數據中心作為生成式 AI 的底層支撐，以及企業數字化轉型的重要基礎設施，在用戶對于數據中心交付速度、交付質量的不斷提高，以及在雙碳戰略目標的雙重影響下，2025 年對于數據中心行業而言，將是一個變革之年。

在變革中，數據中心行業在 2025 年也呈現出了一些趨勢，這些趨勢包含了數據中心建設、運維等全生命周期，可以說當下的數據中心與傳統的數據中心已經截然不同了。

趨勢一：預制化、模塊化建設方式或將成為主流

大模型的變化有多快？短短兩年時間，大模型已經席卷了各行業，各行業對于算力，尤其是智能算力的需求呈現式井噴式的增長。

隨著生成式 AI 的興起，企業對于智能算力的需求也與日俱增，根據 IDC 數據顯示，受 AI 影響，從 2022 年到 2026 年，中國區人工智能算力規模年復合增長率將達到 52.3%。

與此同時，互聯網 " 快 " 的特點也在新一輪人工智能的浪潮下得以延續，用戶對于數據中心交付周期的要求也越來越高。而作為算力的底層支撐，數據中心的建設周期之長，是業內的共識。

傳統數據中心的建設需要經過設計、土建、機電安裝、調試等多個階段，建設一座支持萬卡的數據中心需要多久？如果從土建開始算起，在一切順利的情況下，大概需要 12 個月的交付周期，對于北方存在 " 凍土期 "（凍土期不能進行土建施工）的數據中心而言，可能這個時間還會更久。

而 AI 等 IT 技術的演進日新月異，數據中心機柜密度也隨之飛速提升，"3 年前規劃的單柜功率普遍在 5-10kW/ 標準柜，而目前單臺支持大模型的 AI 服務器功耗就已達 10kW 以上，傳統數據中心的規劃建設速度難以滿足各行業對算力快速迭代和高速增長的迫切需求。" 浪潮信息數據中心行業專家告訴鈦媒體 APP。

無獨有偶，普洛斯中國高級副總裁、數據中心業務聯席總裁郭仁聲也曾對鈦媒體 APP 表示，用戶如今對于數據中心交付周期的要求很高，都希望早點上線業務，這也就對數據中心建設提出了更高的要求，而預制化、模塊化的方式，可以幫助用戶在更短的時間，保質保量的完成交付，" 未來，預制化的模式會成為數據中心建設的一種主流方式。" 郭仁聲指出。

在此背景下，預制化、模塊化的建設方式就成了滿足用戶對交付周期需求的重要抓手。

預制化數據中心是裝配式建筑與模塊化數據中心的深度融合，融合數據中心土建工程及機電工程，以集裝箱為載體，集成機柜、配電、制冷、監控、消防、照明、防雷接地、綜合布線等系統于一體，具備快速部署、柔性擴容、高效節能等特點，" 預制化的優勢在于，一是可以實現快速的交付，二是減少了現場的安全測試環節，交付質量更有保障。" 郭仁聲如是說。

而除了諸如普洛斯、浩云長盛等 IDC 服務商在預制化、模塊化數據中心建設方面有所布局以外，像浪潮信息、華為這樣的硬件廠商在此方面也有著比較長遠的布局。浪潮信息方面，推出了浪潮信息預制化 AIDC 解決方案，浪潮信息數據中心行業專家告訴鈦媒體 APP，采用預制集裝箱模塊化設計，以 " 搭積木 " 的方式進行搭建，與土建解耦，不受現場條件限制，所有機電設備在工廠預集成、預測試，接入市電、網絡和水源即可獨立運行，預制裝配率可達 90%，且集成工作與現場土建工作并行，相比傳統土建機房工期可縮短 60% 以上，可實現 3 個月建成，17 天交裝完畢，解決了傳統數據中心建設周期長、無法滿足業務快速上線的問題，緊跟 AI 算力需求快速增長的步伐，同時加快了投產進度，助力客戶盡早搶占市場，收回投資，降低成本壓力。

華為方面，據官方透露，采用其預制模塊化建設模式，工廠預制和現場施工并行，交付時間縮短 50%，并且，華為方面也認為，預制模塊化的建設方式會逐步成為數據中心主流建設模式。

