冷板式通常采用冷却液体流经金属制冷板对CPU、内存和磁盘等高功耗的部件进行接触式降温，目前技术方案相对成熟，对原有基础设施改造成本和难度相对较小，新建投入相对较低，散热均匀，可靠性强，维护相对方便，冷却液用量较少，对品质要求相对较低。
智算中心的选址和布局是一个复杂而多维的问题，需要从多个角度和层面进行分析和评估，综合考虑各种因素的影响和权衡，寻找最优的方案和策略。
随着开发和训练高级AI模型所需的GPU数量快速增长，AI公司盈利的关键在于稳定地获得GPU。这解释了为什么全球科技巨头一直在争相开发针对其工作流程进行优化的精简芯片，例如用于训练和运行人工智能大型语言模型的数据中心服务器的芯片。
随着该行业接近2024年，它面临着对人工智能能力的强烈需求，同时还需要努力降低能耗、成本和温室气体排放。Vertiv两年前预测的人工智能的广泛采用带来了基础设施和可持续发展的挑战，这在Vertiv对2024年数据中心趋势的预测中显而易见。
虽然生成式人工智能是新事物，但人工智能并非如此。包括Michelin和Albemarle在内的许多公司最早使用的人工智能案例之一是预测性维护，其最基本的功能是根据传感器收集的数据训练算法。一旦训练完成，模型就会寻找导致故障的指标，并向人类操作员发出警报，从而防止生产中断。
气候变化给全球数据中心带来了新的挑战，也暴露出新的安全漏洞。温度破记录的热浪使冷却系统不堪重负，导致服务器过热，进而致使全球许多热门网站和应用纷纷崩溃。
