过去几年的人工智能热潮，只是 2026 年真正变革的序幕：AI 将全面融入数据中心的建设与运营流程。自 2022 年底 OpenAI 发布 ChatGPT 以来，AI 以前所未有的速度、广度和深度席卷学术、医疗以及各行各业，重塑生产生活方式。然而，更具颠覆性的转折将在 2026 年到来——当焦点从大型语言模型转向 AI 推理，智能算力需求将迎来爆发式增长，2026 年也将成为 AI 大规模落地的关键之年。

数据中心行业正为更密集的 AI 负载做准备：要有更先进的冷却技术，加速现有设施的改造升级，打造高效的 AI 工厂，并扩大数字孪生应用以提升效率。面对地缘政治不确定性和技术的快速更迭，韧性与适应能力仍是数据中心的关键支撑——而这正是施耐德电气持续发力的方向。展望 2026 年及未来，让我们与施耐德电气一起洞察变革趋势。

AI 重构企业及业务职能

AI 正日益重构企业的职能架构与运营模式。麦肯锡的年度调查显示，全球 78% 的企业已将 AI 技术应用于至少一项核心业务职能中，而 2024 年初该比例为 72%，2023 年则为 55%。报告指出，目前销售与营销领域仍然是 AI 落地最多的场景，而制造、供应链、医疗、金融以及数据中心等领域也在快速跟进。

在制造业，需求预测始终是业界的一项长期挑战，基于 AI 技术，预测准确率可提升 30%。在医疗领域，越来越多的医院正将预测性 AI 技术应用于诸多场景，包括简化或自动计费程序、优化门诊诊疗表，并识别高风险门诊病人以实现精准治疗。在金融领域，相关企业积极借助 AI 技术，加强欺诈检测、支付流程优化和企业风险管理。

在数据中心，AI 驱动的冷却系统依托预测分析，可以最大限度地减少过热和能耗。同时，通过海量数据分析，AI 可以精准预测并实现电力供需平衡，从而提高电网效率、整合可再生能源并降低碳排放。

伴随 AI 技术应用渗透率持续增长，对于企业而言，AI 的角色正从 " 效率工具 " 转向全面重塑企业及行业的关键。未来，仅需极少或无需人工监管的 AI 智能体将嵌入企业核心业务流程，驱动多模型协同，由此带来对算力、数据中心容量乃至 AI 工厂的爆发式需求。

AI 工厂的崛起

"AI 工厂 " 本质上是一个输出智能的数据中心，而不仅局限于存储与处理数据。从 AI 训练走向以推理为中心，这正是企业 AI 投资回报的核心战场。工厂内完成模型训练、精细调优与推理，持续生成可直接出售或转化为竞争优势的高价值智能，实现商业闭环。

尽管推理工作负载单服务器的功耗通常低于训练，但其类型及应用场景却日益多样且无处不在：从基础的聊天机器人到医疗、零售等行业的复杂实时分析，自主系统与代理式智能体正深度应用于各类场景。依据部署模式与模型规模，推理环境的功耗差异显著，其中压缩或精简模型功率密度可低至 20 kW，而面向更高级智能体应用场景则高达每机架 140 kW。

到 2030 年，数据中心市场将出现明显分层：

约 25% 新建数据中心机柜功率密度小于 40 kW/ 柜，主攻推理。

约 50% 数据中心将采用 40-80 kW/ 柜，聚焦混合推理与训练负载。

约 25% 数据中心将突破 100 kW/ 柜，专供大型训练集群。

为与 AI 演进保持同步，运营商必须持续关注下一代 GPU，例如，计划于 2026 年底发布的英伟达 Rubin CPX，该方案采用英伟达 MGX 集成架构，搭载全新 Vera Rubin NVL144 CPX 平台（Vera CPU+Rubin GPU），AI 算力可达 8 百亿亿次浮点运算（8 exaflops），性能相较于 GB300 NVL72 提升 7.5 倍。

机器人功能再进阶

长期以来，机器人一直承担着辐射探测、炸弹拆除等高危任务，为人类安全护航。近年来，割草机器人和扫地机器人等家用机器人也持续升级。2026 年，AI 将把自动化扩展至几乎所有 " 可移动 " 物体——无人机将率先实现飞跃，在物流、监控、搜救、灾备、生态监测、消防、医疗、农业乃至客运等各个场景实现功能颠覆性突破。

上述应用的成功落地，其核心在于高清视频的支撑，这对 AI 工厂的算力和网络容量提出极高要求。数据中心自身亦在借力机器人和自动化，在安全与环境监测、服务器部署与运维、线缆整理、硬盘更换以及液冷系统操作及优化等方面全面获益。

数字孪生将渗透几乎所有设计中

2026 年，随着 AI 数据中心算力持续突破，以及英伟达 Omniverse、Cosmos 等先进平台的落地，数字孪生技术将迎来全面爆发。数据中心运营商将借助数字孪生，对高度复杂的物理对象、系统和流程进行设计与仿真，从而提升效率、加速交付。以数据中心供配电系统为例，ETAP 电气系统数字孪生平台通过与英伟达 Omniverse 深度集成，可构建数据中心电力基础设施的完整数字孪生体，实现从设计、验证到运维的全生命周期可视化管理。

液冷将成为主流

传统冷却解决方案难以匹配 AI 算力需求。2026 年，单机柜功率密度将升至 240 kW，2028 年，这一数值将达到 1 MW。目前，行业正在研究 1.5 MW 单机柜功率密度的可行性。随着算力密度的持续攀升，液冷将从少数选择过渡为数据中心冷却方案的主流。

AI 重塑数据中心

随着 AI 逐渐成为企业战略的核心，各种规模的企业均需获得下一代数据中心能力。超大规模企业凭借大规模投资的需求和资源，持续推进绿地新建数据中心，而中小型企业则把 " 棕地改造 " 作为 AI 就绪设施的可行路径。基础设施提供商已开发出一整套存量设施升级方案，包括更高密度 IT 机柜、更高功率 PDU 以及专为加速计算 AI 服务器机柜和集群设计的液冷 " 即插即用 " 后门热交换器。这些组件将有助于确保 AI 不仅适用于全球头部企业，也能广泛应用于千行百业的中小企业。

持续关注电力的可持续性

2026 年，电力供给仍将是核心议题，数据中心运营商将继续积极采用多元化的电力方案，包括带碳捕集功能的天然气轮机、HVO 燃料备用发电机、风能、太阳能、地热能和电池储能。目前，数据中心 27% 的电力消耗来源于全球可再生能源，其中大部分来自风能、太阳能和水力发电。预计到 2030 年，可再生能源发电总量预计年均增长 22%，可满足近一半的数据中心新增电力需求。

韧性与敏捷是稳定运行的关键

2026 年将成为 AI 发展的关键转折点，其影响由颠覆性力量演变为商业与技术的基石。随着 AI 逐步重塑数字基础设施，未来数据中心不再局限于技术支撑，而将化身为智能本身。从液冷 AI 工厂、存量基础设施改造，再到高阶数字孪生，数据中心运营商需要积极拥抱外部专业能力，才能紧跟 AI 的迭代速度。在技术变革与地缘政治不确定性交织的当下，面向全球的合作伙伴关系已然成为数据中心维系韧性、保持敏捷的核心保障。