而預制化、模塊化建設數據中心的好處不僅局限于快速交付方面。采用工廠預制的方式，還能在整體設備制造過程中，提升良品率，提升整個數據中心的建設質量。

除此之外，通過預制化、模塊化的方式還能有效幫助數據中心降低全生命周期內的碳排放，在數據中心實現碳中和的過程中，送上 " 助攻 "。

趨勢二：綠色化技術將繼續深入滲透

根據 IDC 測算，預計到 2027 年，AI 數據中心容量的復合年增長率 ( CAGR ) 將達到 40.5%，與此同時 AI 數據中心的能源消耗預計將以 44.7% 的 CAGR 增長，到 2027 年達到 146.2 太瓦時 ( TWh ) 。

數據中心的綠色化不僅體現在預制化、模塊化的建設方式，而是隨著 " 雙碳 " 戰略的有序推進，已經深入到了數據中心的每個環節之中。

2025 年是數據中心碳中和路上的一個重要節點，從政策上看，《關于加快構建全國一體化大數據中心協同創新體系的指導意見》中指出，2025 年，全國范圍內數據中心形成布局合理、綠色集約的基礎設施一體化格局；工信部等六部門發布的《工業能效提升行動計劃》明確規定，到 2025 年，新建大型、超大型數據中心電能利用效率（PUE）優于 1.3；

工業和信息化部、發展改革委等七部門聯合發布《信息通信行業綠色低碳發展行動計劃（2022-2025 年）》中提到，要加快重點設施綠色升級。聚焦數據中心、通信基站、通信機房三類重點設施，以全方位全過程的集約化布局、高效化設計、綠色化建設、低碳化技術、智能化運維為手段，加強數據中心統籌布局。最終實現到 2025 年，全國新建大型、超大型數據中心電能利用效率（PUE）降到 1.3 以下，改建核心機房 PUE 降到 1.5 以下；

寧夏回族自治區印發《寧夏回族自治區貫徹落實碳達峰碳中和目標要求推動數據中心和 5G 等新型基礎設施綠色高質量發展實施方案》中指出，到 2025 年，區域內數據中心平均運行電能利用效率降到 1.2 以下；2024 年 7 月，國家發改委等四部委印發的《數據中心綠色低碳發展專項行動計劃》中指出，2025 年底，新建 / 改擴建大型及超大型數據中心 PUE 不超過 1.25，國家樞紐節點 PUE 不超過 1.2 ……顯然，2025 年對于數據中心碳中和來說，將是一個機遇與挑戰并存的年份。

從能耗占比角度來看，IT 設備耗能占比超 60%，非 IT 設備能耗占比不到 40%。其中，非 IT 設備能耗中，空調設備能耗占比最大，超過 20%。現階段，在全球范圍內，幾乎所有企業和超大規模數據中心運營商都在積極采用更高效的制冷技術，制定凈零碳排放目標，將建設環境友好型數據中心作為發展的第一要務。

目前數據中心節能減排技術焦點主要還是集中在制冷系統。行業在不斷嘗試的新的冷卻方式，比如液冷、間接蒸發冷卻、自然冷卻、磁懸浮冷機組等。

這其中，液冷在數據中心中的應用在 2024 年迎來爆發，并且這種趨勢將在 2025 年得以持續。而從國內的硬件廠商的布局上也不難看出，液冷已經在逐漸成為數據中心的 " 標配 "。

以國內數據中心硬件供應商巨頭浪潮信息為例，浪潮信息早在 2022 年就發布了 "All in 液冷 " 戰略，并牽頭發布了國內首批冷板式液冷數據中心核心部件標準，涵蓋冷板、連接系統、冷量分配單元、監控系統等核心部件。據了解，截至目前，浪潮信息已建成當下亞洲范圍內產能最大的液冷基地，通過整合研發、生產、測試、品控、交付等在內的全鏈條能力，實現了液冷產品的標準化、品質化、系列化生產，年產能超 30 萬臺，為液冷產業提產能、上規模提供了樣板，推動液冷產業從 " 作坊式生產 " 轉變為 " 工業化生產 "。

在液冷技術推進的過程中，不僅是諸如浪潮信息這樣的硬件設備供應商有著長遠的布局，IDC 服務商也開始逐漸在液冷領域開發產品和解決方案。以秦淮數據為例，秦淮數據張炳華曾對鈦媒體 APP 表示，為了滿足大模型時代對更大計算所需的冷卻需求，秦淮數據也早已在冷板式液冷和浸沒式液冷技術方面進行布局，目前可支持高達 150kW 的高密度機柜。

