数据中心已经在努力应对日益增长的能源消耗，而人工智能的增长和需求只会加剧这一问题。此外，到 2030 年，欧洲数据中心的能源消耗预计将从 62 太瓦时 (TWh) 飙升至 150 太瓦时以上，这主要得益于人工智能的进步。
国际能源署（IEA）近日发布了一份名为《能源与人工智能》的特别报告，深入分析了人工智能（AI）与能源之间的复杂关系，揭示了一个令人震惊的趋势：到2030年，全球数据中心的电力需求将在现有基础上翻倍，达到每年约945太瓦时——略高于日本目前全年的总用电量。
国际能源署的一项分析显示，到 2030 年，全球数据中心的用电量将翻倍以上，略超过日本的总用电量。AI 被认为是推动这一增长的最大因素。该机构预计，未来五年内，数据中心将占发达经济体电力需求增长的 20% 以上，其中 AI 将是主要驱动力。
数据中心行业已经能够有效地管理不断增长的需求，并确保可持续增长。采用整体方法是超越传统的孤立视图和增强我们对数据中心多目标优化路线图的理解的关键。
垃圾数据有两层含义，一层指这些数据已经被遗忘或失去使用价值，另一层则指这些数据会像生活中的垃圾一样造成环境污染。
在人工智能浪潮席卷全球数据中心架构的今天，一个曾经相对隐秘却至关重要的器件——数字信号处理器（DSP），正悄然重塑光通信的未来格局。这里讨论的并非传统语音信号处理的DSP，而是专为高速光互联设计的DSP芯片。
当前数据要素和人工智能应用已成为数据型数据中心承载的新型负载，这两大核心应用正深刻重塑存储系统的技术架构与能力要求。
打破传统数据中心各IT条线的角色边界，以业务和应用要求为目标，以数据流线索为出发点，利用开源软件及相关工具建立一套整合的系统监控和性能分析视图是数据中心运维模式革新的必然趋势。
据ING预测，2025年，全球半导体市场将增长9.5%，这得益于对数据中心服务（包括人工智能）的强劲需求。然而，其他更成熟的细分市场的增长预计将停滞不前。公司的预测低于WSTS和其他机构的预测，但略高于ASML对该行业的长期增长预期。
而400G网络的出现，犹如一缕曙光，为数据中心的转型升级带来了全新的希望与可能，它不仅能够彻底改变数据中心的性能表现，还能够实现无与伦比的效率、可扩展性和可靠性，成为现代IT基础设施中不可或缺的关键支撑。
随着人工智能能力的发展，其影响远远超出了软件开发，对各个行业产生了重大影响，尤其是数据中心行业。
昔日的“大力出奇迹”模式正因为新技术的出现而改变，传统自动化工具也经历着脱胎换骨的蜕变。RPA（机器人流程自动化）如同隐形的效率引擎，重新定义着企业运营的底层逻辑。
