深度解讀華為《資料中心2030》報告

前言：算力時代的風向球

在數位經濟浪潮席捲全球之際，資料中心不再僅僅是幕後的基礎設施，它們已躍升為驅動人工智慧、雲端運算、大數據等前沿科技發展的算力基石。如同工業時代的電力，算力正成為現代社會不可或缺的核心生產力。在這樣一個關鍵的轉型時期，科技巨擘華為於2023年全聯接大會期間，重磅發布了《資料中心2030》報告（以下簡稱 報告）。這份報告不僅是華為對未來十年資料中心發展趨勢的深度研判，更像是一張描繪算力時代藍圖的風向球，引領產業界共同思考資料中心的未來走向。

作為魔力門資料中心的小編，有幸深入研讀了這份極具前瞻性的報告。本文將從一個媒體觀察者的角度，深入解讀《報告》的核心觀點，剖析其背後蘊藏的產業趨勢，並探討這份報告對資料中心產業乃至整個數位經濟生態的深遠影響。

第一章：綠色低碳 — 資料中心永續發展的必由之路

全球氣候變遷日益嚴峻，能源消耗與碳排放問題備受關注。資料中心作為高耗能產業，其綠色低碳轉型已成為全球共識和迫切需求。《資料中心2030》報告開篇即強調綠色低碳是未來資料中心發展的首要趨勢和核心驅動力。報告指出，隨著各國政府和產業組織對資料中心能源效率和碳排放提出更嚴格的要求，高效節能不再是資料中心的附加價值，而是生存的必要條件。

1.1 能源效率成為核心競爭力：PUE 值逼近極限

《報告》預測，未來十年，資料中心的能源效率將迎來革命性提升。能源效率指標PUE (Power Usage Effectiveness) 將成為衡量資料中心競爭力的關鍵指標。 PUE 值越低，代表資料中心的能源效率越高。 報告預期，到2030年，領先的資料中心PUE 值將逼近 1.15 的極限值，甚至更低。 這意味著，未來資料中心將有能力將幾乎所有的電力都用於IT設備的運算，極大程度減少能源浪費。

為實現PUE 值逼近極限的目標，資料中心需要從多個層面進行技術創新和應用：

• 液冷技術的廣泛應用： 液冷技術相比傳統的風冷技術，具有更高的散熱效率和更低的能耗。 《報告》預測，液冷技術將在未來資料中心中得到大規模應用，特別是在高密度運算場景下，液冷將成為主流散熱方案。 液冷技術的普及將顯著降低製冷系統的能耗，進而降低資料中心的整體PUE 值。
• 自然冷卻技術的創新應用： 自然冷卻技術，例如自然風冷、自然水冷等，利用自然界的冷源進行散熱，可以大幅降低製冷系統的能耗，甚至實現零製冷。《報告》預期，隨著技術的進步和應用場景的拓展，自然冷卻技術將在更多地區和氣候條件下得到應用，成為降低PUE 值的重要手段。
• 高效供電系統的優化： 供電系統是資料中心能耗的重要組成部分。 《報告》指出，未來資料中心將採用更高效的供電架構和供電組件，例如高壓直流 (HVDC) 供電、不間斷電源 (UPS) 效率提升、智能配電系統等，減少供電環節的能量損耗，提升能源利用效率。
• IT 設備的節能設計： IT 設備是資料中心最大的耗能設備。《報告》預期，未來的IT設備將更加注重節能設計，例如採用更低功耗的處理器、記憶體、儲存設備等，提升單位算力的能效比，從源頭上降低資料中心的能耗。

