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《Vertiv™ Frontiers 視界報告》在維諦此前發(fā)布的年度《數(shù)據(jù)中心趨勢預測》的基礎上進一步拓展，報告識別了推動數(shù)據(jù)中心創(chuàng)新的宏觀力量，包括：

報告進一步闡述了這些宏觀力量如何塑造五大關鍵趨勢，影響數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)特定領域的發(fā)展。

目前，大多數(shù)數(shù)據(jù)中心仍采用從電網(wǎng)到IT機柜的交直流混合供配電架構，通常經(jīng)過三到四級電能轉(zhuǎn)換，存在一定能效損失。隨著AI負載持續(xù)攀升帶動功率密度不斷提高，傳統(tǒng)配電模式正逐步顯現(xiàn)出適應性挑戰(zhàn)。向更高電壓的直流架構轉(zhuǎn)型，可顯著降低電流和導體尺寸，減少轉(zhuǎn)換級數(shù)，同時將電能轉(zhuǎn)換集中在電源側(cè)。雖然交直流系統(tǒng)仍將并行存在，但隨著直流標準和設備逐步成熟，在機柜密度持續(xù)上升的背景下，高壓直流方案預計將得到更廣泛應用。此外，本地發(fā)電與微電網(wǎng)也將進一步推動高壓直流架構的部署。

迄今為止，為支持大語言模型（LLM），全球在AI數(shù)據(jù)中心的投資已達數(shù)十億美元，主要用于推動AI工具在企業(yè)和消費者中的廣泛應用。維諦認為，AI正日益成為企業(yè)的核心能力，但AI推理服務的交付方式與部署位置，將取決于各企業(yè)組織的具體需求與應用場景。這一趨勢對各類企業(yè)均有影響，尤其是金融、國防和醫(yī)療等高度監(jiān)管行業(yè)，由于數(shù)據(jù)主權、安全性或時延要求，可能需要通過本地數(shù)據(jù)中心維持私有或混合AI環(huán)境。數(shù)據(jù)中心用戶通過在新建或改造項目中，部署靈活可擴展的高密度供電與液冷系統(tǒng)，釋放更多算力潛力。

長期以來，大多數(shù)獨立數(shù)據(jù)中心依靠短期本地發(fā)電保障供電可靠性。然而，隨著電力供應壓力持續(xù)加大，尤其是AI數(shù)據(jù)中心，越來越需要實現(xiàn)長期能源自給。盡管現(xiàn)場發(fā)電在可靠性和靈活性等方面具有天然優(yōu)勢，但當前對天然氣輪機等現(xiàn)場發(fā)電技術的投資，主要仍是由電力穩(wěn)定性受限所推動。未來，“電力與制冷自給”（Bring Your Own Power & Cooling）等技術策略，有望成為能源自給的重要手段。

隨著AI工作負載密度不斷提升、GPU功率持續(xù)增強，行業(yè)對快速部署復雜AI工廠的需求也在同步增長。借助AI驅(qū)動的工具，數(shù)據(jù)中心能夠通過數(shù)字孿生進行虛擬建模與規(guī)格規(guī)劃，將IT系統(tǒng)與關鍵數(shù)字基礎設施深度整合，并通常以預制模塊化的方式作為算力單元進行部署，從而將部署到算力可用的時間（time-to-token）最多縮短50%。這一方法對于高效實現(xiàn)未來AI所需的GW級算力建設至關重要。

AI工作負載和基礎設施的發(fā)展，加速了液冷技術的部署應用。反過來，AI本身也可用于進一步優(yōu)化和完善液冷解決方案，提升其系統(tǒng)性能。越來越多的運營方將液冷視為核心關鍵基礎設施，AI則有望進一步提升液冷系統(tǒng)的能力。結(jié)合更完善的監(jiān)測與控制系統(tǒng)，AI可以預測潛在故障，并對冷卻液和關鍵組件進行更高效的管理，提升液冷系統(tǒng)的智能化與穩(wěn)定性。這一趨勢將增強高價值硬件及其相關的數(shù)據(jù)/工作負載的可靠性和可用性。