建設新型基礎設施已成爲國家戰略。随着相關政策的持續加碼和數字經濟的加速發展，數據中(zhōng)心迎來前所未有的發展機遇。未來3~5年，中(zhōng)國數據中(zhōng)心将呈現“高集聚、高算力、高能效、高技術”的“四高”發展趨勢。

目前，業界普遍認同未來數據中(zhōng)心布局會越來越呈現出“熱數據集聚在一(yī)線城市及周邊地區，冷數據集聚于西部資(zī)源富足地區”的格局。推動這種“啞鈴式”集聚發展格局産生(shēng)的主要因素有二。

一(yī)是市場的力量。以“北(běi)上廣深”爲代表的一(yī)線城市，彙聚多數雲計算、互聯網、金融等業務流量，而這些業務中(zhōng)的移動支付、網絡交易、網絡遊戲、金融結算、數據熱備份、虛機遷移等都對時延有較高要求，因此數據中(zhōng)心的主要客戶（互聯網公司、雲計算廠商(shāng)、金融公司等）願意支付高溢價将自己的數據存放(fàng)于一(yī)線城市的數據中(zhōng)心。但随着一(yī)線城市用地、用電資(zī)源和能耗指标的緊張，大(dà)型互聯網公司、第三方數據中(zhōng)心企業逐漸布局一(yī)線城市周邊地區，形成服務于核心城市的區域性數據中(zhōng)心集群。

同時，近年來在國家和地方的一(yī)些政策引導下(xià)，企業出于經濟性因素的考量，也越來越多地将數據中(zhōng)心落戶于電力資(zī)源供給充足、氣候适宜的中(zhōng)西部地區，低成本地滿足其災備需求。

未來，随着網絡條件的改善，更多中(zhōng)高時延要求的業務數據（如網頁浏覽、大(dà)數據處理、數據離(lí)線分(fēn)析、人工(gōng)智能模型訓練等）可以部署到中(zhōng)西部的數據中(zhōng)心集群中(zhōng)。

二是政策的推動。當前我(wǒ)國已進入數字經濟快速發展的階段，數據中(zhōng)心是支撐數字經濟發展的重要物(wù)理底座。通過協調數據中(zhōng)心的布局來推動數據要素在東、中(zhōng)、西部的跨域流通，帶動一(yī)大(dà)批東部沿海的互聯網企業、ICT企業将自身産業鏈環節延伸到西部地區，幫助中(zhōng)西部地區發展數字經濟、實現産業升級，是中(zhōng)央政策和中(zhōng)西部地方政策支持的重要方向。

盡管一(yī)些中(zhōng)西部地區此前在出台優惠政策吸引數據中(zhōng)心落地方面進行了大(dà)量嘗試，但受限于用電成本、電網配套、網絡配套、産業配套以及人才等因素，實際效果并不理想。

在“新基建”的推動下(xià)，2020年12月和2021年5月，國家發改委、中(zhōng)央網信辦、工(gōng)業和信息化部、國家能源局四部委聯合發布《關于加快構建全國一(yī)體(tǐ)化大(dà)數據中(zhōng)心協同創新體(tǐ)系的指導意見》和《全國一(yī)體(tǐ)化大(dà)數據中(zhōng)心協同創新體(tǐ)系算力樞紐實施方案》兩份文件（以下(xià)簡稱文件），明确提出要通過國家數據中(zhōng)心樞紐節點的布局，引導數據中(zhōng)心向西部資(zī)源豐富地區以及距離(lí)适當的一(yī)線城市周邊地區集聚化發展。文件指出，國家将通過明确集群建設的準入标準，調整優化網絡結構，加強水、電、能耗指标等方面的配套保障，多措并舉引導數據中(zhōng)心優化布局、實現集群化發展。

市場和政策兩方面的力量将推動我(wǒ)國數據中(zhōng)心逐步進入集群化、規模化發展階段。當然，從長期來看，能否實現上述集聚發展格局，仍需看政策的實際落地情況以及市場需求的發展情況。

當前，随着人工(gōng)智能應用場景的逐漸落地以及各行業智能化轉型步伐的加快，全社會對數據中(zhōng)心的計算和存儲能力提出了更高要求。順應這一(yī)趨勢，未來數據中(zhōng)心會逐漸向更高算力、更高算效演進。

