在全球人工智能技术飞速发展的浪潮中，亚太地区正成为 AI 应用落地的核心阵地之一，企业对 AI 技术的规模化采用，不仅重塑着各行各业的运营模式，更对支撑这一变革的数据中心基础设施提出了前所未有的挑战。传统数据中心最初是为前代计算需求设计的，其功率承载、散热能力和架构设计，已远远无法满足现代 AI 系统超高的能耗与复杂的散热需求 —— 行业数据预测，到 2030 年，由 GPU 驱动的 AI 工作负载将使数据中心机架功率密度飙升至 1 兆瓦，这一数值是传统机架功率的数十倍，单纯依靠对现有设施进行渐进式升级，根本无法应对如此剧烈的需求变化。在此背景下，亚太地区的数据中心运营商们正集体转向从底层架构重构的 “AI 工厂” 式专用设施，试图通过全方位的技术革新，破解 AI 时代的数据中心适配难题。为深入剖析这一转型趋势背后的技术路径、市场动因与挑战，AI News 特别专访了 Vertiv 亚洲区副总裁 Paul Churchill，从行业实践者的视角解读亚太数据中心的变革方向。
推动亚太数据中心转型的核心动力，首先来自于市场规模的爆发式增长。相关统计数据显示，全球 AI 数据中心市场规模预计将从 2025 年的 2360 亿美元快速攀升至 2030 年的近 9340 亿美元，短短五年内实现超 3 倍的增长，而这一增长的主要引擎之一，正是亚太地区金融、医疗、制造等关键行业对 AI 技术的快速应用。以金融业为例，AI 在风险评估、智能投顾、反欺诈检测等场景的深度渗透，需要高密度 GPU 集群支撑的高性能计算环境；医疗行业的 AI 辅助诊断、基因测序分析，同样对计算能力提出了极高要求，这些场景的能耗与散热需求，均远超传统服务器的承载范围。与此同时，亚太地区多国政府对数字化转型的大力投资、5G 网络的全面扩张，以及云原生技术与生成式 AI 应用的加速落地，进一步叠加了计算需求，使得区域内数据中心的算力需求增速创下历史新高。Paul Churchill 在专访中强调，面对这样的市场需求，单纯扩大数据中心设施规模并非长久之计，更重要的是构建兼具可扩展性与可持续性的智慧基础设施策略：“当前，基础设施领域的领导者必须彻底摒弃过去零散的升级模式，未来导向的策略应当是全面采用 AI 优化型基础设施，将大容量供电系统、先进热管理技术与一体化可扩展设计深度整合，只有这样才能从根本上满足 AI 时代的长期需求。”
在技术层面，散热与供电问题已成为当前亚太数据中心转型过程中最紧迫的挑战。随着 AI 工作负载的不断增加，数据中心机架功率密度正以惊人的速度提升，从传统的 40 千瓦快速增长至当前的 130 千瓦，行业预测到 2030 年这一数值还将达到 250 千瓦，如此高密度的功率输出，使得传统的风冷散热方式完全失效 —— 风冷不仅无法有效带走设备产生的热量，还会导致能耗急剧增加，甚至引发设备故障。为解决这一难题，Vertiv 等行业领先企业正全力研发融合芯片直冷式液冷与风冷的混合散热系统，该系统能够根据 AI 工作负载的实时变化动态调整散热方式：在负载较低时，通过风冷满足基础散热需求，降低能耗；在负载高峰时段，自动切换至芯片直冷式液冷，利用高导热效率的冷却液直接作用于发热核心，实现高效散热，同时保障设备运行的稳定性与可靠性。“我们研发的冷却液分配单元，能够精准实现芯片级别的直接冷却，同时通过模块化设计，确保在高密度计算环境下，系统依然具备便捷的维护性，避免因维护复杂导致的停机风险，”Paul Churchill 详细解释道。