張炳華認為，是否應用液冷主要還是取決于用戶對于技術的接受度，" 目前大多數用戶還是喜歡采用傳統風冷的方案，因為它是解耦的，技術發展也更為（與液冷相比）成熟，" 張炳華指出，" 同時，以冷板液冷為例，冷卻工質大多采用純水加藥或以純水為基礎的配方液，或者用乙二醇、丙二醇溶液，運行時間久了有管道腐蝕、漏液的風險。"

不過，在張炳華看來，上述的痛點目前行業內已經有一些辦法可以解決，最終影響用戶對液冷的選擇，還是硬件設備的耦合度、標準化程度，甚至是成本和生態的完善度，" 通過這些舉措可以提升用戶對于應用液冷的接受度，" 張炳華告訴鈦媒體 APP。

除了制冷系統以外，數據中心供配電系統也早已開始了綠色化 " 改造 "，這個趨勢將在 2025 年更為明顯，供配電系統的綠色化將成為 2025 年數據中心節能減排的重要抓手。以能源供給為例，施耐德電氣關鍵電源業務部首席倡導官兼數據中心與 AI 業務副總裁 Steven Carlini（斯蒂文 · 卡利尼）預計，2025 年，數據中心對于穩定的可再生能源（如風能、太陽能等）的需求將日益迫切，同時電池儲能系統（BESS）的引入將成為解決電力供應不足的關鍵。

與此同時，斯蒂文 · 卡利尼認為，數據中心與公共事業機構之間的合作將進一步加深。數據中心運營商將基于可再生能源的可用性，優化 BESS 充電周期，確保電源儲備充足，并在依賴化石燃料發電或調節電力波動時進行放電。

進一步來看，斯蒂文 · 卡利尼還認為，在 AI 技術的影響下，數據中心產業將繼續變革，" 不僅推動技術革新與結構優化，也將加速實現碳中和目標、優化水資源利用，幾乎 100% 采用綠色材料，部署先進的液冷解決方案，以及將 AI 技術廣泛應用于數據中心的設計、維護、供配電系統、備用電源、制冷系統自動化管理等也是行業發展的關鍵方向。" 斯蒂文 · 卡利尼指出。

趨勢三：智能化運維全面升級

正如斯蒂文 · 卡利尼所述，數據中心一方面為 AI 提供了底層的算力支持，另一方面，AI 也能 " 反哺 " 數據中心，在數據中心建設、運維等環節發光發熱。

從目前應用上看，AI 在數據中心運維運營的環節已經涌現出了不少的應用，而這些應用也有望在 2025 年得到進一步的優化和普及。復雜性和多樣性的業務需求對數據中心運維工具系統提出了更高要求，傳統運維工具對運維管理的提升構成了嚴重的制約，甚至在一定程度上影響著業務的穩定性和安全性。

如今，數據中心智能運維似乎已經成為主流趨勢。自動化運維通過腳本編寫、自動化監控系統和機器學習算法等技術，實現了日常任務的自動化處理，如備份、日志分析和系統更新，顯著提高了工作效率并減少了人為錯誤。

智能化監控則通過集成各種傳感器和監控設備，實時采集數據中心的多種環境參數，并通過大數據分析和機器學習算法提供精準的監控和預警服務，這不僅提高了數據中心的運行效率，還延長了設備的使用壽命。

張炳華曾對鈦媒體 APP 表示，智算中心在為 AI 提供底層支撐的同時，也需要借助 AI 和機器學習的能力，實現數據中心的自動化管理和優化，包括智能監控、智能預測、智能散熱、故障智能定位，提高運營效率。

應用 AI 技術的不僅秦淮數據一家，利用 AI 技術賦能運維場景早已成為了 IDC 服務商提升自身服務水平的重要路徑。博浩數據服務有限公司 CTO 呂曉陽也曾在公開場合表示，AI 技術在提高數據中心能效方面發揮著重要作用，在數據中心節能方面具有極大的市場前景和發展潛力。

以博浩數據為例，呂曉陽表示，博浩數據利用 BA 群控技術，通過 AI 進行暖通能效優化和冷卻塔變頻改造，成功將 PUE 降至 1.3 以下。

具體來看，根據博浩數據發布的 ESG 報告顯示，博浩數據建立了能源管理體系，利用 AI 技術加強能耗監測，識別能耗薄弱環節。通過智能化運維平臺，可以實時采集能耗數據，優化設備運行參數，提高能源利用率。

隨著 AI 技術的進一步成熟，2025 年 AI 技術在數據中心運營管理場景中的應用也必將愈發廣泛，而智能運維也將成為 2025 年 IDC 服務商重點布局的一個賽道。

來源：鈦媒體