施耐德电气：2025，AI将继续定义数据中心产业未来变革

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律回春晖渐，万象始更新。回望2024年，我们见证了数据中心行业诸多的创新成果，以及持续发展变化的趋势、重大突破与进步。作为推动千行百业实现颠覆性变革的引擎，人工智能的影响力日益显著。2024年不仅赋予我们深刻的洞察，也为2025年乃至更远的未来奠定了发展基调。
0 i3 Q5 e  }. D6 G- z% O0 \　　正如市场所预期，2024年AI技术及其应用实现了加速落地，并迎来爆发式增长，在重塑算力需求格局的同时，也掀起了前所未有的创新浪潮。作为产业变革的核心力量，数据中心、加速计算基础设施、供配电与制冷系统亦在不断演进，以满足AI工作负载驱动的数字化需求。此外，随AI技术的蓬勃发展，可持续发展已然成为数字基础设施建设的战略焦点。越来越多的数据中心开始转向使用可再生能源，并实施有效的需求管理措施，以减少数字基础设施的碳排放。在全球范围内，几乎所有企业和超大规模数据中心运营商都在积极采用更高效的制冷技术，制定净零碳排放目标，将建设环境友好型数据中心作为发展的第一要务。
1 Q# z+ \- b# a) d! [/ ]: l　　预见行业变革的确定性趋势
* i8 v( t7 P5 e/ \& Z9 {　　回顾2024年数字基础设施的发展趋势与持续激增的AI需求，施耐德电气认为，尽管未来总是充满不确定性，但我们依然确信，2025年将依然是充满变革、创新与增长的一年，各个行业领域都将迎来全新的发展机遇。
+ I% ~2 G9 S9 w# J0 Y* o　　AI算力需求主要分为训练、推理两大核心功能。其中，训练工作负载用于模型的构建和优化，而推理则专注于执行决策制定、内容生成，以及全面自动化等任务。在数据中心领域，AI推理技术的应用已然取得显著进展，尤其是在边缘计算需求日益增长的背景下，对实时数据处理的需求促使其尽可能靠近数据源，有效提高运营效率。然而，当前AI的发展轨迹与早期的预期存在偏差，特别是对于那些已构建用于AI模型(例如大语言模型)的庞大训练集群，具备强大加速计算能力的企业，当这些集群已经完成训练任务，可能会转型为执行推理、决策制定和内容创作等任务的平台。

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这个思路很新颖，打开了新世界的大门，谢谢分享