> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** ```markdown # Uptime Institute Global Data Center Survey 2026 总结 ## 核心内容概述 2026年Uptime Institute全球数据中心调查揭示了数据中心行业持续扩展、投资和适应的趋势，但同时也面临日益加剧的限制和复杂性。行业在高密度和人工智能（AI）相关工作负载的驱动下保持强劲需求，但运营者必须应对电力供应不足、电网可靠性下降、成本上升、供应链限制和人员短缺等挑战。保持韧性的同时进行基础设施现代化是未来几年的关键。 ## 主要观点与关键信息 ### 1. 成本仍是首要关注点，但其他管理问题日益突出 - 成本问题依然是数据中心管理团队最关心的事项，79%的受访者表示至少有些担心。 - 虽然“非常担心”成本的比例略有下降（从2024年的44%降至2026年的38%），但电力、人力和设备成本仍然高企，尤其是与AI基础设施相关的成本。 - 容量预测、电力可用性、供应链中断等管理问题的关注度持续上升。 ### 2. PUE持续改善，但进展缓慢 - 平均PUE值为1.52，与过去七年趋于稳定的趋势一致。 - 新建数据中心的PUE通常低于1.3，但旧数据中心仍占多数，导致整体平均值提升缓慢。 - 23%的受访者所在数据中心的PUE低于1.3，表明部分设施已达到较高能效水平。 ### 3. 高密度机架趋势显著 - 2026年，平均机架功率密度首次超过11kW。 - 24%的受访者表示其数据中心有30kW或以上的机架，较2025年增长5个百分点。 - 高性能计算（HPC）和AI训练成为推动高密度机架部署的主要工作负载，AI推理也首次与AI训练并列成为关键驱动因素。 ### 4. 可持续性指标收集趋势回升 - 可持续性指标的收集比例在2026年恢复上升趋势，超过一半的受访者表示追踪水使用情况。 - 能源消耗和PUE仍是最受追踪的效率与可持续性指标，分别占87%和79%。 - 可再生能源使用和碳排放报告等指标的收集率较低，但正逐步上升。 ### 5. AI应用的期望有所下降，但信任度仍存 - AI在运营中的预期效益略有下降，但低风险应用（如传感器数据分析和预测性维护）仍最受信任。 - 高质量数据是AI应用成功的关键，但随着AI和自动化工具的普及，数据质量的可靠性面临考验。 ### 6. 故障率下降，但严重故障成本上升 - 2026年，报告经历严重或重大故障的运营商比例仍为10%，但故障成本持续上升。 - 电力问题仍是导致故障的主要原因，占所有故障的显著比例。 ### 7. 第三方数据中心设施逐渐成为IT工作负载的主要承载者 - 第三方数据中心设施所承载的工作负载比例首次超过企业自建数据中心，但企业数据中心仍是混合IT战略的核心。 ### 8. 人员短缺问题加剧 - 超过一半的受访者表示招聘合格人员存在困难。 - 员工流失率仍是行业痛点，技能短缺进一步限制了数据中心现代化进程。 ## 关键趋势与数据 ### 电力与能效 - PUE持续向1.5靠拢，但改善速度放缓。 - 新建数据中心能效更高，但旧设施仍占主导地位。 ### 机架密度 - 平均机架密度从2025年的7.5kW上升至2026年的8kW。 - 高密度机架（30kW以上）数量增加，AI和GPU服务器推动这一趋势。 ### 可持续性 - 水使用、电子垃圾和碳排放报告增加，但服务器利用率未见明显提升。 - 欧洲和亚洲在可持续性报告方面更为积极，受立法推动影响较大。 ### AI应用 - AI在运营中的应用逐渐从理论走向实践，但信任度集中在低风险领域。 - 高质量实时数据是AI应用的基础，但数据治理仍是挑战。 ### 故障与成本 - 故障数量继续下降，但严重故障的成本上升。 - 电力问题是导致故障的主要原因，需加强应对措施。 ### 人员与技能 - 招聘困难和员工流失率上升，技能短缺影响数据中心现代化。 - 电气需求增长与技能缺口并存，限制了能效提升的实施。 ## 结构与方法 - 调查覆盖800多名数据中心所有者和运营商，以及800多名供应商和顾问。 - 调查时间为2026年4月至5月，主要聚焦于运营者视角。 - 附录包含调查方法和受访者背景信息，供进一步参考。 ## 总结 2026年数据中心行业在高密度和AI需求的推动下持续增长，但面临成本、电力、供应链和人员短缺等多重挑战。PUE持续改善，但进展缓慢；高密度机架部署增加，AI相关工作负载推动这一趋势。可持续性指标收集趋势回升，但数据治理仍需加强。AI在运营中的应用逐渐增多，但信任度集中在低风险领域。故障率下降，但严重故障成本上升，电力问题仍是主要隐患。人员短缺问题加剧，影响数据中心现代化进程。整体来看，行业正朝着更高效、更可持续的方向发展，但需在复杂环境中平衡各种限制因素。 ```