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正如一位行业资深人士所言：“数据中心设计在过去二十年中一直保持稳定。如果你二十年前建了一个，十年后别人建的那个设计理念基本上是一样的。”

我们现在正在见证一个以人工智能和神经网络集成到企业中为标志的拐点，颠覆了传统的数据中心范式。

旨在为过去的技术提供动力的基础设施无法满足这些新计算巨头的贪婪胃口。因此，当代数据中心的规格发生了巨大变化，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功能。

生成式人工智能数据中心的出现将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。此次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，使其不适合进行改造以满足新一代的迫切需求。

为了适应功率的多方面增加和对设计各个方面（从冷却到结构完整性）的更高要求，所需的重新设计的深度不仅仅是简单的升级。

当GPU 被部署用于特定的耗电密集型任务时，功耗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。随着功率的注入，需要考虑许多设计因素：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。二十年来经过验证的数据中心建设管理方法不足以应对一系列当代挑战。当今的数据中心不仅必须容纳更重的设备，还必须实施液体冷却等创新冷却方法，以散发密集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遵循既定的经验法则，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，不能附加到基于不同假设设计的现有结构中。

另一个必要条件是严格要求电源和宽带连接完全冗余，并且多样化的路由是不可协商的。智能基础设施的九大支柱：可靠性、冗余、降低运营成本（绿色）、稳健设计、弹性、路由、抗攻击性（物理和网络）、严格的定期测试和细化——构成了现代数据中心设计的基础。新标准。

对于涉足数据中心市场的公司来说，明智的做法是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。投资计算不仅必须考虑资产的当前状况，还要考虑其预期寿命，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，这种努力可能只不过是财政上的愚蠢行为。这种全面改革所需的财政支出可能需要重新开始。