一(yī)是單體(tǐ)數據中(zhōng)心的規模和密度仍将逐步提高。在單體(tǐ)數據中(zhōng)心堆集更多的服務器一(yī)直是擴充算力的重要方式。近年來，集約化、大(dà)型化數據中(zhōng)心加快發展。工(gōng)業和信息化部通信發展司發布的《全國數據中(zhōng)心應用發展指引（2020）》顯示，截至2019年年底，我(wǒ)國在用數據中(zhōng)心機架總規模達到314.5萬架，其中(zhōng)超大(dà)型數據中(zhōng)心機架規模約117.9萬架，大(dà)型數據中(zhōng)心機架規模約119.4萬架，同比規模增速爲41.7%。大(dà)型數據中(zhōng)心增加了機櫃和服務器的密度與數量，推動數據中(zhōng)心布局、供電、功耗、制冷、網絡和運維管理等各方面技術的持續創新突破。

二是異構算力充分(fēn)融合。算力是人工(gōng)智能應用的基礎，傳統數據中(zhōng)心僅依靠CPU通用服務器已無法滿足機器學習、無人駕駛、工(gōng)業仿真、人工(gōng)智能模型訓練等新興應用場景所需的算力。除在數據中(zhōng)心部署更多48核或64核等高核心CPU來應對激增的算力需求外(wài)，引入GPU、FPGA、ASIC等異構算力來承擔新算力需求已成爲必然趨勢。适應異構算力融合，相關的算力虛拟化調度、面向AI調度的數據中(zhōng)心網絡、AI及大(dà)數據混合計算加速等技術均在快速發展，以在數據中(zhōng)心基礎上，有效實現高性能算力的高效利用和靈活共享分(fēn)配。

此外(wài)爲了實現更高算效，加快計算、存儲、網絡的深度融合，采用更高制程工(gōng)藝的芯片，提高數據中(zhōng)心IT設施的虛拟化水平等，都将成爲數據中(zhōng)心的演進方向。

數據中(zhōng)心是信息基礎設施中(zhōng)的耗能大(dà)戶。據統計，截至2020年底我(wǒ)國數據中(zhōng)心耗電量約占全社會用電量的1%左右，平均PUE爲1.6~1.7，總體(tǐ)能效與國際先進水平相比仍有差距，可再生(shēng)能源利用率低。按照未來數據中(zhōng)心機架數量每年30%的增速，預計到“十四五”末，數據中(zhōng)心用電量在全社會用電量的占比将超過3%。這對數據中(zhōng)心的運營以及環境的保護帶來巨大(dà)挑戰。提高數據中(zhōng)心能效，不僅是企業降本增效的重要手段，也是實現碳中(zhōng)和目标的重要路徑。

在政策層面，将持續推進節能改造并促進可再生(shēng)能源的使用。一(yī)是提高新建數據中(zhōng)心的能效标準。2020年底四部委聯合下(xià)發的《關于加快構建全國一(yī)體(tǐ)化大(dà)數據中(zhōng)心協同創新體(tǐ)系的指導意見》明确要求，2025年全國大(dà)型、超大(dà)型數據中(zhōng)心PUE降低到1.3以下(xià)。

二是完善數據中(zhōng)心能效标準體(tǐ)系和監測體(tǐ)系。2021年5月發布的《全國一(yī)體(tǐ)化大(dà)數據中(zhōng)心協同創新體(tǐ)系算力樞紐實施方案》提出，要完善數據中(zhōng)心綜合節能評價标準體(tǐ)系，不僅包括傳統的電能使用效率标準，還包括算力使用效率和可再生(shēng)能源利用率等指标，從更多維度促進數據中(zhōng)心能效的提高。目前，一(yī)些地方已開(kāi)始推進數據中(zhōng)心實時能耗監測體(tǐ)系。

三是推進對存量數據中(zhōng)心的關停改造。作爲全球數據中(zhōng)心大(dà)國，美國政府推出數據中(zhōng)心整合計劃和優化計劃，關閉了一(yī)批低效老舊(jiù)的數據中(zhōng)心。中(zhōng)國政府倡導類似的做法。《北(běi)京市數據中(zhōng)心統籌發展實施方案（2021—2023）》已明确提出，要按照“四個一(yī)批”的總體(tǐ)思路推進數據中(zhōng)心的存量優化和新增前瞻布局。

