在人工智能（AI）蓬勃发展、资源效率愈发受重视，以及全球数字化转型浪潮的多重推动下，数据中心基础设施正迎来高速发展期。

   展望 2025 年，多个关键趋势将深刻影响这一行业，为企业和国家应对快速变化的形势提供思路。下面，让我们一同剖析 2025 年数据中心基础设施的五大预测。

趋势一：AI 应用从训练迈向推理

   2024 年，众多组织聚焦于 AI 模型训练，而 2025 年，行业将战略性地向 AI 推理阶段转变。AI 推理，即运用训练好的模型生成可付诸实践的见解。

   将 AI 推理与数字孪生、计算机视觉等技术融合，有望革新实时应用，大幅优化移动设备和物联网设备的运行。AI 训练通常在电力充沛且成本低廉的地区开展，而推理环节则需靠近终端用户，这促使数据中心向大型都市区域转移。随着企业对延迟和响应速度愈发重视，数据中心架构也将持续进化。

   国际数据公司（IDC）预测，到 2027 年，大型企业在 AI 方面的支出，将有 32% 集中于推理领域。这一趋势表明，从孤立的训练环境向互联互通、以推理为主导的系统转变，已迫在眉睫。

趋势二：可持续发展取得新进展

   在数据中心战略规划中，企业愈发重视资源优化，提升能源效率、降低环境影响的举措，正发挥着关键作用。

   液体冷却技术，如直接液体冷却和浸入式冷却，凭借在处理高密度工作负载时的高效性，备受青睐。水的密度约为空气的 800 倍，这意味着相较于大量空气，少量水就能达到同等冷却效果。因此，液体冷却不仅节省空间，还更为节能，能有效应对现代数据中心不断攀升的热负荷。未来，配备冷冻水系统的预制数据中心将更为常见。

   随着 AI 工作负载的持续增加，选择经济实惠的能源至关重要。数据中心逐渐向水电、地热等自然资源丰富的区域布局，以提升可持续发展效率，降低整体运营成本。供应商需兼顾不同客户的冷却偏好，提供液体和空气冷却相结合的解决方案，满足多样化的工作负载需求。

趋势三：AI 工厂兴起

   AI 工厂作为极具潜力的基础设施解决方案，将超级计算能力与人工智能即服务（AIaaS）模式有机结合。这些设施借助先进的图形处理单元（GPU）加速器机架，将原始数据转化为可利用的情报，助力企业以前所未有的效率部署 AI 功能。

   AI 工厂能提供针对医疗、金融、制造业等特定行业定制的预构建模型、库和功能，有效降低 AI 应用的复杂性。随着 AI 在各行业的深入渗透，AI 工厂将在推动先进 AI 技术普及方面发挥关键作用，为不同规模的企业提供基于 AI 洞察进行决策和创新的契机。此外，AI 工厂还有望在自主 AI 系统的研发过程中，为专有和私有数据的处理，营造安全的环境。

趋势四：自主 AI 持续发展

   随着各国纷纷角逐 AI 技术领域的领导地位，自主 AI，即开发具有国家特色的专属 AI 模型，正受到广泛关注。

   如同《通用数据保护条例》（GDPR）和《加州消费者隐私法案》（CCPA）等区域数据保护法规，主权 AI 模型受各国量身定制的法规监管。专有 AI 模型对于保护国家敏感数据、降低对国外技术的依赖，具有重要意义。

   近年来，欧盟出台《AI 法案》，旨在规范 AI 系统，确保其安全、符合道德标准且尊重基本权利。在美国，特朗普总统撤销了拜登政府此前提出的 AI 行政命令，以推动本国 AI 创新。预计 2025 年，将有更多国家加大对主权 AI 项目的投入，提升自身竞争力，保护知识产权。

趋势五：混合和私有 AI 模型崛起

   出于对数据隐私和控制权的考量，混合和私有 AI 开发在 2025 年将持续升温。金融、医疗等处理敏感数据的行业，将越来越多地采用私有 AI 模型或混合方案，保障数据安全。

   大型企业会大力投资专用的私有基础设施，而小型组织则会借助混合模型，平衡成本效益和安全性。这些混合和私有 AI 策略，将成为 AI 工厂和主权 AI 项目的重要组成部分，为不同规模的企业提供可扩展、安全的选择。

结语

   2025 年，数据中心基础设施领域的诸多趋势，如 AI 从训练到推理的转变、能源布局的优化，以及主权技术的发展等，都彰显出行业的迅猛发展态势。

   企业和国家正重新审视数据的管理、处理和利用方式，以推动创新和经济增长。展望未来，数据中心将突破传统基础设施枢纽的定位，成为全球发展的战略引擎，推动技术进步，塑造商业和社会的未来。

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