行业巨头论道：需求与市场变化下的IDC新定义

据华为GIV（Global Industry Vision，全球产业展望）2025白皮书预测：在2025年，全球年新增数据量将达到惊人的180ZB/年，其中多达95%的语音、视频等非结构化数据都要依赖AI处理；企业对AI的采用率，也将从2015年的16%飞速提升至2025年的86%。

竹间智能首席运营官孙彬先生表示，未来还会有越来越多的企业利用AI助力决策，提升服务效率，改善客户体验，甚至是重塑商业模式与生态系统。随着AI融入社会生活，IDC的定义将从传统上单一的计算和存储中心，向以服务AI为主的智慧中心转变。同时，这将对IDC在算力，网络，以及运营维护三个方面提出更高要求。

具体来说，随着视频和图像应用的爆发，AI在视频图像上的算力需求越来越大。同时，以前处理视频图像数据多是以离线为主，而现在则需要实时处理，由此产生的数据将以ZB为单位。并以此为基础，从海量非结构化数据当中提出我们需要实体，预警，通知的重要数据。回到IDC行业发展的话题，我们如何在相同密度下支持更多GPU运算？对于应用层而言，也需要让一个单位的GPU计算更多内容，而这就要要求IDC必须在算力和电力两方面进行重大革新。

其次是对网络的影响，随着社会生活智能化的发展，人机对话和交互将成为趋势，而这就要求所有海量设备之间必须实现互联互通。汽车行驶，路况数据，家中电器，个人设备所有的联络数据都需要汇集后进行时效性处理。但这种语音和语义数据的实时性依靠什么保证？只能依靠云计算以及其后面的IDC。在数据集中爆发的当下，IDC必须依靠更大的带宽，和更高的响应速度的网络才能满足需要。

最后，AI带动的应用依赖更高的IDC运维，但也同时在运维方面改变IDC。当下，随着需求的不断提升，IDC的故障率也会随之攀升，人工运维的能力已到瓶颈。在新基建时代，将会有更多的大型数据中心和边缘数据中心出现。但是，浩如烟海的计算资源如何判断，又如何维护？而通过AI进行智能化运维就成了一种趋势。实体机器人可以完成机房物理巡检，AI机器人可以处理工单预测分析，电话机器人可以通知相关人员等。因此，AI和IDC在该领域将互为影响。

后记

过去十年，IDC行业经历了政策变化，也经历了运营商转型等诸多事件，再加上今年疫情影响，让IDC史无前例的贴近了应用端。因此，赋予了IDC更多新定义。随着社会数字化转型加速，以及新基建政策落地，会有更多新的计算需求出现，这些需求会反向带动新技术产生和更多资本介入，而IDC的变化和新定义将成为一种常态继续下去。

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（编辑：应用网_阳江站长网）

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