AI需求正将数据中心改造推向极限

AI基础设施热潮通常被描述为一个建设故事，聚焦于行业对更大园区、更高电力承诺和更快建设速度的需求。然而，现有数据中心的运营商面临着更为迫切的挑战：如何判断那些为不同计算时代而设计的设施，能否被改造以满足AI的需求。

压力正在持续积聚，原因在于现有站点已经具备电力接入能力——而这是一种日益稀缺的资源。随着电网互联时间线不断延长、新开发项目的审批流程陷入拖延，对老旧设施进行改造已成为快速增加增量容量的最可行路径之一。

然而，许多现有建筑在设计之初所针对的机架密度，远低于现代AI系统的实际需求。在部分改造场景中，尤其是多层建筑内，楼板承重限制正逐渐成为一大难题——新型高密度AI机架的重量可达1.5公吨，这还未将额外的供电和液冷基础设施计算在内。

传统企业环境通常支持每机架4至10千瓦的密度，而AI系统目前的需求已远超这一水平。这一转变迫使运营商重新评估现有电气系统能否升级，还是将成为制约发展的瓶颈。

与新建项目相比，现有设施已完成供电接入，具备关键优势；但新建项目受制于审批手续、输电升级以及电网互联延迟。不过，可用电力与机架实际可用电力之间的差距正在持续扩大。

Bizo指出，高密度AI部署正在对原本为低密度环境设计的配电系统造成巨大压力。根据Uptime Institute的分析，仅仅几排现代AI机架所消耗的电力，就可能相当于整个旧式数据大厅的总用电量，这对其他关键领域产生了连锁影响。

高密度AI机架重量可达1.5公吨，对多层楼改造数据中心的楼板承重形成严峻考验。（图片来源：Alamy）

冷却与配电挑战

冷却问题是数据中心改造面临的另一个并行挑战。长期以来，风冷是大多数数据中心的基础方案，但随着密度提升，其散热能力逐渐达到极限。液冷提供了一条可行的路径，但将其整合到现有设施中，往往需要对机械系统和内部布局进行大幅调整。

Uptime Institute的调研数据显示，尽管液冷的采用率在整个行业呈增长态势，但大多数运营商目前仍主要依赖传统风冷方式。然而，改造所面临的挑战远不止冷却问题。

Bizo表示，第一个主要压力点往往是配电基础设施，尤其是当运营商在大规模部署中将单机架功率推进到40至50千瓦以上时。

"在大规模部署中，平均每机架超过40至50千瓦的高密度会给配电带来的挑战，远大于冷却问题，"Bizo在接受《Data Center Knowledge》采访时表示，并补充说大容量断路器、母线槽和分接单元的供应，也已成为AI基础设施需求上升背景下的制约因素。

"要将如此大量的电力输送到集中在有限空间内的少量机架中，"Bizo说，"在更高密度下，这件事会变得越来越困难。"

改造而非重建

许多运营商并未选择全面改建，而是推进局部升级——在设施内划出专区部署高密度工作负载，或将旧有站点与新基础设施搭配使用。

Dell'Oro Group研究总监Alex Cordovil表示，业界的分化逻辑正在发生转变，从超大规模与企业级之间的对立，逐渐演变为围绕工作负载类型展开的分层。

"更有实际意义的划分方式不是'超大规模与传统企业'之争，而是AI工厂与通用数据中心之别，"Cordovil说道。

这一区分至关重要，因为许多传统工作负载——包括搜索、文档共享和视频流媒体——在低密度环境中依然可以高效运行。

Cordovil表示，许多运营商的设施目前仍在每机架数千瓦的低密度范围内运行，在将AI基础设施引入现有环境时，将会遭遇每机架20至40千瓦左右的实际上限。

"具体限制因设施而异，差别相当大，"他说，并补充指出自包含机架和液转风冷系统有助于降低改造项目的成本与复杂性。

新增容量主导市场

尽管如此，单靠改造恐怕难以跟上数据中心需求持续激增的步伐。

据CBRE数据显示，尽管建设增速较快，主要市场空置率在2025年底仍低至1.4%，这凸显了AI与超大规模需求正以多快的速度消化新增容量。

Synergy Research Group预测，超大规模运营商到2031年将占据全球数据中心容量的67%，高于2025年底的48%，AI需求正在驱动新一轮大规模建设浪潮。

Synergy首席分析师John Dinsdale表示，整个行业实际上正在大幅超越其原有基础规模进行建设。2023年底在役的超大规模容量——大多数为基于CPU的工作负载而设计——到2026年底将增加一倍以上，而新增容量的绝大部分专门为AI而建。

他表示，在随后三年内，容量预计还将再度翻倍。

这一扩张格局重新定义了现有设施的角色。旧有数据中心并不会被大规模升级以承载AI，而更可能继续服务于传统云计算工作负载。

"我认为没有什么会被彻底淘汰，"Dinsdale在接受《Data Center Knowledge》采访时表示。

业界对新建项目的关注，在一定程度上遮蔽了现有基础设施在近期所能发挥的作用。改造与棕地再开发永远无法完全取代绿地新建的需要，但它们或许将决定在过渡期内能有多少容量被快速投入使用。

展望未来，业界的关注焦点可能将从"改造是否可行"转向"运营商能多有效地突破旧有设施的局限，以回应AI持续不断的需求"。

Q&A

Q1：AI工作负载对数据中心机架密度的要求是多少？

A：传统企业数据中心通常支持每机架4至10千瓦的密度，而现代AI系统的需求已远超这一水平。在大规模部署中，单机架功率往往超过40至50千瓦，甚至更高。这种密度的跃升对现有配电系统和冷却方案构成严峻挑战，也是改造旧有数据中心时面临的核心难题之一。

Q2：旧有数据中心改造面临的主要技术瓶颈有哪些？

A：主要瓶颈包括三个方面：一是楼板承重，高密度AI机架重量可达1.5公吨，多层建筑难以承受；二是配电基础设施，大容量断路器、母线槽等设备供应紧张，难以将大量电力输送到集中的少量机架；三是冷却系统，传统风冷在高密度场景下已接近热极限，引入液冷又需对机械系统和内部布局进行大幅改造。

Q3：超大规模数据中心容量未来几年会怎样增长？

A：根据Synergy Research Group的预测，超大规模运营商到2031年将占据全球数据中心容量的67%，高于2025年底的48%。2023年底在役的超大规模容量将在2026年底前实现翻倍，且新增容量大部分专为AI工作负载而建。此后三年内，容量预计还将再度翻倍，AI需求是推动这轮大规模扩张的核心动力。