亚太地区人工智能 (AI) 优化数据中心市场规模和份额分析

亚太人工智能优化数据中心市场分析

亚太人工智能优化数据中心市场规模预计到2025年为95.9亿美元，预计到2030年将达到266.7亿美元，预测期内复合年增长率为22.69% （2025-2030）。

• 2024 年，亚太地区 (APAC) 的数字基础设施正在经历重大转型，这主要是由人工智能 (AI) 迅速融入数据中心运营所推动的。截至 2024 年，该地区传统托管数据中心的 IT 负载容量超过 13,000 兆瓦 (MW)，平均机架密度为 7KW。
• 这种转变在亚太地区尤为明显，受到其独特特征的影响：庞大而快速的数字化人口、以人工智能为中心的初创企业的出现、推动数字化转型的国家议程以及国际云巨头的巨额投资。中国、印度、新加坡、日本和澳大利亚等国家走在了前列，将资源引入核心嵌入人工智能功能的下一代数据中心。
• 虽然该地区的传统数据中心通常管理 10-20 MW 之间的 IT 负载，但人工智能增强型数据中心现在的设计可容纳 100-200 MW 甚至更高的负载。每平方英尺功率密度的激增有助于在相同功率限制下增加计算量。例如，AirTrunk 位于东京的 TOK2 专为超过 110 MW 的 IT 负载而设计，可满足人工智能和超大规模云需求。与此同时，Yotta 在印度的 NM1 拥有超过 50 MW 的可扩展 IT 负载，并设有专为 AI 任务定制的高性能 GPU 集群的专用部分。
• 亚太地区的传统数据中心每个机架的运行功率为 5-10 kW。相比之下，人工智能优化的设施现在设计为每个机架 30-50 kW，并且在选定的瞬间ces，甚至 70-100 kW，特别是对于 GPU 集群。例如，位于新加坡的 ST Telemedia 全球数据中心正在采用先进的液体和混合冷却解决方案来容纳高密度人工智能机架。澳大利亚 NEXTDC 正在推出功率达到 50 kW 的机架，专门满足采矿和金融科技等行业的人工智能需求。此外，CXO 强调了人工智能训练和推理中集中计算集群的需求，并指出需要重新设计电力传输系统，以处理比五年前翻倍的 IT 负载。
• 亚太地区各国政府正在制定数据本地化法律，促进为人工智能任务量身定制的本地化高性能计算设置的发展。与此同时，5G 网络覆盖范围的不断扩大、智慧城市的发展、边缘计算的推动以及工业 4.0 的拥抱，都显着增加了对人工智能驱动、低延迟和可扩展数据中心的需求。

A亚太人工智能 (AI) 优化数据中心市场趋势

机器学习预计将占据最大市场份额

• 得益于机器学习 (ML) 的关键作用，数据中心正在变得更加智能和高效。通过分析大量实时和历史数据，机器学习可以优化运营、降低成本并延长正常运行时间。例如，机器学习算法可以监控温度、湿度、工作负载和用电量等变量，从而动态调整冷却系统和气流。
• 以 Google 为例。这家科技巨头利用 DeepMind 的人工智能来微调其数据中心（包括新加坡的数据中心）的能源消耗。这种人工智能会认真筛选历史数据和实时数据（例如温度和电力负载），以对冷却系统进行实时调整。结果呢？冷却能源使用量显着下降 30%，考虑到新加坡的热带气候，这一壮举尤其值得称赞。
• Machin该学习深入研究来自服务器、暖通空调系统和电气装置的传感器数据，预测潜在的组件故障。这种主动方法可以最大限度地减少停机时间并削减维护费用。例如，NTT Communications 在日本拥有一个经过人工智能优化的数据中心。在这里，机器学习模型可以实时发现电源系统或冷却风扇中的异常情况，从而将意外断电次数减少 40%，并延长设备使用寿命。
• 由机器学习支持的 DCIM 系统可提供用于监控、警报和控制电源和冷却系统的自主决策。新加坡的另一家公司 STT GDC 在其 DCIM 工具中采用机器学习来预测工作负载分布，并相应调整环境系统。这一明智的调整使电力使用效率 (PUE) 提高了 15%。
• 在亚太地区和全球范围内，机器学习是人工智能增强型数据中心的基石。无论是提炼能源和冷却效率，还是实现预测性管理通过维护或编排工作负载，机器学习正在引导数据中心运营走向更智能、更环保、更可扩展的未来。

