在英国竞相确立人工智能（AI）技术领导地位的背景下，数据中心建设正遭遇关键阻碍。AI技术的迭代速度远超预期，导致开发商难以对未来的计算容量需求进行前瞻性规划。据数据中心基础设施专家Onnec的调查显示，在应对快速演进的AI容量需求时，数据中心在克服布线瓶颈和延迟问题上举步维艰，这些挑战可能需要数年才能彻底解决。
七成以上运营商遭遇布线瓶颈
调查数据显示，77%的英国数据中心运营商在获取支持AI工作负载所需的线缆时面临关键瓶颈。其中，72%的受访者表示，AI热潮引发的额外布线问题复杂棘手，解决周期长达数年。此外，37%的运营商报告称，在AI训练过程中遇到了延迟或性能瓶颈。
技术飞速迭代进一步加剧了上述困境。65%的受访者表示，其数据中心正面临AI容量激增的压力。更为严峻的是，83%的受访者指出，当硬件正式投入运营时，AI需求已发生巨大变化，迫使他们必须立即进行升级以满足新的容量要求。这种“建成即落后”的局面加深了布线瓶颈，另有33%的受访者坦言，若不进行大规模的布线改造，他们无法扩展数据中心规模。
规划缺失也带来了实质性的商业损失。44%的受访者表示，由于前期布线规划不足，项目出现了显著延误或产生了额外成本。
专家呼吁：布线设计需前置
“行业焦点往往集中在为AI获取电力和GPU上，而连接这些硬件的网络架构通常在上述决策完成后才最终确定，”Onnec全球数据中心主管Matt Salter指出，“机架安装完毕后，空间路径狭窄，团队只能围绕既有设计进行调整。即便电力和GPU到位，若网络无法支撑相应的数据流量，AI环境将无法按预期运行。”
Salter强调，首要任务是在布局和路径固定之前，将布线纳入整体设计的一部分。“运营商必须具备足够的容量、访问权限和灵活性，以支持首次硬件部署后的后续需求。否则，当前的AI建设模式将迫使团队在运行中的设施内进行昂贵的改造工作，且时间点比预期更早。”