Omdia 数字基础设施研究总监 Vlad Galabov 表示，人工智能将推动超过 50% 的全球数据中心容量和超过 70% 的收入机会，他表示，人工智能推动的各行业生产率的大幅提高将推动这一增长。在 Data Center World 2025 分析师日发表讲话时，Galabov 对该行业做出了一些其他预测：
- 在工程创新赶上电力和冷却需求之前，NVIDIA 和超大规模企业的每机架 1 MW 的雄心可能还要几年才能实现。
- 到 2030 年，预计将有超过 35 GW 的数据中心自行发电，对于那些希望建设新数据中心的人来说，离网和电表后解决方案不再是可选的，因为许多公用事业公司都在努力提供必要的电力。
- 到 2030 年，全球数据中心年度资本支出 (CAPEX) 投资预计将从 2024 年底的不到 5000 亿美元增至 1 万亿美元。
- 资本支出最强劲的领域是物理基础设施，例如电力和冷却，这些支出以每年 18% 的速度增长。
“随着计算密度和机架密度的攀升，物理基础设施的投资也在加速，”加拉博夫说。 “我们期望服务器数量的整合，其中少量扩展的系统比扩展的服务器策略更受欢迎。每字节/计算周期的成本也在下降。”
数据中心电力容量爆炸式增长
加拉波夫强调了人工智能导致数据中心电力需求的爆炸式增长。 2023年底人工智能浪潮开始时，全球数据中心电力装机容量不足150吉瓦。但随着 120 kW 机架设计即将问世，而 600 kW 机架设计仅需要大约两年时间，他预计到 2030 年数据中心累计容量将接近 400 GW。到本世纪末，每年新增数据中心容量将接近 50 GW，不久之后半太瓦将成为常态。
但并不是每个人都能在人工智能和数据中心市场的狂野西部生存下来。许多初创公司的华盛顿园区开发和新云将无法建立长期的商业模式，因为其中一些缺乏生存所需的专业知识和商业头脑。加拉博夫警告说，不要专注于单一提供商，因为有些提供商可能会失败。
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人工智能推动液冷创新
Omdia 首席分析师 Shen Wang 阐述了人工智能浪潮的降温影响。他表示，空气冷却在 2022 年左右将达到极限。人们一致认为，它可以提供高达每平方厘米 80 瓦的功率，一些供应商声称他们可以采用更高的空气冷却功率。
超出这个范围，就需要单相直接芯片 (DtC) 冷却——将水或液体输送到直接位于计算机芯片顶部的冷板上以消除热量。单相 DtC 可以高达 140 W/cm2。
“单相 DtC 是目前冷却芯片的最佳方式，”Wang 说。 “到 2026 年，最新的机架将超越单相 DtC 的门槛。”那时两相液体冷却的采用率应该开始上升。两相冷却将较高温度的流体输送到芯片，使它们在冷却过程中变成蒸汽，从而提高冷却效率。
Wang 表示：“600 瓦及以上范围的先进芯片正在大量采用液体冷却。” “到 2028 年，该类别中 80% 的芯片将采用液体冷却，而目前这一比例为 50%。”