数据中心作为生成式AI的底层支撑，以及企业数字化转型的重要基础设施，在用户对于数据中心交付速度、交付质量的不断提高，以及在双碳战略目标的双重影响下，2025年对于数据中心行业而言，将是一个变革之年。
在变革中，数据中心行业在2025年也呈现出了一些趋势，这些趋势包含了数据中心建设、运维等全生命周期，可以说当下的数据中心与传统的数据中心已经截然不同了。
趋势一：预制化、模块化建设方式或将成为主流
大模型的变化有多快？短短两年时间，大模型已经席卷了各行业，各行业对于算力，尤其是智能算力的需求呈现式井喷式的增长。
随着生成式AI的兴起，企业对于智能算力的需求也与日俱增，根据IDC数据显示，受AI影响，从2022年到2026年，中国区人工智能算力规模年复合增长率将达到52.3%。
与此同时，互联网“快”的特点也在新一轮人工智能的浪潮下得以延续，用户对于数据中心交付周期的要求也越来越高。而作为算力的底层支撑，数据中心的建设周期之长，是业内的共识。
传统数据中心的建设需要经过设计、土建、机电安装、调试等多个阶段，建设一座支持万卡的数据中心需要多久？如果从土建开始算起，在一切顺利的情况下，大概需要12个月的交付周期，对于北方存在“冻土期”（冻土期不能进行土建施工）的数据中心而言，可能这个时间还会更久。
而AI等IT技术的演进日新月异，数据中心机柜密度也随之飞速提升，“3年前规划的单柜功率普遍在5-10kW/标准柜，而目前单台支持大模型的AI服务器功耗就已达10kW以上，传统数据中心的规划建设速度难以满足各行业对算力快速迭代和高速增长的迫切需求。”浪潮信息数据中心行业专家告诉钛媒体APP。
无独有偶，普洛斯中国高级副总裁、数据中心业务联席总裁郭仁声也曾对钛媒体APP表示，用户如今对于数据中心交付周期的要求很高，都希望早点上线业务，这也就对数据中心建设提出了更高的要求，而预制化、模块化的方式，可以帮助用户在更短的时间，保质保量的完成交付，“未来，预制化的模式会成为数据中心建设的一种主流方式。”郭仁声指出。
在此背景下，预制化、模块化的建设方式就成了满足用户对交付周期需求的重要抓手。
预制化数据中心是装配式建筑与模块化数据中心的深度融合，融合数据中心土建工程及机电工程，以集装箱为载体，集成机柜、配电、制冷、监控、消防、照明、防雷接地、综合布线等系统于一体，具备快速部署、柔性扩容、高效节能等特点，“预制化的优势在于，一是可以实现快速的交付，二是减少了现场的安全测试环节，交付质量更有保障。”郭仁声如是说。
而除了诸如普洛斯、浩云长盛等IDC服务商在预制化、模块化数据中心建设方面有所布局以外，像浪潮信息、华为这样的硬件厂商在此方面也有着比较长远的布局。浪潮信息方面，推出了浪潮信息预制化AIDC解决方案，浪潮信息数据中心行业专家告诉钛媒体APP，采用预制集装箱模块化设计，以“搭积木”的方式进行搭建，与土建解耦，不受现场条件限制，所有机电设备在工厂预集成、预测试，接入市电、网络和水源即可独立运行，预制装配率可达90%，且集成工作与现场土建工作并行，相比传统土建机房工期可缩短60%以上，可实现3个月建成，17天交装完毕，解决了传统数据中心建设周期长、无法满足业务快速上线的问题，紧跟AI算力需求快速增长的步伐，同时加快了投产进度，助力客户尽早抢占市场，收回投资，降低成本压力。
华为方面，据官方透露，采用其预制模块化建设模式，工厂预制和现场施工并行，交付时间缩短 50%，并且，华为方面也认为，预制模块化的建设方式会逐步成为数据中心主流建设模式。
而预制化、模块化建设数据中心的好处不仅局限于快速交付方面。采用工厂预制的方式，还能在整体设备制造过程中，提升良品率，提升整个数据中心的建设质量。
除此之外，通过预制化、模块化的方式还能有效帮助数据中心降低全生命周期内的碳排放，在数据中心实现碳中和的过程中，送上“助攻”。
