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存储去重已成常规功能，基础设施级应用才是战略优势
现代数据中心的去重技术已成为标配，但各系统间独立运作造成数据在跨系统边界时反复重新去重，浪费CPU、内存和网络资源。基础设施级去重通过统一元数据和跨层运作，将存储、计算和网络层的去重能力整合，可减少40-60%的I/O操作，降低70-90%的网络复制流量，消除30-50%的资源开销。面对VMware转型、AI工作负载增长和预算压力，将去重从通用功能提升为战略能力成为关键。
DE-CIX印度首次将Starlink卫星纳入互联网交换生态
DE-CIX印度宣布成为该国首个将星链纳入互联网交换生态系统的平台，开创历史先河。随着星链获得印度电信部商业许可证，预计2025年底或2026年初正式启动服务。星链将提供25-220Mbps的网速，为山区、农村等偏远地区提供真正的宽带服务。DE-CIX通过其全球Space-IX项目为卫星运营商提供互联服务，确保轨道网络与高性能地面基础设施的无缝连接。
AI数据中心：一个热门却难以定义的术语
随着现代AI技术对数据中心基础设施提出新要求，"AI数据中心"一词使用日益频繁。然而，这一术语的定义仍不清晰，AI数据中心与传统数据中心的区别并不明显。AI数据中心通常具备更大容量、GPU加速硬件、优化网络设备、高效冷却系统等特征，但这些特性并非AI独有。与其投资专门的AI设施，企业或许应考虑改造现有数据中心来支持AI工作负载。
边缘AI基础设施的现实挑战与解决方案
随着AI和生成式AI的快速普及，组织在数据处理和应用架构方面面临新挑战。传统集中式架构难以满足现代AI应用的性能需求，推动AI能力向数据生成和决策制定的边缘位置转移。边缘AI部署面临带宽限制、GPU资源需求和运营复杂性等挑战。F5应用交付和安全平台等解决方案通过统一控制和可视化管理，为分布式AI环境提供一致的安全策略和流量管理能力。
光学基础设施为何成为AI未来发展核心
AI繁荣面临电力问题，但真正制约因素在基础设施层面。随着生成模型规模扩大，传统铜线互连开始不堪重负。硅光子技术使用光而非电传输数据，速度更快、功耗更低。以色列初创公司Teramount获得5000万美元A轮融资，专注光纤芯片连接器。据预测，协封装光学市场将在2028年达到21亿美元。AI数据中心电力需求可能在2026年翻倍，大部分电力消耗在数据传输而非计算。
IDC发布AI就绪数据存储基础设施研究报告
IDC发布了关于AI就绪数据存储基础设施的研究报告，该报告是四部分系列的第一部分。报告指出，不到一半的AI试点项目能够投入生产，组织必须从以数据为中心的角度来处理AI项目。AI就绪数据存储基础设施需要具备五个主要属性：性能、规模、服务水平、数据物流和数据信任。报告强调，许多AI项目失败是因为对存储基础设施关注不足，导致数据孤岛、数据质量差和存储性能不足等问题。
网络威胁激增促使 IT 主管转向去中心化网络
一项调查显示，IT 领导者对网络安全漏洞和准备程度深感担忧。为提高弹性、安全性和运营效率，企业正在经历向去中心化基础设施的"巨大"转变。调查发现，73% 的 IT 主管认为去中心化物理基础设施网络对其网络安全策略极为重要，31% 预计相关项目在两年内将增长超过 50%。这反映了企业正在积极应对日益严峻的网络威胁。
Nvidia 基准测试方案为实际 AI 性能带来深度洞察
Nvidia 推出 DGX Cloud 基准测试工具包，帮助企业和开发者评估其基础设施运行先进 AI 模型的能力。该工具包提供性能测试容器和脚本，可在不同配置下测试 AI 模型性能，支持企业在大规模部署 AI 工作负载前做出明智决策，优化基础设施效能。
突破人工智能发展瓶颈
随着人工智能的快速发展，企业在采用和部署AI时面临诸多挑战。从GPU短缺、网络延迟到能源需求激增，种种瓶颈正在影响AI性能并推高成本。本文探讨了这些挑战，并提出了优化AI基础设施的策略，包括重新设计网络、合理分配资源和管理能耗。企业必须突破这些瓶颈，才能在AI竞赛中保持领先地位，提升业务表现。
AI 基础设施需求上升：Together AI 获 3.05 亿美元投资，押注 DeepSeek-R1 等推理模型
DeepSeek-R1 的出现引发了行业的担忧，认为先进的推理可以在更少的基础设施下实现。然而，Together AI 表示，DeepSeek 和开源推理的兴起实际上增加了基础设施的需求。该公司最近宣布完成 3.05 亿美元的 B 轮融资，旨在简化企业对开源大型语言模型的使用，并扩展其平台以支持推理集群和自主 AI 能力。DeepSeek-R1 的高需求推动了基础设施的增长，Together AI 还通过收购 CodeSandbox 来支持自主 AI 工作负载。
构建 AI 时数据智能为先
在 AI 发展的浪潮中,数据管理变得至关重要。随着 AI 模型规模和能力的不断扩大,企业纷纷投资建设支撑 AI 的存储和计算基础设施。然而,要充分发挥 AI 的潜力,优化运营并提高投资回报,企业需要在整个 AI 流程中实现高效的数据管理。这不仅涉及容量和性能,还包括数据可见性、安全性以及跨多种数据类型和存储系统的集成管理。
AI 优化公有云服务商 Together AI 完成 3.05 亿美元融资
云基础设施初创公司 Together AI Inc. 在新一轮融资中筹集了 3.05 亿美元，估值达到 33 亿美元。此次 B 轮融资由 General Catalyst 和 Prosperity7 共同主导，参与者还包括超过十家其他投资者，如 Nvidia Corp.、Salesforce Ventures 和前思科系统公司首席执行官 John Chambers。
DataRobot 收购 Aqnostiq，通过动态计算编排推进 AI 代理开发
DataRobot收购Agnostiq公司，旨在通过增强计算编排和优化能力，促进和扩展AI代理的开发。此举将使DataRobot能够跨多种基础设施和计算环境灵活部署AI代理，并根据可用性、成本和性能动态管理资源，从而提高AI创新效率。
连接性与云计算：破解 2025 年 AI 的隐藏挑战
随着人工智能概念验证向突破性技术演进，访问和利用海量私有数据将成为关键。文章探讨了数据在人工智能中的核心作用，强调了连接性的重要性，并重新引发了云计算模型的讨论。文章还指出了标准化在优化人工智能方面的重要性，以及提高认知和加强合作的必要性。
英国哈维尔科学创新园区部署私有5G网络
英国哈维尔科学创新园区将部署 5G 独立移动专用网络，旨在赋能多元化研发社区。该项目由沃达丰负责建设和管理，将为先进制造、交通物流、能源和医疗等领域提供专业服务，促进创新发展。这一举措将推动英国经济增长和技术进步，同时为欧洲航天局的 5G/6G 研究提供支持。
2025年AI将改变数据中心建设的本质
随着AI应用需求的爆发式增长，数据中心面临着前所未有的挑战。为满足高算力需求,数据中心将采取更高效的建设流程、更快的部署速度以及更具创新性的解决方案。从电力需求激增到新型冷却技术的应用,从基础设施的精简到多租户数据中心的标准化,AI正在推动数据中心建设进入一个全新的时代。
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