计算力方面，算力规模超过300EFLOPS，智能算力占比达到35%。运载力方面，国家枢纽节点数据中心集群间基本实现不高于理论时延1.5倍的直连网络传输，重点应用场所光传送网(OTN)覆盖率达到80%，骨干网、城域网全面支持IPv6，SRv6等新技术使用占比达到40%。
计算力方面，算力规模超过300EFLOPS，智能算力占比达到35%。运载力方面，国家枢纽节点数据中心集群间基本实现不高于理论时延1.5倍的直连网络传输，重点应用场所光传送网（OTN）覆盖率达到80%，骨干网、城域网全面支持IPv6，SRv6等新技术使用占比达到40%。
人工智能应用通常需要大规模的高性能计算资源，包括GPU和TPU等加速器。因此，数据中心需要具备足够的计算能力来支持这些应用的训练和推理。这意味着数据中心需要更多的服务器和更强大的网络基础设施，以确保高性能计算任务能够顺畅执行。
闪存存储革命背后的驱动力之一是非结构化数据的指数级增长。来自各种来源（包括社交媒体、传感器和物联网设备）的数据激增，迫切需要高效、敏捷的存储解决方案。随着数据量持续激增，下一代数据中心必须适应处理信息的涌入。
数据中心是数字经济的重要基础设施，随着人工智能的应用以及各行业数字化转型的加速，数据中心的需求和规模不断增长，根据科智咨询数据，2022年中国整体IDC业务市场规模达到3975.6亿元，同比增长32%；预计到2025年，中国整体IDC业务市场规模有望突破1万亿元。
众所周知，为数据中心提供动力的服务器、网络交换机和其他硬件资源迟早都需要更换。但这并不意味着更换的硬件毫无价值，应该扔掉。相反，有多种方法可以使用该硬件。延长过时数据中心硬件的使用寿命也有充分的理由，包括但不限于提高数据中心运营的可持续性。