1.2 碳排放管理成為新課題：邁向碳中和資料中心

除了能源效率，碳排放也成為衡量資料中心綠色化程度的重要指標。《報告》強調，未來資料中心不僅要關注能源效率，更要積極進行碳排放管理，最終邁向碳中和。

為實現碳中和目標，資料中心需要從以下幾個方面著手：

• 建立完善的碳排放監測和管理體系： 資料中心需要實時監測自身的能源消耗和碳排放數據，建立精細化的碳排放核算體系，追蹤碳排放源頭，為碳減排措施的制定提供數據支持。
• 積極採購綠色電力： 使用再生能源是降低資料中心碳排放的最有效途徑。《報告》建議，資料中心應積極採購綠色電力，例如太陽能、風能、水力發電等，逐步提高綠色電力使用比例，最終實現100% 綠色電力供應。
• 探索碳捕捉、碳封存等前沿技術： 對於短期內難以完全依靠再生能源實現碳中和的資料中心，可以探索碳捕捉、碳封存 (CCS) 等前沿技術，將資料中心產生的二氧化碳捕獲並封存，抵消碳排放，實現準碳中和。
• 循環經濟和資源再利用： 資料中心在建設和運營過程中，應積極踐行循環經濟理念，例如使用可回收材料、提高設備使用壽命、回收廢舊設備等，減少資源消耗和環境影響。 同時，可以考慮將資料中心產生的餘熱回收利用，例如用於供暖、工業生產等，實現能源的梯次利用。

1.3 綠色低碳轉型的產業影響與啟示

資料中心綠色低碳轉型，不僅是應對氣候變遷的必然選擇，也將為資料中心產業帶來深遠的影響和啟示：

• 綠色技術創新將成為產業競爭新焦點： 能源效率和碳排放將成為資料中心競爭的新賽道。 液冷、自然冷卻、高效供電、再生能源等綠色技術將成為資料中心企業技術創新的重點方向，掌握領先綠色技術的企業將在市場競爭中佔據優勢。
• 綠色資料中心將獲得更多政策支持和市場認可： 各國政府和產業組織將出台更多鼓勵綠色資料中心發展的政策，例如財政補貼、稅收優惠、綠色認證等。 同時，用戶也將更加青睞綠色資料中心，綠色將成為資料中心品牌價值和市場競爭力的重要組成部分。
• 資料中心產業鏈將加速綠色化轉型： 資料中心的綠色低碳轉型，將帶動整個產業鏈的綠色化轉型。 從設備製造商、技術供應商到能源供應商，都將積極投入到綠色技術的研發和應用中，共同構建綠色、可持續的資料中心產業生態。

第二章：人工智慧內生 — 智能化運營重塑資料中心

人工智慧技術的蓬勃發展，正深刻地改變著各行各業，資料中心產業也不例外。《資料中心2030》報告指出，人工智慧將深度融入資料中心的設計、建造、運營和維護各個環節，智能化運營將成為未來資料中心的標配。 人工智慧不再僅僅是資料中心服務的對象，更將成為資料中心自身運營管理的內生動力。

2.1 人工智慧賦能資料中心全生命週期

《報告》預測，人工智慧技術將貫穿資料中心的全生命週期，從規劃設計、建設交付到運營維護，都將被人工智慧深度賦能，實現效率提升、成本降低、可靠性增強。

• 智能規劃設計： 在資料中心規劃設計階段，人工智慧可以發揮重要作用：
  • 選址分析優化： 人工智慧可以分析海量地理、氣候、能源、網路等數據，輔助資料中心選址決策，選擇更優的地理位置，降低建設和運營成本。
  • 容量規劃精準化： 人工智慧可以預測未來算力需求增長趨勢，精準規劃資料中心容量，避免資源浪費或容量不足。
  • 佈局設計智能化： 人工智慧可以優化機房佈局、管線佈局、氣流組織，提升空間利用率和散熱效率。
• 智能建設交付： 在資料中心建設交付階段，人工智慧可以提升建設效率和質量：
  • 智慧工地管理： 利用物聯網、感測器、影像識別等技術，實時監控工地進度、質量、安全，提升工地管理效率。
  • 自動化施工： 機器人、自動化設備等可以應用於機櫃安裝、線纜佈線、設備調試等環節，提高施工效率和精度，縮短建設週期。
• 智能運營維護： 在資料中心運營維護階段，人工智慧的價值將得到充分體現，實現預測性維護、自動化運營、智能決策：
  • 設備智能監控： 利用感測器、大數據分析等技術，實時監控IT設備、供配電系統、製冷系統、環境系統等各類設備的運行狀態，及早發現潛在故障。
  • 故障預測性維護： 基於設備運行數據和人工智慧算法，預測設備故障發生時間和概率，提前進行維護和更換，避免設備故障導致的業務中斷。
  • 能源智能調度： 基於實時負載、氣候條件、電價等數據，智能調度資料中心的能源使用，例如調整製冷系統運行模式、優化伺服器功耗等，實現能源效率最大化。
  • 安全智能防禦： 利用人工智慧技術，分析海量安全日誌和威脅情報，智能識別網路攻擊、異常行為，實現安全事件的自動化響應和處置，提升資料中心安全防禦能力。

