未来的版本需要尽快发布，因为设备已经掌握在开发人员手中。将人工智能推理放到本地设备上是减少Azure数据中心负载的重要一步。

6月25日至6月27日，第五届中国智算中心全栈技术大会暨中国数据中心绿色能源大会于上海召开。宁畅现场发布了自驱式相变液冷AI工作站，并发表了《人工智能服务器液冷设计典型特点及趋势》主题演讲。

Omdia的新研究显示，数据中心基础设施管理(DCIM)将成为关键参与者，其市场价值预计到2030年将达到63亿美元。

正如Gordon Moore那句名言所说，“一切已成事，皆可再超越”，英特尔正是以这种坚持不懈的精神成为先锋。凭借横跨全球客户端、边缘、数据中心和云的规模，基于开放标准的强大生态系统，以及强大和实惠

提供商Kasna，使用谷歌云VMware引擎，将其基于VMware的硬件基础设施从两个数据中心迁移到谷歌云。当时，UniSuper架构负责人Sam Cooper兴奋地说：“借助谷歌云VMware引擎，迁移到云端变得简单且极易操作。这关乎效率，有助于我们为成员提供极具竞争力的费用。”

当前，基于AI技术在确保精准制冷、实现节能和提升运营效率方面的重要作用，将AI技术与热管理系统改造相结合，实现深度协同，是数据中心节能改造的关键路径之一。

随着技术的发展与迭代，冷板式、浸没式、喷淋式三类液冷方案都取得了长足的发展，技术日趋成熟。但在传统的印象中，数据中心采用液冷方案比风冷方案的初投资高出许多，但从设备的全生命周期角度去看，液冷在节能、节地、节水等方面，达到甚至优于传统的风冷方案。

2024年5月31日—6月2日，由ITSS分会指导，ITSS数据中心运营管理组（DCMG）、双态IT论坛（BOA）主办，四川省计算机学会、

5月6日，立讯精密2023年年度报告网上说明会上，有投资者提问“立讯精密是否和英伟达达成作?”。对此，立讯精密回答道：“我们有间接和直接服务包括这家客户在内的云计算、数据中心客户。”这意味着这家市值2100亿的A股精密制造业巨头向AI领域又迈向一个新的台阶。

人工智能需要的不仅仅是芯片，还需要构建提供算力支撑的数据中心，投资者已经注意到了这一点。