物理基础设施如何塑造面向AI的数据中心的未来
人工智能和机器学习已从创新的边缘走向了企业战略的核心。对于云服务提供商和新兴云提供商而言，这一转变正在重塑数据中心的设计、构建和扩展方式。从生成式AI到高级推理引擎，推动当今突破性进展的工作负载对物理基础设施提出了前所未有的要求。我们当前在连接性方面所做的选择，将决定数据中心未来支持AI驱动的云服务的能力。
过去三年间，技术变革的速度远超以往。GPU架构每6至12个月迭代一次，彻底改变了云服务提供商的基础设施规划逻辑。传统的三至五年更新周期难以为继，AI原生后端网络的刷新频率已压缩至一至三年。这种紧凑的节奏波及数据中心的各个层面——从计算密度、电力设计到散热策略与网络架构。
最紧迫的挑战之一是电力。传统数据中心机柜功耗通常为10-15千瓦，而AI规模化部署彻底打破了这一模式。采用风冷的GPU机柜现在需要30到40千瓦，而采用直触芯片液冷的机柜功耗可达160千瓦或更高。这些需求正推动底层设计变革：为平衡散热与供电限制，供应商将服务器分散至更多机柜，网络架构从柜顶交换模式转向依赖更长光纤布线、高密度通路与复杂配线策略的新方案。
作为NVIDIA独家合作伙伴，西蒙始终与顶尖云服务提供商并肩应对挑战。凭借对前沿技术的早期接触与深度培训，我们为客户提供经实践验证的AI原生工作负载设计策略。西蒙团队以顾问角色助力运营商评估方案，构建兼顾当前性能与未来灵活性的基础设施。
灵活性至关重要，这一点在InfiniBand与以太网的技术路线之争中尤为明显。目前InfiniBand凭借其在高性能计算领域的积淀，占据约80%的AI后端网络市场。但以太网正急速追赶——超以太网联盟与UALink倡议推动的新架构，预计将在2026年初实现市场份额反超。
现实路径是二者共存。西蒙建议：在横向扩展的交换机互联场景中，采用支持多协议的光纤架构；在短距离交换机-服务器链路中，可部署能效更高、功耗更低的有源电缆解决方案。这一策略既可规避技术路线锁定，又能随标准演进灵活调整。
能效已成为核心议题。AI数据中心虽天生高耗能，但物理层的战略选择可带来显著改变。以单连接功耗为例：直连铜缆与有源电缆仅需0.1瓦，而光纤收发器功耗高达9-25瓦。在成百上千的链路规模下，这一差异将转化为可观的运营成本优化。
展望未来三到五年，技术演进路径清晰可见：网络速率将从800G向1.6T乃至3.2T跃升，对光纤密度、超低损耗连接及高级连接器设计提出极致需求。标准组织正在制定新一代架构规范，而西蒙作为唯一深度参与InfiniBand贸易协会的结构化布线制造商，持续影响着高性能计算与低延迟互联标准的制定。我们与NVIDIA、Arista、戴尔等领袖企业的技术合作，确保西蒙的解决方案始终与下一代硬件需求同频，助力客户构建从零开始的面向AI的环境。
AI正在重写数据中心规则——物理层不再仅是系统连接的桥梁，更成为性能、可扩展性与效率的核心驱动力。从布线策略到连接器设计，今日的决策将定义未来AI基础设施的形态。西蒙愿以全球视野与技术沉淀，助力合作伙伴做出关键选择，共同迎接必然到来的智能时代。