供电环节面临的挑战同样严峻。AI 工作负载具有显著的波动性特征，在进行模型训练、大规模数据处理等任务时，算力需求会在短时间内急剧上升，而在任务间隙则会明显下降，这种波动对数据中心的供电基础设施提出了实时响应的要求，需要供电系统能够快速调整输出，以匹配负载变化，避免因供电不足导致的算力中断，或因供电过剩造成的能源浪费。为此，Vertiv 正持续升级其机架配电单元与母线系统，通过优化电路设计与电压调节机制，提升系统对更高电压的耐受能力，同时引入智能负载均衡算法，确保电力在不同设备、不同机架之间的合理分配。此外，智能监控系统的部署也成为关键，该系统能够实时采集各设备的功耗数据，通过 AI 算法进行分析预测，帮助运营商更精准地管理负载、减少容量浪费，并提前预警潜在的供电故障，延长系统的连续运行时间 —— 这一点在东南亚部分电网稳定性较弱的地区尤为重要，能够有效降低因外部电网波动对数据中心运行造成的影响。
除了散热与供电的技术革新，亚太数据中心的整体架构也正在迎来根本性的重构。近年来，AMD、微软、谷歌、Meta 等科技巨头纷纷布局 AI 专用基础设施，AMD 推出的液冷 GPU 芯片、微软与谷歌计划部署的液冷 GPU 机柜，以及 Meta 研发的 1 兆瓦超高功率机架，这些举措都标志着行业正从局部技术升级转向深度的架构变革。新一代数据中心不再是对旧有设施的简单改造，而是完全围绕 AI 需求从零开始设计的专用架构。“未来，数据中心架构将以混合模式为主导，这类基础设施的设计必须围绕液体流动路径来构建，因为液冷系统需要贯穿整个机架甚至芯片，”Paul Churchill 指出，这意味着数据中心的楼层布局、管道设计、设备摆放都将重新规划，需要为冷却液分配系统预留足够空间，同时构建更精密的供电网络，确保电力能够高效输送至高密度的 GPU 集群。更重要的是，下一代数据中心将实现从芯片级到电网级的全链路整合，将散热、供电与智能监控系统融为一体，形成协同工作的整体 —— 对于亚太地区许多超大规模数据中心园区的快速扩张而言，这种整合设计是平衡 AI 性能需求与可持续发展目标的关键，能够在提升算力的同时，有效控制能耗与碳排放。
在转型路径上，亚太地区的数据中心行业正从过去的渐进式升级，全面转向 “AI 工厂” 式的数据中心建设。根据行业预测，到 2030 年，亚太地区数据中心的总容量将超过美国，达到近 24 吉瓦的已投运功率，成为全球最大的数据中心市场。为应对这一规模的增长，越来越多的企业开始放弃临时的、零散的设施升级方案，转而投入全栈式 “AI 工厂” 数据中心的建设。Paul Churchill 在专访中提出，这一转型过程需要分阶段有序推进：第一步是整合规划阶段，将数据中心的供电系统、散热系统与 IT 管理系统视为一个有机整体，而非独立的模块，通过统一规划简化部署流程，同时为后续的扩展奠定基础；第二步是采用模块化与预制化系统，企业可以在不中断现有数据中心运营的情况下，分阶段部署工厂预制的标准化模块，逐步将 AI 工作负载迁移至具备 AI 承载能力的新容量区域，“通过在现有基础设施旁边部署经过工厂全面测试的预制模块，能够最大限度减少对现有业务的影响，避免大规模破坏性改造带来的风险与成本，”Paul Churchill 补充道；最后，可持续性目标需要贯穿转型的每个阶段，在设计与建设过程中，融入锂离子储能系统、电网交互式 UPS（不间断电源）系统与高压配电技术，既提升数据中心的能源利用效率，又增强应对电网故障的抗风险能力。
值得关注的是，直流供电技术在 AI 数据中心的转型中重新焕发了新的价值。传统数据中心多采用交流供电，但交流供电需要经过多次电压转换才能为服务器、GPU 等设备供电，过程中会产生大量能源损耗。针对这一问题，Vertiv 近期推出了专为 AI 与高性能计算场景设计的 PowerDirect Rack 直流供电架，该系统通过优化供电链路，减少了从电网到服务器设备之间的转换步骤，能够显著降低能源损耗，提升供电效率。同时，直流供电系统与亚太地区日益普及的可再生能源（如太阳能、风能）及电池储能系统具有高度兼容性，能够更高效地整合清洁能源，助力数据中心实现碳中和目标。“在越南、菲律宾等能源供应相对受限的市场，直流供电技术不仅是提升能源利用效率的手段，更是实现数据中心可持续扩展的战略选择，”Paul Churchill 强调，通过直流供电与可再生能源的结合，这些地区的数据中心能够减少对传统电网的依赖，在保障算力供应的同时，降低运营成本与环境影响。
