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。