2.2 DCIM 系統智能化升級：打造智能運營中樞

資料中心基礎設施管理 (DCIM) 系統 是資料中心智能化運營的核心平台。《報告》預測，未來的DCIM 系統將迎來智能化升級，從傳統的監控管理平台，轉變為資料中心的智能運營中樞。

智能化的DCIM 系統將具備以下關鍵能力：

• 更強大的數據採集和處理能力： 能夠採集更多維度、更精細化的資料中心數據，包括設備運行數據、環境監控數據、能源消耗數據、安全日誌數據、業務流量數據等。 同時，具備更高效的數據處理和存儲能力，應對海量數據的實時分析和挖掘需求。
• 更智能化的數據分析和決策支持能力： 內建人工智慧算法，能夠對採集到的數據進行深度分析和挖掘，識別異常模式、預測未來趨勢、提供優化建議。 例如，分析能源數據，找出節能優化空間；分析設備運行數據，預測設備故障風險；分析安全日誌，識別潛在威脅。
• 更自動化的運維執行能力： 能夠根據智能分析和決策結果，自動執行運維操作，例如自動調整製冷系統參數、自動調度伺服器資源、自動隔離故障設備、自動響應安全事件等，實現資料中心的無人值守運營。
• 更友好的用戶交互和可視化能力： 提供更直觀、更易用的用戶界面，將複雜的資料中心數據以可視化的方式呈現，例如3D 機房地圖、熱力圖、趨勢圖表等，方便管理人員快速掌握資料中心運行狀況，進行智能決策。

2.3 智能化運營的產業影響與啟示

資料中心智能化運營，將為資料中心產業帶來革命性的變革：

• 運營效率大幅提升： 智能化運營將大幅提升資料中心的運營效率，降低人工運維成本，縮短故障響應時間，提高資源利用率。 資料中心運營商將能夠以更低的成本，提供更高品質的服務。
• 資料中心可靠性顯著增強： 預測性維護、智能故障處理、自動化容錯等智能化運維手段，將顯著提升資料中心的可靠性和可用性，降低因設備故障或人為失誤導致的業務中斷風險。
• 資料中心運維模式轉型： 資料中心運維人員的角色將從傳統的設備巡檢和故障處理，轉變為智能運維系統的管理者和優化者。 運維人員需要掌握數據分析、人工智慧應用、自動化運維等新技能，提升自身價值。
• 催生新的資料中心服務模式： 智能化運營將為資料中心服務創新提供更多可能。 例如，可以基於智能DCIM 系統，為用戶提供更精細化、更個性化的資料中心服務，例如智能能源管理服務、智能容量規劃服務、智能安全防護服務等。

第三章：架構重塑 — 多元異構資料中心成為主流

隨著雲端運算、人工智慧、5G、物聯網等新興技術的快速發展，應用場景日益豐富，算力需求呈現爆發式增長。傳統的同構資料中心架構，在靈活性、效率、成本等方面已難以滿足未來需求。《資料中心2030》報告預測，未來資料中心架構將走向多元異構，以適應不同應用場景的差異化需求，構建彈性、靈活、高效的算力基礎設施。

3.1 異構計算成為算力提升關鍵

《報告》指出，異構計算 將成為未來資料中心提升算力的關鍵技術。 傳統的資料中心主要採用同構的CPU 架構，雖然通用性強，但在處理特定類型的計算任務時，效率和能效比較低。 而異構計算 則可以根據不同的計算任務，靈活選擇和搭配CPU、GPU、FPGA、ASIC 等多種計算架構，實現算力的最佳匹配和效率最大化。

• CPU (中央處理器)： 通用計算 的核心，擅長邏輯控制和通用運算，適用於作業系統運行、應用程式執行、通用服務器等場景。
• GPU (圖形處理器)： 最初用於圖形渲染，近年來在平行計算、深度學習等領域展現出強大的算力，適用於人工智慧訓練、科學計算、高性能運算等場景。
• FPGA (現場可程式化邏輯閘陣列)： 可程式化硬體，可以根據需求靈活配置硬體架構，實現硬體加速，適用於網路加速、加密解密、特定應用加速等場景。
• ASIC (特殊應用積體電路)： 為特定應用量身定制的晶片，具有極高的性能和能效比，適用於人工智慧推理、區塊鏈運算、高效能運算等場景。

