日本推动 10 万亿日元人工智能发展，建立 2.1GW 数据中心，部署 10,000+ GPU。政府与企业 1,350 亿美元的融合造就了亚洲的量子 AI 强国。

韩国承诺在 2027 年前投入 650 亿美元建设人工智能基础设施，三星和 SK Hynix 控制了全球 90% 的 HBM 内存。数据中心扩大到 3 千兆瓦，部署了 15,000 个 GPU，并与 AWS、微软和英伟达（NVIDIA）建立了合作伙伴关系，使首尔成为亚洲的人工智能之都。

GPU 机架达到 50kW 散热极限。液体冷却可节省 21% 的能源，降低 40% 的成本。面对高墙的人工智能基础架构团队的必备指南。

到 2030 年，印度尼西亚的人工智能应用率将达到 92%，市场规模将达到 108.8 亿美元，在全球处于领先地位。科技巨头在基础设施上投资数十亿美元，而本地初创企业则推动着东南亚最大经济体的本土创新。

Isambard-AI 破纪录地部署了 5,448 个英伟达™（NVIDIA®）图形处理器，这揭示了为什么现代人工智能基础设施需要液体冷却、高密度电源和复杂网络方面的专业知识。

xAI 的 Grok 4 凭借其 20 万 GPU 基础设施取得了前所未有的基准成绩，在关键推理测试中的表现比竞争对手高出一倍。该模型独特的多代理方法以及与特斯拉 CFD 软件的集成，标志着从人工智能助手向真正的推理合作伙伴的转变。推出三周后，开发人员报告称，其能力改变了我们解决复杂问题的方式。

英伟达™（NVIDIA®）平滑功耗技术可将电网需求降低 30%。液体冷却可处理 1,600W GPU。聪明的公司能获得 350% 的投资回报率，而其他公司则面临 80% 的故障率。

英伟达GB300 NVL72拥有72个Blackwell Ultra GPU、每GPU 288 GB内存和130 TB/s的NVLink带宽，其人工智能性能是GB200的1.5倍。以下是部署工程师需要了解的有关这些 120 千瓦 AI 数据中心机柜的电源、冷却和布线的信息。

当您的 50,000-GPU 集群在新加坡时间凌晨 3 点崩溃时，4 小时响应与 24 小时响应之间的差别等于损失数月的研究时间。了解 Introl 在全球 257 个地点如何将地理覆盖范围转化为人工智能基础设施部署的竞争优势。

英伟达™（NVIDIA®）的H100、H200和B200 GPU分别满足不同的人工智能基础架构需求--从久经考验的H100主力产品到内存丰富的H200和突破性的B200。我们对实际性能、成本和功耗要求进行了分析，帮助您根据具体的工作负载和预算选择合适的 GPU。

英伟达™（NVIDIA®）首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）在Computex 2025上发表的主题演讲不仅仅是另一场产品发布会，而是为计算领域的第三次重大革命描绘了蓝图。随着数据中心转变为生产代币的 "人工智能工厂"，英伟达在网络、企业人工智能和机器人领域的最新创新正在为新的经济模式创造条件，在这种模式下，计算智能将变得像电力一样重要。我们将全面分析这些发展将如何重塑企业计算战略，以及这对您的基础架构路线图意味着什么。

高性能计算数据中心的退役不仅仅是拔掉服务器的插头--它是一项高风险操作，需要外科手术般的精确性和军事级别的规划。从清除关键任务数据到提取价值超过豪华轿车的组件，本指南将指导您完成拆除数字堡垒的整个过程，同时避免出现安全漏洞、违反合规性规定或留下资金缺口。无论您是迁移到云端还是升级基础设施，都能了解如何将潜在的组织偏头痛转变为卓越技术和环境责任的展示。

运行国际网络基础设施？你正在玩一场高风险的监管扑克游戏，每个国家都从不同的牌面发牌。本指南直面跨国界相互矛盾的合规要求，为需要在不牺牲性能的前提下保证系统合规性的网络架构师提供经过实战检验的策略。从密码冲突到数据本地化噩梦，了解如何在不炸毁基础架构的情况下穿越全球监管雷区。

在当今快节奏的数字化环境中，数据中心迁移过程中的一个失误就可能导致代价高昂的停机时间和利益相关者的不满。本指南提供了一种循序渐进的方法，包括组建团队、详细盘点、降低风险和分阶段切换，以确保您的系统保持完全正常运行。无论您是升级旧服务器还是向云计算转移，这些最佳实践都能帮助您实现无中断、准时的迁移。

深入了解现代数据中心中发生的史诗级热对决。了解冷热通道隔离如何彻底改变冷却效率、削减高达 40% 的能源成本并延长设备使用寿命。我将分析 ASHRAE 的最新指导原则，一劳永逸地解决 HAC 与 CAC 之争--其中还包括一些机房战争故事。