趋势二：绿色化技术将继续深入渗透
根据IDC测算，预计到2027年，AI数据中心容量的复合年增长率 (CAGR) 将达到40.5%，与此同时AI数据中心的能源消耗预计将以44.7%的CAGR增长，到2027年达到146.2太瓦时(TWh)。
数据中心的绿色化不仅体现在预制化、模块化的建设方式，而是随着“双碳”战略的有序推进，已经深入到了数据中心的每个环节之中。
2025年是数据中心碳中和路上的一个重要节点，从政策上看，《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》中指出，2025年，全国范围内数据中心形成布局合理、绿色集约的基础设施一体化格局；工信部等六部门发布的《工业能效提升行动计划》明确规定，到2025年，新建大型、超大型数据中心电能利用效率（PUE）优于1.3；
工业和信息化部、发展改革委等七部门联合发布《信息通信行业绿色低碳发展行动计划（2022-2025年）》中提到，要加快重点设施绿色升级。聚焦数据中心、通信基站、通信机房三类重点设施，以全方位全过程的集约化布局、高效化设计、绿色化建设、低碳化技术、智能化运维为手段，加强数据中心统筹布局。最终实现到2025年，全国新建大型、超大型数据中心电能利用效率（PUE）降到1.3以下，改建核心机房PUE降到1.5以下；
宁夏回族自治区印发《宁夏回族自治区贯彻落实碳达峰碳中和目标要求推动数据中心和5G等新型基础设施绿色高质量发展实施方案》中指出，到2025年，区域内数据中心平均运行电能利用效率降到1.2以下；2024年7月，国家发改委等四部委印发的《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》中指出，2025年底，新建/改扩建大型及超大型数据中心PUE不超过1.25，国家枢纽节点PUE不超过1.2……显然，2025年对于数据中心碳中和来说，将是一个机遇与挑战并存的年份。
从能耗占比角度来看，IT设备耗能占比超60%，非IT设备能耗占比不到40%。其中，非IT设备能耗中，空调设备能耗占比最大，超过20%。现阶段，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。
目前数据中心节能减排技术焦点主要还是集中在制冷系统。行业在不断尝试的新的冷却方式，比如液冷、间接蒸发冷却、自然冷却、磁悬浮冷机组等。
这其中，液冷在数据中心中的应用在2024年迎来爆发，并且这种趋势将在2025年得以持续。而从国内的硬件厂商的布局上也不难看出，液冷已经在逐渐成为数据中心的“标配”。
以国内数据中心硬件供应商巨头浪潮信息为例，浪潮信息早在2022年就发布了“All in液冷”战略，并牵头发布了国内首批冷板式液冷数据中心核心部件标准，涵盖冷板、连接系统、冷量分配单元、监控系统等核心部件。据了解，截至目前，浪潮信息已建成当下亚洲范围内产能最大的液冷基地，通过整合研发、生产、测试、品控、交付等在内的全链条能力，实现了液冷产品的标准化、品质化、系列化生产，年产能超30万台，为液冷产业提产能、上规模提供了样板，推动液冷产业从“作坊式生产”转变为“工业化生产”。
在液冷技术推进的过程中，不仅是诸如浪潮信息这样的硬件设备供应商有着长远的布局，IDC服务商也开始逐渐在液冷领域开发产品和解决方案。以秦淮数据为例，秦淮数据张炳华曾对钛媒体APP表示，为了满足大模型时代对更大计算所需的冷却需求，秦淮数据也早已在冷板式液冷和浸没式液冷技术方面进行布局，目前可支持高达 150kW 的高密度机柜。