中国预计将在整个预测期内主导市场

• 中国是亚太地区最重要、最自信的参与者人工智能驱动的数据中心领域。政府支持：2020年，中国政府推出了“新基建计划”，重点发展人工智能、数据中心、5G和云计算。到2025年，中国计划建成200个以上国家级绿色智能数据中心。人工智能驱动的基础设施：百度、腾讯、阿里巴巴和华为等主要参与者已经推出了超大规模、以人工智能为中心的数据中心。这些设施不仅可以满足复杂的人工智能训练任务，还包含定制的人工智能芯片，包括华为的升腾 910 和百度的昆仑处理器。
• 以百度山西阳泉人工智能云数据中心为例。它采用自主系统进行配电、冷却和工作负载管理。这项创新使其能够比传统中心节省 50% 的能源来训练广泛的 LLM（大型语言模型）。阿里巴巴位于杭州的首屈一指的数据中心反映了这种以人工智能为中心的方法。阿里巴巴利用其内部 AIOps（IT 运营人工智能）平台，利用机器学习来简化故障检测、服务器健康评估和能源管理等任务。这使得日常任务的人工监督减少了 80%，用电量下降了 30%（PUE 达到 1.09），即使在双十一等高峰时段也能实现不间断服务
• 在 2020 年“新基建”计划的基础上，中国正在大力发展 5G、人工智能、工业物联网和大型数据中心。认识到人工智能和数据中心的重要性，中国政府对人工智能和数据中心进行了分类将它们作为关键基础设施，吸引了来自国有和私营实体的数千亿元人民币的投资。正如工业和信息化部 (MIIT) 在 2022 年强调的那样，“数据中心是数字经济的基石。人工智能应该成为其运营的核心。” 
• 中国数据中心越来越多地利用机器学习来优化 HVAC 系统、增强气流以及根据电力可用性实时调节工作负载。例如，腾讯位于清远的人工智能驱动数据中心通过先进的环境建模，实现了冷却能耗降低 30% 至 40%。此外，政府还通过补贴和税收减免来激励西部地区的人工智能集成、环保数据中心。在北京，严格的 PUE 法规要求新建数据中心的 PUE 保持在 1.3 或更低。此外，还共同推动人工智能芯片创新，以减少对进口 GPU 的依赖，特别是考虑到f 最近的出口限制。通过这些共同努力，中国正在牢牢确立其在以人工智能为中心的数据中心基础设施全球格局中的主导地位。

亚太人工智能(AI)优化数据中心行业概览

在亚太地区，人工智能数据中心市场正在见证盘整趋势。台达电子、富士电机、大金工业和华为数字电源技术有限公司等主要参与者以及浪潮和太阳鸟软件公司等其他参与者正在崭露头角。竞争格局不仅激烈而且瞬息万变。华为、阿里巴巴和百度等中国巨头以其垂直整合的解决方案处于领先地位。相比之下，日本和韩国，如富士通、大金和三星等，则强调精密工程和先进零部件。意思是此外，Vertiv 和 Graphcore 等全球实体正在扩大其在亚太地区的业务，进一步加剧了竞争。市场动态受到不断增长的人工智能工作负载需求、对能源效率的推动以及边缘计算的蓬勃发展的影响。这种环境特别有利于利用人工智能原生技术、展示区域适应性并建立强大生态系统合作伙伴关系的参与者。

亚太人工智能 (AI) 优化数据中心市场领导者

亚太人工智能(AI)优化数据中心市场动态

• 2025年3月：阿里云推出“Qwen系列”人工智能模型最新成员。此次发布正值中国大型语言模型领域的竞争加剧之际，尤其是在著名的“DeepSeek 时刻”之后。新推出的模型“Qwen2.5-Omni-7B”拥有多模式功能，使其能够处理文本、图像、音频和视频等多种输入。作为回报，它会生成即时文本和自然语音输出。
• 2025 年 2 月：大金推出了最新产品 Pro-C 计算机房空气处理器 (CRAH)，增强了其数据中心产品阵容。该装置专为满足数据中心的不同冷却需求而定制，拥有增强的设计和复杂的控制机制。