出旧入新 ，数据数据中心也不例外 。中心
数字环境在不断演变 ，前沿这一点在数据中心领域最为明显 。数据这些仅仅在半代人之前构建的中心技术神经中心 ，现在发现自己正处于无关紧要的前沿边缘 。行业资深人士注意到了一个结构性的数据转变：几十年来 ，数据中心的中心蓝图一直保持不变 ，但今天快速发展的前沿技术使那些曾经的尖端设计变得不合时宜 。
正如一位行业资深人士所观察到的数据那样 ：“数据中心的云计算设计在过去二十年里是稳定的。如果你在二十年前建造一个，中心那么其他人在十年后建造的前沿那个设计理念会基本相同 。”
我们现在正在见证一个拐点 ，数据其标志是中心人工智能和神经网络与企业的集成，颠覆了传统的前沿数据中心范式。
为昨天的技术提供动力而设计的基础设施无法满足这些新计算庞然大物的贪婪胃口 。亿华云 因此 ，当代数据中心的规格发生了巨大的变化 ，需要重新设计各个方面 ，从电力传输和存储密度到服务器配置和冷却能力 。
生成式人工智能数据中心的出现需要前所未有的电力规模 ，使前辈的需求相形见绌一个数量级 。 这种升级象征着更广泛的技术变革 ，给传统数据中心蒙上了阴影，使它们不适合进行改造以满足新一代的迫切需要 。高防服务器
为了适应功率的多方面增加以及对设计各个方面（从冷却到结构完整性）的更高要求 ，所需的重新设计深度超出了简单升级的范围 。
在为特定的耗电密集型任务部署 GPU 时，用电量的急剧上升最为明显 ，这标志着与过去的背离 ，并将数据中心设计转变为一门独特的科学学科 。 随着这种功率的注入 ，源码库需要考虑一系列的设计因素：功率密度、机架空间和冷却系统都必须重新考虑 ，以应对由此产生的热量 。
历史上的“最佳实践”曾经是数据中心设计的福音 ，但现在面临过时的危险 。 二十年来管理数据中心建设的行之有效的方法不足以应对当代的一系列挑战 。 当今的免费模板数据中心不仅必须容纳更重的设备 ，还必须实施创新的冷却方法 ，例如液体冷却，以散发密集的 GPU 产生的强烈热量 。
物理基础设施也必须不断发展 。 地板的承重能力曾经由既定的经验法则指导，现在需要重新评估以支撑当今设备增加的重量 。 这些修改并非微不足道 ，不能附加到根据不同假设设计的源码下载现有结构中 。
另一个必要条件是对电源和宽带连接完全冗余的严格要求 ，并且多样化的路由是不可协商的 。 智能基础设施的九个R——可靠性、冗余 、降低运营成本（绿色） 、稳健的设计、弹性 、路由 、抗攻击（物理和网络） 、严格的定期测试和完善——构成了现代数据中心设计的新标准 。
对于涉足数据中心市场的公司来说 ，根据当前和未来的规格建造新设施而不是重新利用过时的设施是明智之举 。 投资计算不仅必须考虑资产的当前状况 ，还要考虑资产的预计寿命 ，并考虑到由于基础设施缺陷而过早报废的风险 。
关于为 GenAI 应用程序改造旧数据中心的讨论仍在继续 ，但现实表明 ，这种努力可能无异于财政上的愚蠢行为。 这种全面改革所需的财政支出很可能需要重新开始 。
对于专业房地产板块 ，建议谨慎 。 一些实体正在尝试卸载无法支持 GenAI 应用程序的过时数据中心。 潜在买家应警惕此类设施的折扣优惠 。 借用一句行业格言 ：讨价还价的外表无法掩盖过时基础设施的固有缺陷 。
