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电机效率：数据中心AI转型的关键功率分配策略
预计到2035年，数据中心用电需求将增长一倍以上，达到440TWh，相当于整个加利福尼亚州的用电量。AI工作负载预计将占2030年数据中心需求的50-70%。传统冷却系统电机存在功率浪费问题，通常在30-50%负载下运行时效率急剧下降。采用高效率曲线平坦的适配电机可显著降低冷却系统功耗，某大型数据中心通过优化电机配置减少了近4MW冷却功耗，为13500台AI服务器腾出空间，年增收入900万美元。
Gartner预测到2027年末，超过40%的代理型AI项目将被取消
Gartner预测到2027年末，超过40%的代理型AI项目将因成本不断攀升、商业价值不明确或风险控制不足而被取消。
Meta建设5GW超大规模AI数据中心抢占AI竞赛先机
Meta正在建设名为Hyperion的数据中心，预计提供5千兆瓦算力支持其AI实验室。该项目占地面积足以覆盖曼哈顿大部分区域，位于路易斯安那州东北部，将在数年内扩展至5GW规模。此外，Meta还计划在2026年启用1GW的Prometheus超级集群。这些项目旨在提升Meta在AI竞赛中对抗OpenAI和谷歌的竞争力，但也将消耗大量电力和水资源。
数据中心与服务器集群：两者区别究竟在哪里？
数据中心和服务器农场这两个术语经常被互换使用，但实际上存在细微差别。数据中心是指提供IT设备托管的建筑物，包括电力基础设施、冷却系统和网络连接等。服务器农场则是指以某种方式连接的服务器集合，通常支持共享工作负载。主要区别在于：数据中心强调物理设施和基础设施，而服务器农场专注于服务器本身的配置和管理。
Oracle推进印尼云服务计划，与DayOne合作建设首个数据中心
甲骨文将与新加坡第一数据中心公司合作，在印尼巴淡岛建立首个云服务中心。甲骨文将租用位于农萨数字园区的数据中心设施，成为支持至少120兆瓦电力容量地块的唯一租户。该规模数据中心通常需要至少12亿美元资本投资。第一数据中心是从中国数据中心运营商万国数据分拆而来，字节跳动是其最大客户。此举是甲骨文在亚洲扩张战略的一部分。
AI催生下的价值迁徙，神州数码与阿里云合作的“生态位”再定义
在云计算浪潮中厚积薄发的“上升螺旋”，为阿里云和神州数码在AI时代的同频共振奠定了最坚实的基础。
AI落地生花，飞书是真的“跑通”了
AI使用就像城市的早高峰，出发越早，到得越早，晚十分钟出发，可能就晚一小时到。飞书用一次次更新和标准化方法，给了行业一种确定性：AI不止能看，关键是能用、能落地。
数据中心干式冷却器的优缺点分析
传统数据中心冷却需要大量水和电力，干式冷却器提供了新的替代方案。通过利用环境空气进行热交换，干式冷却器几乎不消耗水资源且能耗更低，有助解决行业可持续发展挑战。然而，干式冷却器初期投资成本高，在高温或高湿环境下效果不佳，且需要更大物理空间。混合冷却方案结合干式冷却和传统冷却塔，可根据环境温度灵活切换，为追求节水的数据中心运营商提供了可行选择。
“GPU闲置过半，器件逼近物理极限”？是德科技如何应对AI基础设施之困
是德科技高级副总裁兼通信解决方案事业部总裁Kailash Narayanan现场指出，算力固然重要，但如果能耗过高，技术的实用性将大打折扣，因此，所有的高速、高性能计算，都必须在极低的功耗下实现，这是AI等技术能否大规模落地的核心前提。
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