作者： Dan Eline，Digital Realty 平台解决方案副总裁

2023 年是人工智能 (AI) 全面进入公众视野的一年，将被铭记在人们的记忆中。企业都认识到这项技术将改变游戏规则，具有大幅提高企业效率的巨大潜力，因此希望参与其中。

在管理组织的技术基础设施、满足 AI 的数据存储和计算需求方面，IT 领导者很快将面临挑战。构建 AI 就绪的架构需要拥有面向未来的 IT 基础设施，要解决这一挑战，必须制定以数据为中心的战略。

这些挑战也带来了机遇。成功的 IT 领导者将越来越多地使用开放数据平台为企业谋利。他们将寻求新的解决方案来克服现有数据中心基础设施的复杂性和局限性。因此，他们将能够利用 AI 的力量经济高效地开展创新活动。

在本篇博客中，我们将探讨：

IT 领导者构建未来的数据中心必须克服的运营挑战
AI 如何塑造数据中心基础设施格局
企业如何利用全球基础设施平台进行数据驱动型创新
构建未来的数据中心所需的关键要素

要打造面向未来的数据架构，IT 领导者必须克服的挑战

人工智能采用
普华永道的一项调查显示，73% 的美国公司表示 2023 年将至少在部分业务领域采用 AI。该调查还特别针对生成式人工智能 (GenAI) 进行了预测，虽然 2024 年许多公司将发现“GenAI 的投资回报率很有吸引力，但只有少数公司能够成功实现其转化价值”。

考虑到 AI 对基础设施的巨大需求，这样的预测并不意外。推荐引擎等算法需要大量的高密度算力。主机托管的数据中心模式允许偶尔突入云端，将有助于满足AI 模型的训练和推理需求。

混合 IT 的复杂性
2024 年要扩展 AI，IT 领导者将越来越多地采用混合多云基础设施。企业将为了创新而利用各种基础设施，包括数据中心、公有云和私有云。这种按项目选择最适合的方法会增加基础设施的复杂性。通常，网络系统会变得支离破碎、异常复杂，难以运维。

数据中心互联的挑战
不同的数据中心又吸引更多数据，造成数据引力。本地化需求和混合 IT 基础设施正在导致数据互联相关的问题。

复杂的系统需要一个抽象层来移动数据，以满足快速变化的计算需求。IT 需要通过单一界面与工作流程参与者、应用、多云和生态系统互联，不会被复杂性困住。

可持续发展计划
随着全球脱碳要求不断提高，数据中心必须解决高密度计算造成的能耗问题。目前，企业能源需求的增长速度大大超过了可用的能源供应量。

2022 年 12 月，IDC 发布了《未来企业弹性和支出调查》（第 11 波），全球 71% 的受访者表示，由于潜在的能源短缺，他们希望加快有关节能计划的 IT 支出。这导致对可持续、高性能计算运营的需求越来越高，包括使用液体冷却技术。

全球增长和数据本地化
由于全球数据处理和隐私法规的差异，数据仍然只能限制在特定地理区域。这些法律并不是数据本地化的唯一因素。在边缘（即数据源）使用 AI 的情况越来越多，推动了对低延迟操作的需求，这反过来又需要本地化的数据存储与处理。再加上对在公有云中存储专有算法的担忧，企业纷纷转向混合 IT 基础设施，综合利用不同方案的优势。

未来的数据中应具有哪些特点？

在评估基础设施需求时，IT 领导者应考虑五个方面：

全球数据中心平台：必备的 IT 基础设施

拥有一个能够部署、优化 IT 和 AI 架构，并在虚拟环境中实施部署的平台，是满足未来数据需求的关键。Digital Realty 的 PlatformDIGITAL^® 全球数据中心解决方案可在全球许多城市和地区执行部署，其混合 IT 基础设施可满足各种处理需求，包括涉及海量数据集的 AI 项目，以及更多普通的数据任务。

编排、配置和自动化是运营未来的数据中心的关键。这将帮助企业利用 AI，发挥创造力和创新能力，获得竞争优势。一个开放、动态的中心化数据平台将成为无缝可持续、实时数据驱动的处理的枢纽。

通过这些解决方案，企业将可以充分利用数据，推动当前和未来的 AI 项目。

了解在 2023 年某报告中，IDC Marketscape 为什么将 Digital Realty 评为数据中心服务领域的领导者。

构建未来的数据中心：IT 领导者需要考虑的 5 个因素