人工智能密集型部署正推动单机柜功耗快速上升，并对电力分配、液冷和结构规划提出新要求。

机架功率密度——即每个机架的持续功耗——正在稳步攀升。不久前，许多运营商认为每台机架10千瓦是典型配置，而将更高的密度保留给特殊环境。如今，人工智能工作负载、空间限制以及先进的散热解决方案正将实际机架容量推向极限，部分设计已接近甚至在某些情况下瞄准每台机架1兆瓦的目标。运营商面临的关键问题是：这一趋势将持续多远，以及需要哪些基础设施变更来支持更高容量的机架。

机架容量继续存在巨大差异。虽然10千瓦或更低的负载在小型设施中仍然常见，但近年来明显出现了向显著更高机架负载转变的趋势。到2024年，平均机架功率已升至12千瓦。截至2026年，这一数字已达到26千瓦。从2024年的12千瓦到2026年的26千瓦，平均功率在两年内翻了一倍多。

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多种力量的汇聚推动了这一转变。首先，人工智能热潮：现代服务器和AI加速器比上一代消耗大量得多的电力，据报道，在某些配置下，单个GPU或加速器的功耗高达每台700瓦。其次，稳定的容量需求：随着数据中心房地产日益稀缺，运营商通过提高机架密度、采用更高或更深的机柜，或两者兼用，来最大化现有占地面积，从而增加了单机架的功耗。第三，先进的散热解决方案：诸如芯片级直冷液冷、后门热交换器和浸没式冷却等技术，能够在不引发热失控风险的情况下实现更高的密度。最后，设施设计改进：针对受限空间的天花板吊具等创新举措，简化了紧凑布局中的设备搬运和维护流程。

集成更高的单机架功耗远不止于简单地增加服务器数量；它从根本上影响了电力输送、冷却和结构基础设施。关于电力可用性和输送，即使总容量充足的站点也可能发现，传统的配电架构无法在保持适当冗余的同时，可靠地向单个机架输送数百安培的电流。在冷却方面，增加的瓦数直接转化为更大的热量输出。虽然液冷降低了热阻并提高了能源效率，但也引入了额外的资本支出、复杂的监控和维护协议、水管理和泄漏检测要求，以及专业技能需求——并非所有设施都能迅速过渡到这些系统。在结构和空间方面，更重、更密集的机架会增加地板载荷并使设备搬运变得复杂。原本为较轻机架设计的设施可能需要结构加固、升级地板或重新设计安装和服务通道。

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机架功率负载是否会继续攀升，取决于需求、供应和监管政策之间的相互作用。在需求与容量的对比上，总体数据中心容量的增长最终可能与市场需求保持一致，从而减轻对最大化密度的即时压力。然而，目前对具备AI计算能力的算力需求依然强劲，几乎没有迹象表明整个行业会出现广泛放缓。关于建设约束，暂停令、并网延迟或许可瓶颈经常阻碍新设施的 development。在这些情况下，运营商极有可能优先考虑对现有空间进行密集化改造，而不是追求新建项目。

尽管单机架约1兆瓦的负载在可预见的未来可能仍属特例，但10千瓦作为标准基准的时代实际上已经结束。为了保持竞争力，数据中心运营商必须采取主动措施。首先，规划能够交付更高单机架负载同时保持强大冗余和容错能力的电力架构。其次，验证地板承载能力、物料搬运路径和起重设备，以安全容纳更重、更密集的硬件。

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简而言之，在以AI为中心的环境中，较高的机架功率负载已经确立并持续上升。主动现代化其电力、冷却和结构系统的设施，将处于最佳位置，以抓住下一波算力需求的机遇。

关于作者

Christopher Tozzi是一位技术分析师，专注于云计算、应用开发、开源软件、虚拟化、容器及相关基础设施。他还在纽约奥尔巴尼地区的一所主要大学任教。他的著作《For Fun and Profit: A History of the Free and Open Source Software Revolution》由麻省理工学院出版社出版。