西门子2026年在澳大利亚称AI正重塑数据中心基础设施
西门子（Siemens）数据中心垂直业务全球负责人Ciaran Flanagan在2026年墨尔本云与数据中心大会（Melbourne Cloud & Datacenter Convention 2026）上表示，人工智能（AI）采用正在全球加速推进，各国都面对同一个挑战：如何构建支撑这一新时代处理需求的数字基础设施，澳大利亚也不例外。他将这一变化形容为数据中心行业20年来最大的一次单一转型，竞争重心正从软件和应用层面转向支撑AI运行的物理基础设施。
Flanagan认为，公众讨论大多集中在AI软件、模型和应用上，而AI革命的下一阶段将由基础设施定义；从电网、冷却系统到数字孪生和高级自动化，AI正在改变数据中心的形态与运营方式。过去计算进步主要由软件推动，但AI工作负载日益严苛，使物理基础设施正成为竞争优势。竞争将越来越多地体现在如何高效运营这些设施上，涉及能源、水、人力和运营的方方面面。数据中心不能再被视为摆放服务器的建筑，电力、冷却、计算和运营需要作为一个协调系统共同运作。风险很高：AI服务需求持续快速攀升，支撑这些服务的设施正变得更大、更密集、更复杂。Flanagan还说，AI投资正在催化全球电网现代化，电网现代化惠及所有人。
行业的一大变化出现在规划阶段。历史上，数据中心围绕工作负载和应用来设计，现在越来越多地从芯片起步。Flanagan说，微处理器的行为决定技术设计；AI处理器功率和发热量不断提高，理解这些特性对于配电、冷却系统和设施设计决策至关重要。他提到，最近一次接触客户时，对方最初假设AI推理负载会采用GPU（图形处理器），深入分析后确认许多推理策略基于CPU（中央处理器），这一差别改变了电力分配和冷却管理方案。
散热一直是数据中心设计的一部分，AI让它更加关键。传统风冷越来越多地由液体冷却技术补充，用更高效的方式带走高性能处理器产生的热量。Flanagan指出，这不仅关乎效率，也关乎系统韧性：此类数据中心的热失控窗口已缩短至数秒，部分情形下为几分钟，而过去为30分钟；冷却一旦中断，运营商可能只有几秒时间响应。这种现实正在推动自动化、监控和预测控制系统的投入。他说，未来数据中心的自主性是真的。关注点也在从冷却硬件转向冷却系统的管理和控制——液体冷却回路如何根据GPU或CPU负载进行调节，对可靠性和效率非常关键。
AI的快速增长同时在重塑能源讨论。设施规模变大、耗电增多，运营商正探索新的电力基础设施方案，包括更多采用直流（DC）架构。Flanagan表示，西门子与客户在深入讨论直流电，但让整个数据中心行业大规模、大量转向直流电并非易事，安全、法规和可扩展性问题需要先解决，模块化是当前应对这些挑战的重要部分。未来AI基础设施将与电力系统更紧密地相连，技术提供商、公用事业公司和政府的协作正变得更加重要。
随着需求加速，部署速度成为主要考量。Flanagan认为，模块化施工能帮助运营商更快上线新产能，是提高效率的杠杆；预制系统可缩短施工时间，加快高价值计算基础设施的部署，帮助组织更快实现投资回报。同时，数字孪生技术正在改变设施的规划和设计方式。部分客户与西门子合作，用软件以3D方式构建未来的数据中心，并在破土动工前完成所有模拟。在施工前对电力系统、冷却基础设施和运营场景建模，可以降低风险、提高可预测性，也让决策更有依据。他把这项工作称为一个真正的差异化优势。
在Flanagan看来，未来数据中心将更加自动化、智能化，并与周边能源系统深度融合，不再是服务器仓库，而更像一个工业规模的信息生态系统。要建设这样的数据中心，需要对让AI成为可能的基础设施进行根本性反思。西门子有信心迎接这一挑战，但整个行业需要合作，唯有各方共同努力，才能满足需求并兑现AI的承诺。
