AI基础设施革命：2026年数据中心发展预测

如果要确定当今数据中心行业最具颠覆性的力量，AI无疑是最佳选择。构建和运营所谓的AI数据中心，以及在非专门为AI设计的数据中心中托管AI工作负载的需求，正在推动各种变革。

但这种变革究竟意味着什么？AI革命在数据中心行业已经发展到什么程度，还有哪些发展空间？

为了回答这些问题，本文将回顾过去一年AI与数据中心领域的关键发展，以及值得关注的AI相关趋势。

AI如何影响2025年的数据中心

让我们首先了解过去一年AI在数据中心领域推动的变革。

不断加剧的电力危机

在现代AI技术出现之前，为数据中心提供充足的电力就已经是个挑战。但AI让这个问题变得更加严重，数据中心开始面临严重的电网连接延迟等问题。一些数据中心选择完全绕过电网，采用自有电源——这种方法成本更高，但随着AI工作负载消耗更多电力，可能会变得越来越普遍。

智能体AI加剧对AI数据中心的需求

如果说2023年和2024年的特点是生成式AI技术的广泛采用，那么2025年就是智能体AI之年——即使用能够自主执行操作的AI驱动软件程序。

从数据中心托管的角度来看，智能体AI工作负载与生成式AI工作负载并无根本差异。这两种AI都基于大语言模型——这些耗电量大的AI模型，企业通常使用GPU等专用硬件来部署。

尽管如此，智能体AI的兴起强调了大语言模型以及能够托管它们的数据中心不太可能是昙花一现的趋势。相反，它可能会产生对数据中心容量的更多需求。

重大数据中心故障

每年都会发生重大IT故障。但2025年的显著特点是两个大型服务和基础设施提供商——AWS和Cloudflare——都经历了重大故障事件。

这些故障影响了ChatGPT等AI服务的可用性，提醒我们现在习以为常的AI应用程序的可靠性完全取决于为它们提供动力的数据中心和网络基础设施。

很难说这是单纯的运气不佳，还是数据中心故障风险增加趋势的结果。无论如何，这提醒我们投资基础设施韧性始终是明智之举。

2026年值得关注的AI数据中心趋势

预计以下AI相关趋势将在2026年继续改变数据中心行业。

液体冷却技术采用加速

除了消耗大量电力外，AI工作负载还会产生大量热量，这就是为什么来年可能出现的一个AI趋势是液体冷却系统采用量的增长。这些系统不仅更高效，而且可能是冷却运行温度过高的AI服务器的唯一方法，传统冷却方法已经无法跟上。

AI基础设施监管加强

迄今为止，关于AI监管已经说了很多，但实际行动相对较少，特别是在欧盟之外——欧盟是少数几个追求有意义的AI合规要求的大型司法管辖区之一。

但这种情况在2026年很可能会改变。为了实现可持续发展、保护关键AI服务免受网络攻击以及维护隐私等目标，监管机构可能会对AI工作负载及其托管基础设施施加新的要求。这些变化可能不会改变行业推出AI数据中心的速度，但仍可能影响托管AI工作负载的数据中心的运营。

边缘AI部署增长

无论数据中心多么强大和可扩展，通过网络将数据从数据中心传输到最终用户可能会很慢——这就是为什么边缘AI基础设施在2026年可能会变得越来越流行。通过将AI工作负载在物理上更接近用户，边缘AI可以减轻网络延迟并提升性能——对于需要实时响应的AI用例来说，这是一个特别关键的考虑因素。

为量子AI融合准备数据中心

关于量子计算是否以及多快会变得足够实用以供现实世界使用，目前还没有定论。但2025年在这个领域出现了一些重大进展，比如谷歌在10月份声称已经生产出了比传统机器快13000倍的量子芯片。

相信量子技术实用性即将到来的数据中心运营商可能会通过投资量子就绪基础设施来回应这些发展。如果量子计算机变得足够可靠以供现实世界使用，它们很可能成为部署全新一代AI工作负载的关键——因此为量子技术做好准备的数据中心将处于AI和量子革命的最前沿。

更多现场电源

2026年值得关注的最后一个数据中心趋势——也是反映AI耗能特性的趋势——是对数据中心现场电源的投资增加。这有两个目的：

首先，它们消除或减少对电网电力的依赖，有助于确保特别是AI工作负载即使在电网供应不足时也有足够的能源。此外，它们提供备用电源解决方案，以减轻电网故障导致停机的风险。

在满足AI需求和数据中心韧性是首要目标的时代，这两点都是关键考虑因素。

Q&A

Q1：智能体AI与生成式AI在数据中心托管方面有什么区别？

A：从数据中心托管的角度来看，智能体AI工作负载与生成式AI工作负载并无根本差异。这两种AI都基于大语言模型，都需要使用GPU等专用硬件来部署，同样具有高耗电的特点。

Q2：为什么液体冷却系统在AI数据中心中变得越来越重要？

A：AI工作负载除了消耗大量电力外，还会产生大量热量。液体冷却系统不仅比传统冷却方法更高效，而且可能是冷却运行温度过高的AI服务器的唯一方法，因为传统冷却方法已经无法跟上AI服务器的散热需求。

Q3：边缘AI基础设施有什么优势？

A：边缘AI通过将AI工作负载在物理上更接近用户，可以减轻网络延迟并提升性能。这对于需要实时响应的AI用例来说是特别关键的考虑因素，能够有效解决数据从数据中心传输到最终用户时的延迟问题。