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数据中心AI：谨慎的信任与巨大的潜力

人工智能正逐步承担高风险任务，例如自动化工厂和引导军用无人机穿越敌对空域。然而，在管理驱动AI革命的数据中心方面，人类操作员却保持着高度谨慎。

Uptime Institute的一项针对全球600多位数据中心运营商的最新调查显示，只有14%的受访者表示他们信任AI系统更改设备配置，即使该系统经过多年历史数据的训练。同样，只有三分之一的运营商表示他们信任AI系统控制数据中心设备。这种谨慎并非毫无道理。MIT的一份报告指出，尽管企业投入数十亿美元用于AI系统，但95%的组织至今仍未看到明显的投资回报，先进产业（包括工厂和数据中心）在AI转型中排名靠后。

Uptime Institute研究员Rose Weinschenk指出，即使在AI推动数据中心扩张之前，数据中心运营商就以其相对抗拒变化而闻名，他们曾对过去一些热门技术感到失望。运营商通常拥有电气工程或技术机械背景，接受过关键设施运行方面的培训；另一些人则从事IT或网络系统方面的工作，也被视为运营商。

自2022年OpenAI发布ChatGPT以来，运营商对AI的信任度逐年下降。当Uptime Institute询问他们是否信任经过训练的AI系统运行数据中心时，2022年有24%的受访者表示不信任，而2024年这一比例上升至42%。尽管公众对新型大型语言模型的无所不知感到惊叹，但运营商似乎认为这类AI对于数据中心来说过于局限且不可预测。

然而，Uptime Institute研究分析师Max Smolaks在最新调查结果的公开网络研讨会上表示，运营商似乎已经进入对不同类型AI系统在特定数据中心运营中的“谨慎测试和验证”阶段。为了捕捉不断变化的观点，Uptime Institute在2025年询问运营商，假设有充分的过去训练数据，哪些应用中AI可以作为值得信赖的决策者。调查显示，超过70%的运营商表示他们信任AI分析传感器数据或预测设备维护任务。

Smolaks在网络研讨会上表示：“数据中心运营商非常乐意使用AI来做某些事情，但他们永远不会信任AI来做其他某些事情。”

对于关键设备的控制，人们对AI的信任度低，原因之一是该技术的不可预测性。Ilkari Data Centers首席数据中心官Robert Wright表示，数据中心运行依赖于“良好的老式”工程学，例如程序化的if/then逻辑。“我们说，我们不能靠运气运行，我们必须依靠确定性。”

数据中心是一系列复杂的相互关联的系统。灾难性故障可能在短短几秒钟内发生，导致芯片损坏、资金浪费、客户不满或火灾。在高风险的数据中心环境中，Reddit r/datacenter论坛上的匿名用户对《IEEE Spectrum》的询问的回复中，普遍未能找到理由证明AI可能带来的风险是合理的。

不信任感也可能掩盖了潜在的就业安全问题。许多行业的员工都担心AI会取代他们的工作。但Uptime Institute 2025年的调查发现，只有五分之一的运营商认为AI是降低平均人员配置水平的一种方式。

Smolaks在Uptime Institute的网络研讨会上表示：“运营商认为，今天的AI不会取代运行其设施所需的人员。它可能会取代办公室工作人员，但数据中心的工作目前似乎是安全的。”

然而，对于职业生涯早期的运营商来说，仍然感觉这项技术会威胁到他们的工作是可以理解的。拥有八年以上数据中心工作经验的电气工程师Jackson Fahrney表示，对于一个只有六个月工作经验的人来说，AI系统就像是在说：“来吧，训练你的替代者。”实际上，他认为AI不会取代他自己或数据中心内的其他人。然而，与长期以来一直是运营商工具箱一部分，旨在辅助运营商决策的机器学习工具相比，AI在工作场所的存在感更“不祥”。

数据中心设计和施工顾问Chris McLean表示，AI可能是整个行业减少数据中心运营商数量趋势的锦上添花。

McLean说，过去可能需要60名工程师来运行一个数据中心，现在只需要6名。这6名工程师所需的工作也更少了，因为越来越多的关键维护工作外包给了数据中心以外的专家。“现在，你用低成本的人力和高成本的AI来抵消所有风险，”McLean说，“我必须想象这对运营商来说是可怕的。”

即便如此，正如《Spectrum》先前报道的那样，合格的申请者数量仍然少于数据中心的工作岗位。Uptime Institute 2025年的调查显示，三分之二的运营商在员工保留或招聘方面面临困难，这与前两年的调查结果相似。

尽管如此，基于数十年的机器学习研究，一些有用的算法可以提高数据中心运营效率。Ilkari的Wright表示，数据中心最成熟的AI系统是预测性维护。例如，如果特定HVAC单元的读数上升速度快于其他单元，则系统可以预测该单元何时需要维护。

其他AI系统专注于优化冷却机组，冷却机组实际上是通过循环冷却水和空气来保持数据中心冷却的制冷系统。冷却机组占数据中心能耗的很大一部分。有关天气模式、电网负载和设备随时间推移的退化情况的数据，都输入到安装在设施内的硬件上运行的单个AI系统中，以优化总能耗，总部位于澳大利亚的能源软件公司Conserve IT的研发负责人Michael Berger说。

但Berger很快指出，他的AI优化软件并不控制设备。他说，它运行在基本控制循环之上，并优化参数以在达到相同结果的同时减少能源消耗。由于其专业性，Berger更倾向于将此系统称为机器学习而不是AI。

另一些人则完全接受AI，包括名称和技术本身，例如DataBank首席运营官Joe Minarik，DataBank是一家总部位于达拉斯的数据中心公司，在美国和英国拥有73个数据中心。他将自己对AI的乐观态度归因于他在亚马逊网络服务公司工作的17年经验，在那里软件至上。目前，DataBank使用AI编写软件，并计划在年底前推出用于自动化工单生成和监控以及网络配置监控和调整的AI系统。他说，用于冷却等更大任务的AI暂定于2026年底推出，这取决于对AI进行足够数据训练所需的时间。

AI确实会产生幻觉：Minarik亲眼目睹它提供错误信息并导致他的团队走上错误道路。“我们确实看到了这种情况的发生。但一旦我们给予它更多时间，我们也看到它越来越好，”他说。

Minarik说，关键在于“海量数据点”，以便AI能够理解系统。这与培训人类数据中心工程师了解数据中心大厅内可能发生的各种情况没有什么不同。

超大规模数据中心和企业数据中心（其单一客户是拥有数据中心的公司）正在比DataBank等商业公司更快地部署AI。Minarik听说过用于运行内部数据中心整个网络的AI系统。

Minarik说，当DataBank推出用于更重要的数据中心运营的AI时，它将受到严格控制。运营商仍将进行最终执行。

虽然AI无疑会改变数据中心的运行方式，但Minarik认为运营商是这一新未来的核心部分。数据中心是具有现场活动性的物理场所。“AI无法走到那里更换火花塞，”他说，也听不到服务器机架发出的奇怪的咔嗒声。尽管Minarik说有一天可能会为某些问题配备传感器，但他们仍然需要物理人类技术人员来修复使数据中心运行的设备。

Minarik说：“如果你想要一份能保护你免受AI影响的安全工作，那就去数据中心吧。”

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