《報告》預期，未來的資料中心將不再是單一的CPU 資料中心，而是CPU + GPU + FPGA + ASIC 多種計算架構混合部署的異構資料中心。 不同類型的計算任務將被智能調度到最適合的計算架構上執行，充分發揮各種計算架構的優勢，實現算力效率最大化。

3.2 資料中心形態走向多元化

除了計算架構的異構化，資料中心的形態 也將走向多元化，以適應不同應用場景的需求。 《報告》預測，未來資料中心將呈現大型集中式資料中心、邊緣資料中心、微型資料中心、液冷資料中心、模組化資料中心等多種形態協同發展的格局。

• 大型集中式資料中心： 傳統的資料中心形態，具有規模大、集中化管理的優點，適用於大規模雲端運算、數據儲存、企業級應用等場景。 未來大型集中式資料中心將繼續向超大型、綠色化、智能化方向發展。
• 邊緣資料中心： 部署在網路邊緣，靠近用戶和數據源，具有低延遲、本地化服務的優點，適用於5G、物聯網、自動駕駛、AR/VR 等需要低延遲響應的應用場景。 邊緣資料中心將成為未來資料中心發展的重要增長點。
• 微型資料中心： 小型化、可移動的資料中心，可以靈活部署在各種環境中，例如辦公室、工廠、社區、基站等，適用於邊緣計算、物聯網終端接入、企業分支機構等場景。 微型資料中心將進一步拓展資料中心的應用邊界。
• 液冷資料中心： 採用液冷技術散熱的資料中心，具有高密度、低能耗的優點，適用於高密度運算、人工智慧訓練等場景。 液冷資料中心將成為綠色高效資料中心的重要發展方向。
• 模組化資料中心： 將資料中心分解為多個獨立的模組，例如IT 模組、供配電模組、製冷模組等，可以快速部署、靈活擴容，適用於快速部署、彈性擴容、臨時性需求等場景。 模組化資料中心將提升資料中心的部署效率和靈活性。

3.3 架構重塑的產業影響與啟示

資料中心架構的重塑，將為資料中心產業帶來深遠的影響：

• 算力效率大幅提升： 異構計算和多元化資料中心形態的發展，將大幅提升資料中心的算力效率，更好地滿足不同應用場景的算力需求，降低算力成本。
• 資料中心建設和運營模式創新： 模組化資料中心的出現，將改變傳統資料中心的建設模式，實現快速部署、彈性擴容。 邊緣資料中心的發展，將拓展資料中心的服務邊界，催生新的運營模式和商業模式。
• 產業鏈協同創新： 異構計算和多元化資料中心形態的發展，需要產業鏈各環節的協同創新。 晶片廠商、設備廠商、系統整合商、軟體開發商、運營商需要攜手合作，共同推動異構資料中心產業生態的發展。
• 標準化和開放性至關重要： 為了降低異構資料中心的複雜性，標準化和開放性將變得至關重要。 需要制定統一的異構計算平台標準、介面標準、管理標準，實現不同架構、不同形態資料中心的互聯互通和協同運作。

第四章：安全升級 — 主動防禦構建資料中心安全防線

資料中心是數位經濟的基石，其安全穩定運行至關重要。隨著網路攻擊手段日益複雜化和隱蔽化，傳統的被動防禦模式已難以有效應對未來的安全挑戰。《資料中心2030》報告強調，資料中心安全需要全面升級，從被動防禦轉向主動防禦，構建智能化的安全防禦體系。

4.1 安全威脅日益嚴峻，傳統防禦模式面臨挑戰

《報告》指出，未來資料中心面臨的安全威脅將更加嚴峻和複雜：

• 網路攻擊頻率和強度持續增加： DDoS 攻擊、勒索軟體、惡意程式碼等傳統網路攻擊持續高發，攻擊手段不斷演進，攻擊目標更加精準，對資料中心業務造成嚴重威脅。
• 新型安全威脅不斷湧現： 零日漏洞攻擊、供應鏈攻擊、APT 攻擊等新型安全威脅層出不窮，攻擊更加隱蔽、難以檢測和防禦，對資料中心安全防護提出更高要求。
• 雲端環境和邊緣計算帶來新的安全挑戰： 雲端資料中心 面臨多租戶隔離、虛擬化安全、API 安全等挑戰；邊緣資料中心 面臨物理安全、分散式管理、資源受限等挑戰。
• 內部威脅不容忽視： 內部人員誤操作、越權訪問、惡意洩露等內部威脅同樣對資料中心安全構成威脅，需要加強內部安全管理和訪問控制。

