按照數字技術的發展技術，未來數據中心將具備安全可靠、融合極簡、低碳綠色三大特征，具體到設備產品、數據系統和架構方面，也將呈現出不同的技術演進趨勢。

大數據顯示，從2019年到2022年，數據中心業務中斷造成損失超過100萬元的事件比例從約40%上升至70%，且會隨著算力需求增長比例不斷升高。毫無疑問，安全可靠是數據中心的核心訴求，應始終作為最高優先級關注。同時，隨著AI大時代的來臨，數據中心將從云數據中心向“云+智算中心”演進。未來，數據中心將具備安全可靠、融合極簡、低碳綠色三大特征，具體到設備產品、數據系統和架構方面，也將呈現出不同的技術演進趨勢。我們預測，在2024年，數據中心的發展將出現以下新變化。

高可靠產品+專業化服務是保障數據中心安全可靠運行的關鍵

數據中心承載著海量數據的存儲、處理和傳輸任務，為各行各業的各種系統穩定運行提供保障，但數據中心的安全性、可靠性一直是較薄弱的環節。為確保數據中心能夠安全可靠地運行，我們在產品設計、生產環節就要貫穿“全產業鏈安全”的理念，同時嚴控產線質量，實現高度自動化，減少人為干預，保障產品自身的高可靠性。此外，我們還要大膽假設，充分思考產品出現問題后應采取的應對措施，通過提供專業化部署和運維服務，降低產品失效率，減輕災后影響，完善端到端的保障機制，以保障數據中心安全可靠運行。

分布式制冷架構將是保障溫控安全的優選項

傳統大型數據中心多采用集中式制冷架構，如傳統冷凍水系統，該系統中的冷凍站包括七大子系統和上百種設備，各設備之間不能獨立運行，一旦發生單點故障，可能會影響整個冷凍站的安全運行，進而導致數據中心大規模宕機。近年來，業內部分數據中心發生的多起安全事故也印證了集中式制冷架構存在單點故障的風險。相比之下，分布式制冷架構靈活，各子系統相互獨立，單臺設備故障不會影響其他設備運行，故障率更小，可靠性更高，能直接從架構設計上避免數據中心制冷系統單點運行的潛在風險，提升數據中心的運行可靠性。

預測性維護模塊將成為數據中心基礎設施的標配

數據中心的維護往往屬于事后型維護，發生事故后才知道問題所在，但隨著智算時代的到來，數據中心的故障響應時間將大幅縮短。未來，在數據中心基礎設施的運維方面，預測性維護模塊將成為標配，維護從事后型轉為事前型。得益于AI技術的快速發展，預測性維護的范圍將持續擴大，從電容、風扇等易損件的使用壽命預測到設備的熱失控預警再到制冷系統的漏液預警，這些都能實現前置，從被動“救火”走向主動“防火”，在運維層面大幅提升數據中心的可靠性。

全生命周期的網絡安全防護體系將成為數據中心基礎設施的保護盾

隨著數字化、智能化程度的加深，網絡安全風險也在升級，網絡攻擊變得越來越常態化。UPS電源、空調設備等一旦遭遇惡意攻擊，會直接影響數據中心的安全性、可靠性。未來，在數據中心基礎設施層面，“硬件安全+軟件安全”才是全方位的安全策略，尤其是針對軟件安全，我們需要從供應安全、縱深防御、運維/運營安全三個維度考慮，構筑全生命周期網絡安全防護體系，為數據中心的安全可靠運行保駕護航。

預制化、模塊化將成為數據中心高質量快速交付的優選項

互聯網云廠商的全球業務加速發展，帶動了數據中心建設需求顯著增長。但在傳統的建設模式下，數據中心建設速度慢、工程復雜，不能很好地滿足用戶快速部署的需求。因此，建設周期更短、質量更高的預制化、模塊化方案將成為首選。企業通過“工程產品化”和“產品模塊化”方案，在工廠一體化集成數據中心的軟硬件，并完成預制和預調試，保證現場交付的是高質量產品，這樣既能有效縮短交付周期，也可以滿足客戶業務快速上線的需求。

專業化管理平臺讓數據中心運維更加安全和高效

從千柜級建筑到萬柜級園區，數據中心越來越呈現出規模化、集約化的發展趨勢，相應的整體運維復雜度也大幅提升，且數據中心設備多為“聾啞”設備，若使用傳統巡檢方法，不僅難度大，對運維人員技能的要求也較高，會導致故障定位時間長。構建專業化的管理平臺可以顯著提升數據中心運維工作的效率和準確性，幫助客戶構建設備深度管理能力，做到快速判斷問題、及時排除故障，確保數據中心安全穩定運行。

風液融合將成為業務需求不確定場景下的優選架構

當前正處于通用算力和智能算力交替的過渡期，同一個數據中心同時存在通用算力和智能算力應用場景。通用服務器單柜功率密度一般不超過15kW，風冷型設備即可滿足其制冷散熱需求，而智算中心單柜功率密度通常超過30kW，這種場景往往需要液冷設備來散熱。對于需求不確定的業務場景，風液融合將成為適配未來數據中心演進路徑的優選架構，它能夠發揮“風冷+液冷”組合比例可調的優勢，靈活應對業務需求變化。

間接蒸發冷卻依然是未來的優選制冷方案

當前，風冷方案仍占據著主流的數據中心應用場景。在冷源側，相較于冷凍水系統，間接蒸發冷卻方案在架構、效率和運維方面存在明顯優勢，是未來較為經濟適用的制冷方案。間接蒸發冷卻的分布式制冷架構可有效避免單點故障，可靠性更高，并且它能充分利用自然冷源，僅需完成一次熱交換，在寒冷地區絕大部分時間無需壓縮機制冷，達到了很低的PUE值(數據中心能源效率評價指標)。此外，針對智能算力未來發展的液冷降溫需求，間接蒸發冷卻方案也能提供很好的技術支撐。

能效PUE挖潛要從關注部件效率調整轉為關注系統工程優化

傳統數據中心更關注提升UPS電源、空調等部件的效率，但因元器件的物理限制，部件的效率提升已接近瓶頸，微調改進的時間和成本較高，無法滿足算力爆發時代的巨大需求。因此，提升數據中心能效需要轉換思路，我們要從關注部件效率調整轉為關注系統工程優化，用系統工程思維綜合審視，在現實條件限制和部件技術水平提升間進行權衡，得出最優解，如UPS電源雙變換模式轉向S-ECO(智能在線模式)，可以助力我們進行端到端的數據中心能效優化。

AI調優將成為實現存量數據中心能效智能優化的首選項

在數據中心節能方面，除了新建的數據中心，仍有大量存量數據中心的PUE值遠高于國家一體化大數據中心建設的要求，迫切需要進行節能改造。傳統的節能改造需要停線停業務，存在業務中斷的風險，而采用人工調整優化的方式難度大、效果差、頻率低。相比之下，AI能效調優解決方案能夠通過預置AI算法和大數據模型，對存量數據中心實現節能優化，且AI調優不依賴人工經驗，優化速度快、效果好，可以很好地實現從“制冷”到“智冷”的轉變。