康普企業網絡大中華區總經理兼副總裁陳嵐

回望2024，人工智能（AI）對行業產生的影響顯露無疑。去年，數據中心對AI計算的需求呈指數級增長，這將促使行業采用更高效的流程，加快構建速度，并更具創造性地解決問題。如今看來，這一預測不僅成真，而且實際趨勢比我們當初預想的還要顯著。2025年，行業對更高效戰略的需求已經十分明顯。目前，有一些重大的舉措和雄心勃勃的計劃已經成形，數據中心建設的變革將助力云計算繼續進階。

迎接AI時代，智算中心高效運營需要關鍵基石

AI在生活和工作各方面的廣泛應用令人嘆為觀止。據說電話從發明到走向千家萬戶花費了50年的時間，而互聯網從誕生到全面普及只用了20年。同樣，AI似乎只需很短的時間就能達到同樣的普及程度，迅速在企業領域開拓出新的應用場景，而這些場景中的絕大多數都將由數據中心來支撐。

然而，這其中有一個關鍵因素不容小覷。在諸多AI體系和應用的場景中，結構化布線仍然是智算中心的基礎。隨著AI持續推動著更為復雜的網絡環境，結構化布線以一種標準化的模式不僅能夠指導布線系統按照符合國際標準的方式進行設計和安裝，同時還能提供一個頗為靈活且能適應未來需求的解決思路，以支持AI硬件設備的多次迭代。

事實上，結構化布線系統在提升智算中心的性能、效率和可靠性方面發揮著至關重要的作用。其優勢尤為顯著。在擴展性方面，結構化布線為集群的擴展與升級提供了極大便利，使設備的新增與調整更加靈活，從而輕松滿足業務增長需求。此外，在交付效率上，合理規劃布線不僅優化了部署流程，還能大幅縮短項目交付周期，提高整體運營效率。

建設熱潮洶涌澎湃

科技巨頭們正以空前的速度“大興土木”，隨著AI計算競賽愈演愈烈，其十年資本支出平均值也被不斷推高。不僅AI技術本身在不斷進化，其交付模式也在革新；“人工智能即服務”的理念正為企業采用AI鋪就坦途，尤其是生成式AI，它能在客戶服務到長期財務規劃等諸多領域大顯身手。事實上，數據中心自身也越來越多地借助生成式AI來應對經驗IT員工長期短缺的難題，通過運用AI來監控、管理和支持精干的IT團隊，從而提升團隊的工作效率。借助直觀的提問和建議獲取方式，技術能力一般的IT團隊也能超常發揮，緩解數據中心所面臨的部分勞動力壓力。

選擇核能發電是順理成章之舉。相比化石燃料驅動的能源，核能穩定、可擴展且相對可持續。與此同時，數據中心也在紛紛部署高效的液冷系統以取代能效較低的強制風冷系統，竭盡所能降低能耗，這既關乎經濟效益，也是環境責任的體現。隨著GPU驅動的AI計算規模不斷擴大，這些節能效率將愈發凸顯，網絡正常運行時間增加所帶來的益處也將更加突出，畢竟過熱是導致網絡中斷和過早出現組件故障的罪魁禍首。

高密度光纖在智算中心的角色將更加重要

可以看到，目前數據中心的光纖基礎設施在AI計算設施中的密度不斷增加。AI陣列中的GPU需要全面聯網，即每個GPU間都能夠互相通信，而這就將復雜性提高了一個層級，也使冷卻工作變得更加復雜。為了應對所需的龐大光纖基礎設施，數據中心將使用高密度光纖系統來建立那數量龐大的連接，在現有空間內盡可能多地布設光纖和連接器，為AI網絡提供動力。

通過將更多計算資源集中到更少的機架中，數據中心不僅能夠降低能源消耗，還能簡化冷卻需求。此外，隨著超大規模數據中心從2x400G（聚合800G）遷移至原生800G，這種先進的光纖基礎設施將提供一些急需的通道容量，以應對未來不斷增長的需求。

算力利用率（MFU）是衡量智算中心效率的關鍵指標，而高密度光纖系統的優化不僅關系到連接的數量，更直接影響算力的實際發揮。目前，國內大多數計算集群的算力利用率仍低于30%，其中很大一部分原因在于網絡架構的優化不足。結構化布線能夠在確保高密度光纖部署的同時，提升網絡可用性，降低設備故障率，從而提高GPU的利用率。相比之下，直連方式在大規模設備互聯時部署復雜、容易出錯，限制了整體算力效率的提升。而在400G、800G等高帶寬網絡環境下，結構化布線還能有效避免光纖過度彎折導致的信號損耗，保障AI計算網絡的穩定性和可持續擴展性。

多租戶數據中心——標準化和靈活性

根據對超大規模數據中心及其許可人工智能即服務模式的大規模研究，觀察其與企業的關聯，2025年還有另一關鍵業務領域不容忽視，那就是多租戶數據中心（MTDC）將如何為企業客戶開辟發展新路徑。無論企業身處哪個行業，多租戶數據中心必須保持靈活性，以滿足企業迅速演變的需求。

在這一領域，密集光纖基礎設施的標準化方法也很關鍵，因為它能有效降低對IT人員的依賴，簡化配置變更流程。目前，多家頂尖光纖基礎設施制造商正在推出或優化更簡便、更即插即用的技術，旨在助力所有數據中心（尤其是多租戶數據中心）降低技能門檻，提升敏捷性和響應速度，即便在IT團隊人員精簡的情況下，也能確保服務水平協議（SLA）的履行。

未來：延續與升級

在AI時代來臨之際，數據中心將發生的根本性變化將愈發顯著。從選址到規模，超大規模數據中心和多租戶數據中心都需要在擴大光纖傳輸能力的同時，縮小光纖的物理尺寸，引入新型冷卻技術，并重新評估電力采購與使用模式。遺憾的是，頂級IT專業技術人才短缺的狀況短期內難以緩解，但AI本身已展現出借助生成式AI驅動的監控與管理功能來協助運營商填補人才缺口的潛力。

隨著AI在企業級領域的持續滲透，數據中心將肩負起提供海量計算資源，將AI的潛力轉化為切實商業價值的重任。與AI一樣，數據中心也將不斷創新與調整，以滿足日益變化的需求，為這一快速發展的行業提供最優化的解決方案。

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審核編輯 黃宇