傳統的被動防禦體系，例如防火牆、入侵檢測、防毒軟體等，主要依賴特徵匹配和規則引擎，對已知威脅具有一定的防禦能力，但對未知威脅和新型攻擊手段防禦效果有限。 同時，被動防禦體系缺乏主動性和預測性，難以應對日益複雜和動態的安全威脅。

4.2 主動防禦：未來資料中心安全發展方向

《報告》強調，未來資料中心安全需要從被動防禦轉向主動防禦，構建智能化的安全防禦體系，實現安全態勢的全面感知、安全風險的精準預測、安全事件的快速響應和處置。

主動防禦體系的核心要素包括：

• 威脅情報 (Threat Intelligence)： 收集、分析、利用最新的威脅情報，例如惡意IP 位址、惡意域名、漏洞信息、攻擊手法等，提前了解最新的安全威脅態勢，指導安全防禦策略的制定和調整。
• 行為分析 (Behavior Analysis)： 基於大數據分析和機器學習技術，分析用戶行為、網路流量、系統日誌等數據，建立正常行為模型，識別異常行為和潛在威脅，實現對未知威脅的檢測和預警。
• 安全自動化編排與響應 (SOAR)： 將安全事件的檢測、分析、響應、處置等流程自動化，縮短安全事件響應時間，提高安全運營效率，降低人工運維成本。
• 零信任安全 (Zero Trust Security)： 基於「永不信任，始終驗證」的原則，對所有用戶、設備、應用程式進行身份驗證和授權，最小化訪問權限，細化安全策略，降低內部威脅和越權訪問風險。
• 微隔離 (Micro-segmentation)： 將資料中心網路劃分為更小的安全區域，實現精細化的訪問控制和安全隔離，限制安全風險擴散範圍，提高整體安全性。

4.3 供應鏈安全：構建全鏈條的安全可信

《報告》特別強調了供應鏈安全在資料中心安全中的重要性。 資料中心的供應鏈環節眾多，包括硬體設備、軟體系統、服務供應商等，任何一個環節的安全漏洞都可能對資料中心整體安全造成威脅。

構建資料中心供應鏈安全，需要從以下幾個方面著手：

• 加強供應商安全風險評估： 在選擇供應商時，要進行嚴格的安全風險評估，審查供應商的安全資質、安全管理體系、產品安全性和服務安全性，選擇安全可靠的供應商。
• 建立安全可靠的供應鏈合作夥伴關係： 與供應商建立長期、穩定的合作夥伴關係，共同承擔安全責任，共同提升供應鏈整體安全水平。
• 實施供應鏈安全監控和審計： 對供應鏈各環節進行安全監控和審計，及早發現供應鏈安全風險，監督供應商履行安全責任。
• 推動供應鏈安全標準化和規範化： 制定和推廣資料中心供應鏈安全標準和規範，引導產業提升供應鏈安全水平，構建安全可信的產業生態。

4.4 安全升級的產業影響與啟示

資料中心安全升級，從被動防禦轉向主動防禦，將對資料中心產業產生深遠的影響：

• 安全技術創新加速： 主動防禦理念將驅動安全技術創新，威脅情報、行為分析、SOAR、零信任安全、微隔離等新興安全技術將迎來快速發展和廣泛應用。
• 安全產業生態重塑： 資料中心安全市場將從傳統的安全設備為主導，轉向以智能化安全解決方案和安全服務為主導。 安全廠商需要轉型升級，提供更智能、更主動、更全面的安全產品和服務。
• 安全運營模式變革： 資料中心安全運營將從人工驅動轉向數據驅動和自動化驅動。 安全運營中心 (SOC) 將成為資料中心安全運營的核心，安全分析師、威脅情報分析師、安全自動化工程師等新型安全人才將成為資料中心運營的關鍵力量。
• 安全投入持續增加： 面對日益嚴峻的安全威脅，資料中心運營商將持續增加安全投入，提升安全防護水平。 安全將不再是資料中心的附加成本，而是核心競爭力和業務保障。

