每个数据中心都将成为AI数据中心。数据而关键的中心区别在于它们能以多快的速度实现这一目标。在过去的机架一年里，一切都发生了变化。密度在2024年的已翻报告中，受访者表示机架的倍但不够平均密度已增加到12千瓦。大多数受访者(60%)正在积极努力提高机架的数据密度(58%)，主要是中心通过改善气流，其次是源码下载机架遏制(42%)和液体冷却(40%)。根据报告 ，密度大多数受访者(53%)认为新的已翻AI工作负载(生成式AI)会增加主机托管行业的容量需求。

尽管密度已经翻倍，倍但不够但它仍然不足以支持AI和高密度架构 。数据尽管密度有所增加，中心但传统数据中心只能在其机架中支持其中一个高端单元 。机架这种快速的发展速度已成为我们行业创新的驱动力 ，最显著的区别是它发生得非常快。源码库液体冷却和后门热交换器是答案吗？

在密度方面  ，必须做出一些改变
。我们现在要求数据中心运营商从支持每机架6-12千瓦转变为支持每机架40、50、60甚至更高的千瓦
。虽然气流和气流遏制是提高效率和密度的绝佳方法，但我们很快就会达到气流物理的极限
。

因此 ，下一个合乎逻辑的步骤是免费模板转向液体冷却 。与需要不断努力工作的空气冷却不同，后门热交换器或直接芯片液体冷却解决方案的冷却机制可以用更少的工作产生更好的冷却效果 ，从而减少能源消耗和碳排放。这些技术还可以一起使用，将100%的热负荷驱动到液体中 。

虽然直接芯片冷却最终将代表自引入PUE指标以来最显著的冷却效率提升，但后门热交换器对于中高密度应用来说是一种有效且节能的高防服务器解决方案-包括正在寻找液体冷却策略的现有风冷数据中心。

展望未来

值得注意的是
 ，我们这个行业所经历的不仅仅是技术转变 。我们看到的是人类与数据互动方式的转变。我们第一次可以向数据提出问题并得到“有意识的”答案。原创内容是香港云服务器根据我们的要求生成的 ，这背后是大量的计算
，用于创建大型语言模型和进行推理训练，我们的设施将是这场革命的核心 。你的任务是找到创造性 、创新性和可持续的模板下载方式来支持这个数字基础设施的新时代
。