最近，越來越多企業決策者與機房管理人員提出同樣的疑問：「我們的資料中心準備好迎接AI了嗎？」這句看似簡單的問題，實際上牽動複雜的技術與商業決策。
過去，企業自有機房多採用單點設備管理模式，電力、冷卻、運算各自為政。在傳統業務環境下或許尚可應付，但當AI運算成為企業競爭力的關鍵時，這種分散式架構便顯露瓶頸。許多企業雖然投入大量資金購置高效能GPU伺服器，整體效能卻始終無法完全發揮，關鍵並不在設備，而是缺乏整體協調與規劃思維。
AI時代的資料中心不再只是算力堆疊，更是軟硬體、能源與營運協同的智慧工廠。對企業決策者而言，投資必須從「設備採購」轉向「系統建構」，從單純「成本控制」升級為「價值創造」。
也就是說，部署AI運算環境不再只是單點優化，而是算力、電力與散熱之間的動態平衡。電力再充足，若冷卻不足，算力仍無法釋放；反之，冷卻過度又會造成能源浪費，這些矛盾使得AI資料中心的效能與成本管理更加複雜。
施耐德電機觀察到，資料中心用電量正以每年25%至33%的速度快速成長，預估至2028年將達14GW至18.7GW。AI工作負載更具有高波動特性，瞬時功耗可能暴增數倍。在台灣，若契約容量超標或功率因數不足，將面臨額外罰款。電力因此不再只是「有電就好」，而是直接牽動這座AI工廠的效能與營運成本。
面對電力風險，許多企業慣於透過提高安全裕度、建置靜態備援或單純導入儲能系統來因應。然而，這些被動式方法在AI高波動環境下，往往造成資源閒置與成本攀升。舉例來說，高功耗伺服器需要更高供電量的rPDU，若再搭配液冷技術，還需配置CDU與水迴路。整體規劃上，須同時考量複雜的配電與管線配置，隨著用電量等比例成長，更進一步增加設計與維運的複雜度。
基於多年深耕全球資料中心市場的經驗，施耐德電機提出「從電網到晶片、從晶片到冷卻」的一體化解決方案。透過結合硬體設備、管理軟體、冷卻技術與數位孿生平台，再搭配NVIDIA Omniverse等先進工具，企業能在設計階段即模擬各種AI運算場景，提前預測風險並優化配置，建構「更快、更穩、更永續」的新世代AI資料中心。
＜本文作者：魏仕杰現為施耐德電機關鍵電力事業部總經理＞