在行業首創中，Cove Architecture公司已完成一個10,000平方英尺數據中心的設計，該項目完全采用AI驅動流程，在30天內完成了傳統上需要數月才能完成的工作。

AI數據中心已成為行業最關鍵的焦點領域之一，運營商越來越多地利用AI進行冷卻優化、數據中心基礎設施管理（DCIM）和戰略選址。

《數據中心知識》雜志采訪了行業專家，了解AI在建筑規劃中的演進，以及建設過程如何可能抵制并被AI設計合作伙伴所革新。

AI驅動的數據中心設計

Cove Architecture在科羅拉多州哈特塞爾的數據中心項目目前正在進行許可審批流程。這是該行業首個使用該公司AI建筑師平臺設計的項目，但據這家亞特蘭大公司的首席執行官桑迪普·阿胡賈表示，這不會是最后一個。

"開發商越來越認識到，在設計過程中整合AI前沿團隊能夠釋放出卓越的效率、經濟價值和可持續性，"她告訴《數據中心知識》雜志。

阿胡賈強調該設施具有優于平均水平的1.2 PUE值，她說與AI合作使公司能夠快速測試和優化配置，在幾分鐘內達到傳統需要數周才能完成的分析結果。

項目亮點包括：

AI設計的太陽能陣列可抵消高達40%的能源需求，并將多余電力輸入附近的微電網。

智能水循環系統經AI優化，捕獲、處理和再利用現場徑流和機械冷凝水，將飲用水使用量減少高達90%。

農光互補系統由AI和農業專家共同設計，通過在用于綿羊放牧的牧場上方進行太陽能發電，最大化土地雙重利用。

現金流模擬與ESG投資目標保持一致，解鎖綠色債券和可持續發展掛鉤融資機制的準入。

實時監控算法動態管理和調整電力和水分配，減少過載并防止停機。

有線房地產集團的創始人兼首席執行官埃弗雷特·湯普森表示，這是一個充分發揮AI在建筑領域潛力的項目。"傳統數據中心架構嚴重依賴離散的孤立系統，"湯普森在郵件中說道。他表示，利用AI"允許設計師和建造者將能源和計算作為統一系統進行協同優化"。

阿胡賈對此表示贊同，提到了循環設計的潛力；具體來說，是利用數據中心的廢熱創建自維持的溫室生態系統。"將高性能計算與可持續農業相結合……不僅令人信服，"她說，"它清楚地展示了大規模閉環系統的實際可行性和經濟效益。"

數字質量保證

湯普森表示，依靠AI作為設計合作伙伴是游戲規則的改變者。"一旦擁有數字孿生，數字化質量保證比現場質量保證成本要低得多。"

據Omdia首席分析師艾倫·霍華德表示，這種合作的另一半——人工部分——仍然是必需的。這種情況在短期內不會改變。"總的來說，人們并不真正理解建設從一開始就有多復雜，而對于任何關鍵任務設施，這種復雜性要大很多倍，"霍華德說。

"并非每個數據中心項目都是獨一無二的，但設計和依賴關系有太多變量涉及設施的確切用途。"

阿胡賈對AI能夠應對這些復雜性持樂觀態度，她指出了他們的AI平臺在設計過程中提供的上下文洞察。"例如，該平臺整合了詳細的當地分區要求、歷史變更批準數據和細致的氣候考慮因素。"

她說，這種粒度水平是設計團隊遇到的更令人興奮的驚喜之一。

建筑AI的演進

考慮到AI在當今數據中心的變革性作用，很容易忘記系統化建筑設計并不新鮮，從1930年代的模塊化包豪斯設計到1980和1990年代基于參數的技術公司。

據CAD軟件程序Sketchpad的創造者塞繆爾·蓋斯伯格稱，連接計算和設計的目標是"創建一個足夠靈活的系統，鼓勵工程師輕松考慮各種設計。進行設計更改的成本應該盡可能接近零。"

當阿胡賈談到與AI一起設計的好處時，這聽起來很熟悉，她告訴《數據中心知識》雜志："通過平衡財務回報、可持續性因素、監管約束和地方批準等競爭變量，[AI]幫助我們快速達到優化解決方案，最大化IRR并提升設計質量。"

湯普森則描述模塊化計算架構特別適合AI工作負載的不可預測需求。

"這是一種令人興奮的方法，其中上市時間和項目交付質量至關重要。"