张炳华认为，是否应用液冷主要还是取决于用户对于技术的接受度，“目前大多数用户还是喜欢采用传统风冷的方案，因为它是解耦的，技术发展也更为（与液冷相比）成熟，”张炳华指出，“同时，以冷板液冷为例，冷却工质大多采用纯水加药或以纯水为基础的配方液，或者用乙二醇、丙二醇溶液，运行时间久了有管道腐蚀、漏液的风险。”
不过，在张炳华看来，上述的痛点目前行业内已经有一些办法可以解决，最终影响用户对液冷的选择，还是硬件设备的耦合度、标准化程度，甚至是成本和生态的完善度，“通过这些举措可以提升用户对于应用液冷的接受度，”张炳华告诉钛媒体APP。
除了制冷系统以外，数据中心供配电系统也早已开始了绿色化“改造”，这个趋势将在2025年更为明显，供配电系统的绿色化将成为2025年数据中心节能减排的重要抓手。以能源供给为例，施耐德电气关键电源业务部首席倡导官兼数据中心与AI业务副总裁Steven Carlini（斯蒂文·卡利尼）预计，2025年，数据中心对于稳定的可再生能源（如风能、太阳能等）的需求将日益迫切，同时电池储能系统（BESS）的引入将成为解决电力供应不足的关键。
与此同时，斯蒂文·卡利尼认为，数据中心与公共事业机构之间的合作将进一步加深。数据中心运营商将基于可再生能源的可用性，优化BESS充电周期，确保电源储备充足，并在依赖化石燃料发电或调节电力波动时进行放电。
进一步来看，斯蒂文·卡利尼还认为，在AI技术的影响下，数据中心产业将继续变革，“不仅推动技术革新与结构优化，也将加速实现碳中和目标、优化水资源利用，几乎100%采用绿色材料，部署先进的液冷解决方案，以及将AI技术广泛应用于数据中心的设计、维护、供配电系统、备用电源、制冷系统自动化管理等也是行业发展的关键方向。”斯蒂文·卡利尼指出。
趋势三：智能化运维全面升级
正如斯蒂文·卡利尼所述，数据中心一方面为AI提供了底层的算力支持，另一方面，AI也能“反哺”数据中心，在数据中心建设、运维等环节发光发热。
从目前应用上看，AI在数据中心运维运营的环节已经涌现出了不少的应用，而这些应用也有望在2025年得到进一步的优化和普及。复杂性和多样性的业务需求对数据中心运维工具系统提出了更高要求，传统运维工具对运维管理的提升构成了严重的制约，甚至在一定程度上影响着业务的稳定性和安全性。
如今，数据中心智能运维似乎已经成为主流趋势。自动化运维通过脚本编写、自动化监控系统和机器学习算法等技术，实现了日常任务的自动化处理，如备份、日志分析和系统更新，显著提高了工作效率并减少了人为错误。
智能化监控则通过集成各种传感器和监控设备，实时采集数据中心的多种环境参数，并通过大数据分析和机器学习算法提供精准的监控和预警服务，这不仅提高了数据中心的运行效率，还延长了设备的使用寿命。
张炳华曾对钛媒体APP表示，智算中心在为AI提供底层支撑的同时，也需要借助AI和机器学习的能力，实现数据中心的自动化管理和优化，包括智能监控、智能预测、智能散热、故障智能定位，提高运营效率。
应用AI技术的不仅秦淮数据一家，利用AI技术赋能运维场景早已成为了IDC服务商提升自身服务水平的重要路径。博浩数据服务有限公司CTO吕晓阳也曾在公开场合表示，AI技术在提高数据中心能效方面发挥着重要作用，在数据中心节能方面具有极大的市场前景和发展潜力。
以博浩数据为例，吕晓阳表示，博浩数据利用BA群控技术，通过AI进行暖通能效优化和冷却塔变频改造，成功将PUE降至1.3以下。
具体来看，根据博浩数据发布的ESG报告显示，博浩数据建立了能源管理体系，利用AI技术加强能耗监测，识别能耗薄弱环节。通过智能化运维平台，可以实时采集能耗数据，优化设备运行参数，提高能源利用率。
随着AI技术的进一步成熟，2025年AI技术在数据中心运营管理场景中的应用也必将愈发广泛，而智能运维也将成为2025年IDC服务商重点布局的一个赛道。（本文首发于钛媒体APP，作者｜张申宇，编辑丨盖虹达）