可持续性已成为当前亚太数据中心运营的核心优先事项。随着 AI 驱动的能耗持续增长，数据中心的碳排放量也随之上升，这使得运营商面临着越来越严格的环保监管要求 —— 例如新加坡、韩国等国家已出台明确的碳排放限值政策，要求数据中心降低单位算力的能耗强度。同时，在东南亚部分地区，电力供应的可靠性与电价差异显著，也对数据中心的能源管理提出了更高要求。为应对这些挑战，Vertiv 正与亚太地区的众多数据中心运营商展开深度合作，通过整合锂离子电池储能系统、混合供电系统与微电网技术，帮助数据中心构建多元化的能源供应体系，减少对传统电网的依赖，增强能源供应的韧性。此外，太阳能支持的 UPS 系统与先进的储能技术也受到更多关注，这些技术能够在电网供电稳定时储存电能，在电价高峰或电网故障时投入使用，帮助运营商平衡负载、控制用电成本。在散热环节，混合液冷系统相比传统的风冷方式，不仅能提升散热效率，还能大幅降低水耗 —— 传统风冷系统需要大量冷却水进行辅助降温，而液冷系统的冷却液可循环使用，减少水资源消耗，这对于水资源相对短缺的澳大利亚、印度等地区尤为重要。“我们的核心目标是为亚太地区的数据中心提供既满足 AI 性能需求，又符合 ESG（环境、社会和治理）目标的基础设施解决方案，”Paul Churchill 表示，“我们正与合作伙伴紧密协作，确保该地区 AI 驱动的算力增长始终保持负责任、可持续的态势，与各国的长期数字经济发展目标及环境目标保持一致。”
模块化解决方案则为亚太地区数据中心的快速扩张提供了实用路径。在亚太地区，许多新兴经济体正处于数字经济快速发展阶段，数据中心建设需求迫切，但同时面临着土地资源有限、供电基础设施不稳定、技术人才短缺等现实挑战。传统的数据中心建设模式周期长、投资大，且难以根据需求灵活调整，已无法适应这些地区的发展节奏。而模块化与预制化数据中心系统，通过在工厂完成核心组件的生产与测试，再运输至现场进行快速组装，能够将数据中心的部署时间缩短高达 50%，同时通过标准化设计提升能源效率与系统可靠性。更重要的是，模块化系统具备高度的灵活性，运营商可以根据 AI 算力需求的增长，分阶段增加模块数量，逐步扩展容量，无需进行高额的前期投资，有效降低了投资风险。这种 “按需扩展” 的模式，对于 AI 工作负载增长迅速且需求预测难度大的场景至关重要，通过紧凑的空间设计与高效的运营管理，模块化数据中心能够让运营商以更低的成本、更快的速度构建 AI 就绪型基础设施，为区域数字经济的增长提供关键支撑。
当前，AI 需求的浪潮正彻底重塑亚太数据中心的建设与运营模式，从技术革新到架构重构，从可持续发展到模块化扩张，每一个环节的变革都在推动数据中心向更高效、更智能、更环保的方向演进。随着 AI 工作负载强度的持续攀升与可持续发展压力的不断加大，依赖过时的基础设施已无法满足行业需求，向融合先进散热技术、直流供电系统与模块化架构的 “AI 工厂” 数据中心转型，不仅是技术层面的必然选择，更体现了亚太地区为迎接下一代计算时代所做的战略布局。未来，随着技术的不断成熟与行业经验的积累，亚太地区的数据中心将进一步发挥区域优势，在支撑全球 AI 发展的同时，引领数据中心基础设施的创新方向，为数字经济的可持续增长奠定坚实基础。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/ai-xu-qiu-ji-zeng-tui-dong-ya-tai-shu-ju-zhong-xin-jia-su
