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　　面向人工智能场景构建先进数据基础设施，并打造高质量数据集是另一重要趋势。生成式人工智能重塑了数据生命周期特征，使得数据的生成、采集、存储、处理和分析变得更加复杂。IDC数据显示，2024年全球产生的总数据量将达到163ZB，2025年增至201.6ZB，2028年翻番至393.9ZB，2023-2028年的复合增长率为24.4%。企业需要根据数据量、访问模式及成本效益决定采用云存储、本地存储或混合存储方案，发挥先进存储介质和存储架构优势。伴随数据逐渐成为企业的核心资产和重要生产要素，企业还需提升数据质量和数量，优化决策和业务流程。

　　能耗挑战持续加剧，冷却技术不断创新。人工智能大模型技术的研发和应用带来了更高的能耗需求。2024年人工智能数据中心IT能耗将达到55.1太瓦时，2025年增至77.7太瓦时，2027年增长至146.2太瓦时，2022-2027年的复合增长率为44.8%，五年间实现六倍增长。越来越多的数据中心转向使用液冷技术以应对高密度机架的能耗问题。IDC预测，到2028年，60%的数据中心将采用微电网、定制硅芯片、液体冷却和加固结构等创新解决方案，以应对电力短缺和日益增长的可持续性要求。数据中心正积极探索从储电能向储大模型算力的转变，通过大幅增加和优化IT基础设施，将原本静态储存的电能转化为驱动大规模计算模型的动态算力。