文章核心观点 - 人工智能的兴起正推动数据中心机架能耗与功率密度急剧上升，预计到2030年，单个AI机架的能耗将高达1MW，是传统机架的20至30倍 [1][2][4] - 数据中心行业的战略重点已转向电力输送和冷却技术，以应对AI带来的高密度计算挑战，冷却从支持性角色转变为行业核心议题 [3][5][6] - 行业正通过紧密合作、技术创新（如高压直流供电、液体冷却、微流体技术）来应对功率和散热挑战，这些因素将决定未来数字基础设施的形态 [5][6] AI机架能耗与功率密度趋势 - 到2030年，以AI为中心的机架用电量可能达到1MW，这一规模曾经只有整个设施才能达到 [2] - 预计同期数据中心机架的平均功率将稳步上升至30-50kW，反映出计算密度的显著增加 [2] - 单个AI机架所消耗的能源是通用机架的20到30倍 [3] 电力输送与冷却基础设施的演变 - 冷却已成为数据中心行业的核心议题，这得益于计算密度的增加、AI工作负载的增加以及对液体冷却等方法兴趣的日益浓厚 [3] - 行业正在从传统的低压交流电转向高压直流电（例如 +/-400V），以减少功率损耗和电缆尺寸 [5] - 冷却系统由设施中央冷却分配单元负责管理流向机架歧管的液体，液体被输送到直接安装在服务器最热组件上的冷却板 [5] 前沿冷却技术创新 - 微软测试的微流体技术可在芯片背面蚀刻微小凹槽，使冷却液直接流过硅片，早期试验中其散热效率比冷板高出三倍，并将GPU温升降低65% [5] - 通过将微流体设计与绘制芯片热点的人工智能相结合，能够更精确地引导冷却剂 [5] 行业竞争格局与合作 - 尽管超大规模运营商可能主导AI数据中心领域，但小型运营商仍有机会通过敏捷性和创新性在交付瓶颈中创造价值 [6] - 制造商、工程师和最终用户的合作比以往更加紧密，在实验室和实际部署中共同进行实验以解决复杂的冷却挑战 [5]