数据中心在管理电力和提高能源效率方面面临着不断升级的挑战。人工智能驱动的工作负载激增加剧了数据中心资源的压力，加剧了人们对能源消耗和环境可持续性的担忧。预计到2026年，全球数据中心的电力消耗可能会增加一倍以上。

       人工智能将在数据中心中发挥的根本性转变怎么强调都不为过。人工智能是我们未来建设设施的重要驱动力。简而言之，每个数据中心都将成为人工智能数据中心……这种变化发生得如此之快，以至于很多人几乎没有注意到。但这种变化已经发生，它将影响我们的设施。

       多年来，人工智能一直在通过预测负载形状、天气、相应的冷却需求等来推动效率提高，以及调整工作负载和MEP系统以推进成本和气候目标。我认为下一阶段不仅是运行时过程效率，而且是人工智能现在正在帮助实现更根本性的突破，例如通过发现新材料，从而反过来促进电池技术的创新，因此能源储存和加速可再生能源的发展。

       数据中心行业中人工智能最重要的机会之一在于数据中心和网格的交叉点。数据中心需求的快速增长以及大规模、千兆瓦级数据中心的出现给电网运营商带来了新的挑战。

       人工智能和数据中心效率的未来

       人工智能的预测能力可以通过提供与各种外部因素相关的数据中心运营洞察，例如公用事业供应的实时碳含量、考虑天气条件的分布式能源容量等，从而显着有助于减少能源消耗和碳排放。这可能使数据中心行业能够优化冷却系统，促进预测性维护，而不是预防性维护，并根据工作负载优先级动态调整电力使用。

       通过分析数据模式，人工智能可以预测冷却需求、优化气流并识别节能机会，从而减少总体能源消耗和碳排放。这种积极主动的方法将有助于提高数据中心运营的效率和可持续性。

       事实上，数据中心状况报告将电力和冷却限制、基础设施脆弱性和碳排放增加等问题确定为必须解决的关键问题，以增强整个行业的可持续性。我们行业的扩张和关键作用，以及其巨大的能源需求，需要高度重视可持续实践和可再生能源的探索。

       人工智能可以根据实时需求对冷却系统运行进行更精确的配置，人工智能还可以通过提供冷却系统的精确配置和预测用电效率来帮助预测用电效率。

       人工智能驱动的可持续发展面临的挑战

       一个主要问题是衡量和报告人工智能对环境影响所面临的挑战，特别是在碳排放和水消耗方面。报告用水量缺乏统一的标准带来了额外的复杂性，使得准确评估数据中心人工智能技术对环境的影响变得困难。虽然数据中心定期报告其能源/碳/水的总体使用情况，但我们往往缺乏对人工智能对环境影响的精细度衡量。使问题变得更具挑战性的是，并非所有人工智能模型都作为独立服务运行。有些人工智能模型只是用作另一项服务的一部分，因此准确获取特定人工智能模型对环境的影响并非易事。

       一些业内人士预测，加速计算是人工智能革命的‘推动者’，它将使我们能够用更少的资源做更多的事情，因为它与数据中心基础设施有关。虽然加速计算将增加单个机架的密度，但数据中心内的机架总数可能会显着减少。换句话说，加速计算可以让我们用更少的资源做更多的事情。总体而言，在努力利用其能力提供可持续解决方案的同时，必须考虑人工智能对能源消耗和环境的更广泛影响。

需求猛增

       总体而言，尽管随着人工智能的出现，数据中心面临着许多挑战，但人工智能对世界来说是积极的，这是人类最激动人心的时刻，但作为数据中心行业的领导者，我们有责任确保我们作为通往人工智能的门户机会，负责任地提供它。

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