隨著人工智慧（AI）技術的快速發展，資料中心的運作模式也在不斷演變。美國海軍研究生院選擇了關鍵數位基礎設施廠商 Vertiv，建置新一代 NVIDIA DGX GB300 AI 系統，這不僅是一次技術上的突破，更代表著資料中心升級的新方向。
現象觀察：AI 系統的高密度需求
AI 系統的運作需要大量的計算資源，而這些資源的消耗帶來了前所未有的電力和散熱挑戰。Vertiv 的執行長 Gio Albertazzi 指出，隨著 AI 系統朝高密度發展，資料中心對於供電、散熱及實體基礎設施的要求也大幅提升。此次專案的成功，展示了如何通過整合運算平台、電力、液冷及部署服務，解決這些挑戰。
原因剖析：升級與整合的必要性
此次專案由輝達提供 DGX GB300 AI 系統，Vertiv 則負責建置支援該系統運作所需的實體基礎設施，包括供電系統、液冷散熱、AI 機櫃、工程設計及安裝服務。Vertiv 指出，機櫃級 AI 系統已改變企業部署資料中心的方式，完整的 AI 基礎設施不僅包含 GPU 伺服器，更需要同步整合供電、液冷、機櫃、控制系統、安裝、測試驗證及後續維運等項目。
「高密度 AI 系統的耗電與散熱需求遠高於傳統 IT 設備，部署過程通常涉及配電系統升級、液冷系統整合、機房改造、冷卻液管理及專業測試等工作。」 —— Vertiv
影響評估：既有資料中心的升級策略
海軍研究生院的案例顯示，既有資料中心經過適當升級後，即可支援新一代 AI 運算，不必等待全新資料中心完工，可有效降低建置複雜度並加快 AI 算力上線速度。Vertiv 認為，若能將上述項目以整體系統方式規畫，可進一步提升部署效率與系統可靠性。
「此次專案證明，透過整合運算平台、電力、液冷及部署服務，不僅能縮短 AI 系統建置時間，也能降低整合風險，並建立可持續擴充的 AI 基礎架構。」 —— Vertiv 執行長 Gio Albertazzi
趨勢預測：未來 AI 基礎設施的發展方向
此次專案採用 Vertiv SmartIT 預整合 AI 基礎設施方案，並與 Vertiv SmartRun 架構結合，透過模組化設計整合機櫃、供電、散熱、控制系統及相關服務，可依需求由單一 AI 系統逐步擴充至大型 AI 資料中心，適用於既有機房改造及新建資料中心。輝達 DGX Systems 副總裁 Charlie Boyle 表示，AI Factory 的建置不只是導入加速運算平台，更需要供電、散熱及整體實體基礎設施同步規畫。
從產業面來看，此次專案的成功不僅為美國海軍研究生院提供了穩定的 AI 運算平台，更為全球資料中心升級提供了一個可借鑒的範例。未來，隨著 AI 技術的普及，更多既有資料中心將需要進行類似升級，以支持更高密度的 AI 運算需求。
此次 Vertiv 與輝達的合作，不僅展示了技術上的創新，更體現了產業合作的重要性。面對未來的挑戰，各廠商需要更加密切地合作，共同推動 AI 技術的發展。
如果你對資料中心升級有興趣，不妨考慮如何將這些技術應用到自己的業務中，提升自身的競爭力。
本文改寫整理自公開新聞來源，原始報導由科技新報發布。
常見問題 FAQ
什麼是 NVIDIA DGX GB300 AI 系統？
NVIDIA DGX GB300 是一款高性能的 AI 系統，專門用於支持高密度的 AI 運算需求，适用于教育、科研、數位工程及建模模擬等應用。
Vertiv 在此次專案中扮演了什麼角色？
Vertiv 負責建置支援 NVIDIA DGX GB300 AI 系統運作所需的實體基礎設施，包括供電系統、液冷散熱、AI 機櫃、工程設計及安裝服務。
為什麼既有資料中心需要升級才能支持 AI 系統？
高密度 AI 系統的耗電與散熱需求遠高於傳統 IT 設備，因此部署過程通常涉及配電系統升級、液冷系統整合、機房改造、冷卻液管理及專業測試等工作。
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