隨著CIO們構建支持AI的企業，公有云與數據中心之間的平衡正重新向本地基礎設施傾斜，但云、數據中心和邊緣計算的理想組合是什么?以下是七個值得考慮的討論點。

GenAI和自主式AI的興起正迫使企業重新思考其基礎設施，公有云成本的上升意味著數據回流現象正在發生，數據中心從未消失，但它正成為越來越多企業的關鍵概念。

以下是關于AI時代數據中心的七個主題和討論點：

2025年的“數據中心”究竟是什么?

雖然不想過于哲學化，但在現代企業中，“數據中心”幾乎成了一種思維狀態，這個術語幾乎與基礎設施同義：即你的數據在哪里、如何存儲和訪問。

對于任何規模的企業，特別是那些有歷史遺留問題的企業來說，數據中心很可能是一個融合了物理服務器空間、公有云和私有云的混合體，邊緣計算和存儲也可能占有一席之地，最終，所有數據都存儲在需要電力和連接性的盒子中，這一點常常被忽視。

我們曾對云有一個確定的認識，但現在發現它并不完全正確。

我們一直被告知，將資源集中到公有云將更高效，并能降低成本和開銷，但商業和資本主義的本質，以及AI時代數據層的復雜需求，確實改變了這種思維方式。

我接觸到的許多IT領導者都不認為他們未來的企業會將所有資源都放在公有云中，成本、隱私、立法以及靈活性的需求意味著擁有自己的數據中心很重要。

是的，AI也是推動這一趨勢的一部分，需要下一代硬件來處理非常特定的用例，這意味著云服務可能并不劃算。

不僅僅關乎成本和AI

數據主權和一般立法也起到了作用，存在很多風險需要考慮，而在內部管理這些風險可能更容易和安全，你的云服務提供商可能像你一樣安全，但你無法控制它。

然后是可持續性——這一主題在許多企業的公共議程中似乎已經消失，但隨著主要云服務提供商悄悄發布顯示電力消耗顯著增加的可持續性報告，它肯定不會消失，還有地緣政治，世界感覺比以前不穩定得多，而你自己的物理數據中心再次完全在你的控制之下。

云永遠不會消亡

這并不是說云的時代已經結束，只是對幾乎所有企業來說，它都是一種混合形式，云對于可擴展性和集中存儲有序數據非常出色，但還有很多其他用例，在基礎設施投資與持續運營成本之間取得平衡有很多好處。

數據中心技能是一個問題

這是一個問題，即使有大量IT專業人士失業，企業也無法獲得所需的技能，數據中心管理方面缺乏熟練工人是一個問題，IT領導者告訴我他們認識到了這個問題，但業務領導者對此不太敏感。

邊緣計算和AI PC即將成為主流

雖然這些用例目前尚未得到證實，但如果你想在地理上分散的位置快速構建可擴展、安全的AI計算，AI PC模型理論上可行。

不要想象每個人都會有一個AI PC，而是考慮專門化的AI驅動任務和角色，實際上，AI PC集群就像是圍繞任務和功能構建的迷你數據中心。

芯片制造商有發言權

硬件供應商和處理器制造商在這個游戲中有著深厚的利益，他們正在推動AI PC的發展，但無論是你的數據中心還是龐大的公有云，都依賴于硬件。隨著企業在規劃其未來架構時面臨日益增長的需求，芯片制造商正賺得盆滿缽滿，然而，無論你如何構建基礎設施，最終都需要下一代技術。

需要平衡

最終，與AI的所有方面一樣，企業需要找到平衡。考慮到地緣政治和氣候變化的性質，你能否承擔得起將所有數據交給第三方?你需要能夠在地理上以及企業內部和外部分散風險。

這也是關于機遇的，正確構建你的數據結構——不是完美而是正確——然后融合數據中心、云和終端用戶設備邊緣計算的最佳組合。