第五章：產業啟示與建議

《資料中心2030》報告不僅是對未來十年資料中心發展趨勢的精準預測，更為資料中心產業的發展指明了方向，具有重要的產業啟示意義。 報告最後一章，從產業層面總結了對資料中心產業的啟示，並為不同產業參與者提出了具體的建議。

5.1 產業總體啟示：加速變革，迎接新紀元

《報告》的核心觀點是，資料中心產業正處於加速變革的關鍵時期，綠色低碳、智能化、異構化、主動安全 將成為未來十年資料中心發展的主旋律。 資料中心產業需要積極擁抱變革，順應趨勢，才能在未來的競爭中立於不敗之地。

5.2 給資料中心運營商的建議：

• 制定明確的綠色低碳戰略： 將綠色低碳納入企業發展戰略，設定碳中和目標和時間表，積極採用節能技術和再生能源，提升資料中心的綠色競爭力。
• 大力投入智能化運營： 升級DCIM 系統，引入人工智慧技術，實現資料中心運營的自動化、智能化、精細化，提升運營效率、降低運營成本、增強運營可靠性。
• 前瞻佈局異構架構： 關注異構計算技術發展趨勢，評估異構架構在不同應用場景下的適用性，逐步探索和佈局異構資料中心，構建彈性、靈活、高效的算力基礎設施。
• 全面升級安全防禦體系： 從被動防禦轉向主動防禦，構建智能化的安全防禦體系，加強威脅情報、行為分析、SOAR、零信任安全、微隔離等新興安全技術的應用，提升資料中心安全防護能力。

5.3 給資料中心設計者和設備商的建議：

• 創新綠色節能技術： 加大液冷、自然冷卻、高效供電、再生能源等綠色節能技術的研發投入，推出更高效、更節能、更環保的資料中心產品和解決方案，助力資料中心產業綠色轉型。
• 發展智能化運維技術： 將人工智慧技術融入資料中心設備和系統設計，開發智能化的DCIM 系統和運維工具，簡化資料中心運營管理，提升運維效率。
• 佈局異構計算技術： 研發和推廣異構計算相關的硬體設備和軟體平台，支持多種計算架構的靈活部署和協同運作，滿足不同應用場景的算力需求。
• 強化主動安全技術研發： 將主動防禦理念融入安全產品設計，開發威脅情報平台、行為分析系統、SOAR 平台、零信任安全解決方案等智能化安全產品和服務，提升資料中心安全防禦能力。

5.4 給政府監管部門和行業協會的建議：

• 制定更完善的綠色資料中心標準和政策： 完善資料中心能源效率標準、碳排放標準，出台鼓勵綠色資料中心發展的財政、稅收、土地、電力等支持政策，引導資料中心產業綠色健康發展。
• 推動資料中心智能化標準化： 制定DCIM 系統標準、智能化運維標準、數據接口標準等，促進行業互聯互通和協同發展，降低智能化轉型門檻。
• 加強資料中心安全監管和指導： 建立完善的資料中心安全監管體系，出台資料中心安全指導意見和最佳實踐，提升資料中心整體安全防護水平。
• 促進產業交流與合作： 搭建政府、企業、研究機構、行業協會之間的交流合作平台，促進技術創新、經驗分享、標準制定、產業協同，共同推動資料中心產業健康發展。

總結與展望 (Conclusion and Outlook)

《資料中心2030》報告以前瞻性的視野，系統性地描繪了未來十年資料中心發展的藍圖。 綠色低碳、智能化、異構化、主動安全 四大關鍵趨勢，將深刻地影響資料中心產業的未來走向。 這份報告不僅為資料中心產業的參與者提供了清晰的發展方向和行動指南，也為我們理解算力時代的基礎設施建設，提供了極具價值的參考。

展望未來十年，資料中心將迎來更加深刻的變革和更加廣闊的發展空間。 擁抱綠色、擁抱智能、擁抱開放、擁抱安全，將是資料中心產業迎接新紀元的關鍵密碼。 讓我們共同期待，在《資料中心2030》報告的引領下，資料中心產業將如何重塑算力基石，賦能數位經濟，構建更加美好的數位世界。

常見問答

引用資料來源

• 華為全聯接大會2023 官網
• 華為《資料中心2030》報告 PDF 檔案

補充 : 我的同事魔力門部落格老編看完也寫了同樣一篇，可以也去參考一下 2030資料中心大預測：算力、能源、AI，誰將引領下一個十年？