四是通過完善機制促進可再生(shēng)能源的使用，如擴大(dà)可再生(shēng)能源市場交易範圍、支持配套可再生(shēng)能源電站等。

在技術層面，綠色低碳的新技術将逐步擴大(dà)使用範圍。在IT設備方面，雲計算等技術将數據中(zhōng)心資(zī)源池化、虛拟化，大(dà)幅提高相同能耗水平下(xià)服務器的利用率。在制冷方面，間接蒸發冷卻、液冷等新技術已逐漸成熟，可根據需要在數據中(zhōng)心進行大(dà)規模部署。供配電系統方面，模塊化UPS、高壓直流供電、市電直供等技術的有效應用，将降低供配電系統的電能損耗。

此外(wài)，通過人工(gōng)智能技術優化運營管控，正在成爲降低數據中(zhōng)心能耗的重要途徑。

在基礎設施層面，基于曆史數據，通過神經網絡算法，采集和分(fēn)析數據中(zhōng)心溫度、濕度等各項數據，自動優化調節制冷系統、供配電系統等，可進一(yī)步降低PUE，突破傳統節能“天花闆”。

數據中(zhōng)心傳統上主要向市場提供機櫃、帶寬租用等基礎資(zī)源服務，其運營者競争的核心是土地、電力、能耗、帶寬等資(zī)源的獲取以及基礎設施的維護能力。近年來随着行業數字化轉型的加速，特别是新冠肺炎疫情後，越來越多的企業客戶向雲端遷移，再疊加AI技術的廣泛應用，對數據中(zhōng)心帶來顯著影響。

一(yī)是數據中(zhōng)心網絡技術成爲創新的焦點。首先，在數據中(zhōng)心内部網絡方面，在雲計算、AI發展的推動下(xià)，以在線搜索、并行計算爲代表的業務迅速起量，需要數據中(zhōng)心内大(dà)量的分(fēn)布式計算集群支持，導緻數據中(zhōng)心内部東西流量需求快速增長。解決數據中(zhōng)心在網絡方面的瓶頸，保證數據在服務器之間能夠更快、更高效地傳輸，将逐漸成爲提高數據中(zhōng)心性能的關鍵所在。在這一(yī)趨勢下(xià)，無損網絡、智能網卡、可編程網絡等新技術應運而生(shēng)，成爲技術研發的新熱點、新方向。

其次，在數據中(zhōng)心網間互聯方面，由于大(dà)多數企業采用公有雲和私有雲混用的形式，因此降低不同雲連接時的網絡時延是技術難點之一(yī)。

從雲計算IaaS層服務來說，目前網絡的虛拟化技術相對較爲滞後，同時要考慮東西向流量的安全防護問題，對多數據中(zhōng)心網絡互聯技術要求更高。這在很大(dà)程度上也将推進我(wǒ)國互聯網骨幹網架構的變革。

二是智能化管理成爲重要發展方向。随着大(dà)型、超大(dà)型數據中(zhōng)心占比的增加，海量的設備和複雜(zá)的系統爲數據中(zhōng)心的高效管理帶來了巨大(dà)挑戰。建設數據中(zhōng)心基礎設施管理系統（Data Center Infrastructure Management，DCIM），對數據中(zhōng)心關鍵設備進行集中(zhōng)監控和管理，并在此基礎上利用人工(gōng)智能和大(dà)數據技術，提高數據采集的實時性、準确性，研究訓練節能優化、設備預警、故障預測等數據模型，從而提升運維管理的自動化和智能化水平。同時，AI配合自動化巡檢機器人，可以實現無人值守，進一(yī)步提高數據中(zhōng)心的運維效率和安全等級。

此外(wài)，上層ICT設備的演進創新，将持續倒逼數據中(zhōng)心基礎設施技術加快變革，例如推動預制化技術加快向縱深發展，供配電系統和制冷系統持續優化等，以适應新的業務趨勢。

數據中(zhōng)心運營者的競争将不再僅局限于資(zī)源獲取能力，技術創新能力和應用新技術的能力将逐漸成爲新的核心競争力。

在數字經濟時代，随着雲計算、人工(gōng)智能、區塊鏈等新一(yī)代數字技術應用的廣泛普及，數據中(zhōng)心的地位正在從信息基礎設施的邊緣邁向核心，并成爲承載和牽動技術革新的重要底座。

未來3~5年，仍将是數據中(zhōng)心的高速發展期。我(wǒ)們必須按照經濟社會發展的要求，明确數據中(zhōng)心的發展趨勢，共同推動數據中(zhōng)心的高質量發展。