劇了人們對能源消耗和環境可持續性的擔憂。預計到2026年，全球數據中心的電力消耗可能會增加一倍以上。

人工智能將在數據中心中發揮的根本性轉變怎么強調都不為過。人工智能是我們未來建設設施的重要驅動力。簡而言之，每個數據中心都將成為人工智能數據中心……這種變化發生得如此之快，以至于很多人幾乎沒有注意到。但這種變化已經發生，它將影響我們的設施。

多年來，人工智能一直在通過預測負載形狀、天氣、相應的冷卻需求等來推動效率提高，以及調整工作負載和MEP系統以推進成本和氣候目標。我認為下一階段不僅是運行時過程效率，而且是人工智能現在正在幫助實現更根本性的突破，例如通過發現新材料，從而反過來促進電池技術的創新，因此能源儲存和加速可再生能源的發展。

數據中心行業中人工智能最重要的機會之一在于數據中心和網格的交叉點。數據中心需求的快速增長以及大規模、千兆瓦級數據中心的出現給電網運營商帶來了新的挑戰。

人工智能和數據中心效率的未來

人工智能的預測能力可以通過提供與各種外部因素相關的數據中心運營洞察，例如公用事業供應的實時碳含量、考慮天氣條件的分布式能源容量等，從而顯著有助于減少能源消耗和碳排放。這可能使數據中心行業能夠優化冷卻系統，促進預測性維護，而不是預防性維護，并根據工作負載優先級動態調整電力使用。

通過分析數據模式，人工智能可以預測冷卻需求、優化氣流并識別節能機會，從而減少總體能源消耗和碳排放。這種積極主動的方法將有助于提高數據中心運營的效率和可持續性。

事實上，數據中心狀況報告將電力和冷卻限制、基礎設施脆弱性和碳排放增加等問題確定為必須解決的關鍵問題，以增強整個行業的可持續性。我們行業的擴張和關鍵作用，以及其巨大的能源需求，需要高度重視可持續實踐和可再生能源的探索。

人工智能可以根據實時需求對冷卻系統運行進行更精確的配置，人工智能還可以通過提供冷卻系統的精確配置和預測用電效率來幫助預測用電效率。

人工智能驅動的可持續發展面臨的挑戰

一個主要問題是衡量和報告人工智能對環境影響所面臨的挑戰，特別是在碳排放和水消耗方面。報告用水量缺乏統一的標準帶來了額外的復雜性，使得準確評估數據中心人工智能技術對環境的影響變得困難。雖然數據中心定期報告其能源/碳/水的總體使用情況，但我們往往缺乏對人工智能對環境影響的精細度衡量。使問題變得更具挑戰性的是，并非所有人工智能模型都作為獨立服務運行。有些人工智能模型只是用作另一項服務的一部分，因此準確獲取特定人工智能模型對環境的影響并非易事。

一些業內人士預測，加速計算是人工智能革命的‘推動者’，它將使我們能夠用更少的資源做更多的事情，因為它與數據中心基礎設施有關。雖然加速計算將增加單個機架的密度，但數據中心內的機架總數可能會顯著減少。換句話說，加速計算可以讓我們用更少的資源做更多的事情。總體而言，在努力利用其能力提供可持續解決方案的同時，必須考慮人工智能對能源消耗和環境的更廣泛影響。

需求猛增

總體而言，盡管隨著人工智能的出現，數據中心面臨著許多挑戰，但人工智能對世界來說是積極的，這是人類最激動人心的時刻，但作為數據中心行業的領導者，我們有責任確保我們作為通往人工智能的門戶機會，負責任地提供它。