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AI热潮下数据中心液冷技术的可持续发展趋势
随着AI和高性能计算需求增长，数据中心管理者面临前所未有的散热挑战。液冷技术因其优异的散热能力和可持续性成为解决方案。相比空冷，液冷系统的散热能力高出3500倍，可将电力使用效率提升45%。微软研究显示，冷板技术可减少15%的温室气体排放和30-50%的水消耗。液空技术、闭环系统、储能液冷等创新应用进一步提升了可持续性。然而液冷系统的维护要求更高，特别是液体质量管理至关重要。
数据中心干式冷却器的优缺点分析
传统数据中心冷却需要大量水和电力，干式冷却器提供了新的替代方案。通过利用环境空气进行热交换，干式冷却器几乎不消耗水资源且能耗更低，有助解决行业可持续发展挑战。然而，干式冷却器初期投资成本高，在高温或高湿环境下效果不佳，且需要更大物理空间。混合冷却方案结合干式冷却和传统冷却塔，可根据环境温度灵活切换，为追求节水的数据中心运营商提供了可行选择。
智能芯片如何解决AI能耗危机
随着AI发展推动数据中心能耗激增，预计2030年将增长160%，微软等科技巨头甚至重启核电站以满足算力需求。然而，真正的解决方案可能不是更大的基础设施，而是更智能的芯片。以色列初创公司Proteantecs通过芯片遥测技术，已帮助大型数据中心降低14%的AI服务器功耗。Arm公司专注于能效架构设计，而Cadence则利用AI设计更智能的硅芯片。这些技术代表了AI基础设施的新层次，通过智能设计和实时监控回收每一瓦特能耗。
NTT、Nokia 和 Anritsu 成功演示基于 IOWN APN 的动态网络技术
IOWN 项目成功将全光网络应用于 5G 基站的移动前传，实现了动态路由重定向。这项技术可以根据流量需求灵活调整分布式单元 (DU) 的使用，从而降低基站功耗，提高网络可靠性。测试结果显示，动态路由切换耗时不到 8 分钟，对用户流量影响有限，可减少约 20% 的功耗。
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