在生成式 AI 模型的强力驱动下，IT 工作负载预期将大幅攀升，由此引发的巨大容量需求，持续推动着全球数兆瓦级数据中心设施的建设热潮。

   然而，不容忽视的是，众多组织所依赖的设施颇为陈旧，其使用年限已逼近甚至超出 10 至 15 年的设计寿命。依据 Uptime Institute 在 2024 年开展的全球数据中心调查结果，约半数的数据中心设施已运营超 10 年。

   这一现象意义重大，若不将设施的年龄与规模纳入考量，就极易低估能源性能、功率密度等关键领域的发展态势。通常而言，新建设施不仅能耗更低，而且往往能够容纳更高密度的 IT 机柜。与之相对，大量老旧设施的存在，阻碍了行业在平均容量、PUE（电源使用效率）以及密度等方面取得总体性的数字进展。

   在 2024 年，Uptime Institute 的年度调查针对受访者数据中心在设计 IT 负载中的规模，收集了更为详尽的信息。尽管样本在统计学上无法完全代表全球数据中心的总体情况，但结果显示，当下多数数据中心的容量集中于 2014 年及之后投入使用的设施之中。

   尽管容量加权计算有助于在未来的 Uptime Intelligence 报告里，更为精准地洞察行业趋势，但它并不会改变先前的调查结论。此次调查中数据中心的平均服役时长为 10.2 年，与平均设施年龄 11.3 年相比，二者差异并不显著。

平均设施与平均兆瓦数

   此次调查涵盖的数据中心，无论规模大小，平均使用年限为 11.3 年。大致而言，有半数的数据中心运营时长在 10 年及以下，其余则超过 10 年（见图）。

   各数据中心之间存在较为显著的差异，其中规模差异尤为关键。引入加权因素后，平均值虽有所变动，但幅度不大。“平均兆瓦数” 对应的年限为 10.2 年。尽管运营超 10 年的老旧数据中心在调查样本中占比 48%，然而其在总 IT 容量中的占比仅为 38%，仍属少数。

   颇为有趣的是，运营时长不足 10 年的数据中心群体内部，出现了更为明显的变化 —— 这一时间段完全处于典型的设计寿命区间内。单纯从设施数量上看，运营一到五年的数据中心与运营六到十年的数据中心数量相近。但从兆瓦数来衡量，最新建成的数据中心容量占比（38%）显著高于运营六到十年的数据中心（24%）。

   这一现象不难理解，在过去五年间，部分数据中心项目规模空前。近期的建设成果使得稍旧数据中心的容量相形见绌，尽管两者在设计上并无太大差异。不过，上述加权数据表明，即便如此大规模的建设，仍未能完全消除那些年代更久、或许效率更低的设施所产生的调节性影响。

超大型数据中心崭露头角

   Uptime Intelligence 正在密切追踪多个数据中心园区的建设动态，预计每个园区的容量将达到约 1 千兆瓦。这种千兆瓦级别的园区仅仅在过去几年才开始出现。回溯十年前，当调查样本中的常规设施投入运营时，如此规模的数据中心堪称闻所未闻。

   尽管这些园区的规模通常比以往的园区大出一个数量级，但在全球数据中心空间总量中，其所占份额依旧较小。千兆瓦园区问世时间尚短，数量有限，尚不足以切实改变数据中心的年龄结构。业界对生成式人工智能容量持续扩充的期望颇高 —— 但在 2024 年，传统 IT 设施的装机基数依旧远超新建设施。

   此外，新建容量的热潮并未促使老旧、小型设施相应减少。由于需求增长速度持续高于建设速度，客户的需求使得所有可用的数据中心空间都得到了充分利用。重复利用现有基础设施，如建筑外壳、电力、网络和冷却系统，所节省的资金，往往能够在高效冷却升级难以实现的情况下，为更高的能源费用提供合理支撑。在北美大部分地区，较低的电价能够减轻能源效率低下对成本造成的影响，这或许是该地区运营超 15 年设施占比最大的原因之一。然而，低效设施不仅浪费了变电站的容量，还阻碍了企业履行减排承诺。

展望未来

   未来几年，数据中心容量需求的增长态势并无放缓迹象。除了生成式 AI 应用带来的新需求，主流 IT 工作负载也在持续增长。为了提供数字产品与服务，新的数据中心站点（每个规模达数百兆瓦）将不断涌现。只要建设速度能够满足需求，这将促使已安装数据中心容量的年龄分布趋于年轻化。

   不过，许多老旧数据中心仍可能继续保留。升级或翻新现有设施所能节省的成本颇具吸引力，许多运营商期望在未来几年内，让老旧站点的 IT 硬件跟上发展步伐。同时，老旧设施的现代化并非适用于所有应用场景 —— 尤其是当设施的功率范围因公用设施连接限制，或现场电力基础设施升级不切实际而无法扩大时。

   此外，Uptime Intelligence 的调查数据还显示，大量 IT 机架的功率低于 6kW。在这样的功率密度下，多数传统设施在达到使用寿命之前，未来几年内仍将具有使用价值。

   数据中心监管环境的进一步改变，可能会削弱老旧数据中心的商业可行性。严苛的能源效率要求，或许终有一天会使传统数据设施在成本上丧失竞争力，甚至不符合相关规定 —— 这是一种即便投入大量资源也难以改变的 “年龄惯性”。然而，类似欧盟能源效率指令那样的情况，同样需要数年时间才可能成为现实。

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