当人们谈论人工智能（AI）时，往往联想到云端的算法、学习循环与大型数据模型，但这些数字抽象背后，是支撑 AI 快速演进的全球数据中心网络 —— 一个高度依赖钢铁、电力、工业流体等物理资源的实体基础设施体系。无论是电力供应、冷却系统，还是水泵、涡轮机等机械装置，任何环节的故障都可能导致最先进的 AI 模型陷入停滞，揭示出 “AI 的数字化能力，本质上建立在工业化基础设施之上” 的核心事实。
现代 AI 的爆发式增长，推动了人类科技史上规模最大、速度最快的基础设施投资热潮之一。主流科技企业正投入巨额资源建设与维护数据中心，其规模已堪比国家级基础设施。路透社报告显示，AI 领域的投资（其中基础设施是最大支出项）不仅超过近年其他技术热潮的资本投入，更超越了曼哈顿计划、阿波罗登月计划等政府主导的重大工程。2024 年，全球新增 137 座超大规模数据中心，2025 年预计新增数量相当；麦肯锡预测，到 2030 年，为满足全球 AI 需求，整个算力价值链上的企业需向数据中心投入 5.2 万亿美元。尽管这些数据中心看似充满未来感，但其运作逻辑与传统工业工厂类似 —— 都是将原材料转化为高价值产品，区别仅在于数据中心处理的 “原材料” 是原始数据，最终输出的是供个人、组织乃至政府使用的高价值洞察。
要维持数据中心 24 小时不间断运行，底层运营技术（OT）系统的实时监控与保护至关重要，这些系统涵盖温度调节、电力分配、水资源管理及各类机械控制。例如，一个冷却阀门遭受网络攻击或出现故障，可能在几分钟内导致整个数据中心停运，造成巨额经济损失，甚至对现场人员构成安全威胁。这种对物理系统的高度依赖，使得 AI 数据中心已成为新的 “关键基础设施”—— 正如社会长期重视电网、供水系统、交通网络的安全防护，AI 数据中心如今也应获得同等定位。从临床诊断模型、自动驾驶导航系统，到供应链规划工具、实时分析平台，无数关键服务的正常运行都依赖于数据中心的持续稳定，且这种依赖还在不断加深。
随着 AI 工作负载跨洲分布，单个数据中心的可靠性愈发关键。当前许多 AI 模型采用分布式部署，训练、存储与推理任务分散在多个站点进行，任何一个站点停运都可能中断整个工作流，延缓开发周期，影响数百万用户依赖的日常服务。这种互联性意味着，一个数据中心的安全漏洞可能引发远超其物理位置的连锁反应，因此强化数据中心层面的安全防护，不仅是保护单个站点，更是维护整个 AI 生态系统韧性的关键。当 AI 数据中心发生故障时，其影响会跨行业传导：客服平台瘫痪、医疗系统无法获取实时诊断依据、数字化生产力工具失效或断开连接，凸显出 AI 物理基础设施的安全与可靠性，直接关系到国家经济、公共服务与企业运营的稳定。
此外，AI 数据中心对远程技术支持的高度依赖，进一步扩大了安全风险边界。许多数据中心位于远离人口密集区的偏远地区，依赖远程工程师、承包商与供应商进行设备维护、维修及其他关键操作。这种远程连接虽提升了效率、减少了停机时间，却也为恶意攻击者提供了更多入侵途径。因此，所有接入数据中心的远程连接都必须经过严格认证、实时监控与严密管控，如同电网、水处理厂等传统关键基础设施的安全标准一样，不容许任何漏洞。此时，“是否应将 AI 数据中心归为关键基础设施” 已不再是问题，真正的问题是 “若不将其视为关键基础设施，我们是否承担得起相应后果”。
为保障 AI 持续运行，数据中心必须严格遵循 OT 远程访问安全最佳实践，核心原则包括三大方面。一是推行 “零信任访问” 模型，遵循 “永不信任，始终验证” 的理念 —— 无论是远程技术人员还是内部自动化工作负载，所有访问数据中心的身份都需经过认证，且仅被授予完成任务必需的资源权限，以此限制攻击者的横向移动，防止未授权访问关键工业控制系统。二是全面应用多因素认证（MFA），这是防范未授权访问最有效的手段之一。通过要求两种或多种独立验证因素（如生物识别、一次性令牌、物理安全密钥），MFA 能强化身份验证的可靠性，支撑零信任战略的落地。对于老旧 OT 系统，企业需寻找可在不中断运营的前提下，为其加装 MFA 功能的解决方案，填补传统系统的安全漏洞。三是引入监督与日志记录能力，传统远程访问工具（如 VPN、跳板机）仅能保障初始访问安全，无法监控连接建立后的操作，而现代安全远程访问（SRA）解决方案具备更全面的管控能力 —— 包括监督式访问、即时访问权限、会话录制与详细日志记录，这些功能不仅能显著降低风险，还能帮助企业满足合规要求。
综合来看，随着 AI 日益深度融入企业运营、政府服务与关键公共领域，其底层基础设施的可靠性已具备战略重要性。数据中心运营者必须将身份驱动的访问控制与现代 OT 安全实践置于优先地位，否则将面临严重的运营中断风险。通过保护维持数据中心运行的物理系统（冷却器、涡轮机、变电站及机械控制器），并强化远程维护连接的安全性，运营者才能确保 AI 始终是推动创新的加速器，而非新的安全漏洞来源。正如阿皮里翁所言，AI 的 “数字心脏” 跳动的能量，最终来自钢铁构建的基础设施与稳定供应的电力，唯有守护好这份 “工业基石”，才能让 AI 在数字化时代持续释放价值。
结合补充信息来看，AI 基础设施的 “工业属性” 还体现在更细分的技术演进与行业实践中。例如，传统数据中心以 CPU 服务器、虚拟化层为核心，主要服务于通用计算，无法满足 AI 高密 GPU 工作负载需求，而新兴的 “AI 工厂” 专为 AI 工作负载设计，单机架功率密度可达 200 千瓦，模块化单元甚至能达到 6 兆瓦，冷却系统采用芯片直冷与浸没式技术，PUE（能源使用效率）低至 1.1 以下，同时具备从数据摄入到部署的自动化 AI 流水线编排能力，这种架构升级正是为了适配 AI 对 “工业级算力与能效” 的需求。在能源消耗方面，全球数据中心电力占比预计从当前的约 2% 升至 2028 年的 6% 以上，算力需求每 3-6 个月翻倍，进一步凸显 AI 基础设施对电力资源的高度依赖，也推动行业探索 “算力与能源循环系统”—— 如部分数据中心利用余热供暖、采用可再生能源供电，在满足 AI 算力需求的同时降低环境影响。这些实践共同印证，AI 的数字化创新与工业化基础设施建设已深度绑定，二者协同发展才是推动 AI 可持续落地的关键。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/ai-sui-xian-shu-zi-hua-he-xin-que-yi-lai-gang-tie-yu-dian
