使用智能平台管理复杂问题
我们最新的《国际建造成本指数2024》指出，高科技行业的建筑资产，例如半导体生产和数据处理设施等，是具有高增长压力和更高投资量的关键市场。在这些市场中，规划与执行的效率能够显著提高附加价值。为进一步探索这一潜在价值，我们深入研究了数据中心基础设施的分布情况。
像我们一样，从事新数据中心潜在选址的专业人士需在一个复杂且多变量的决策领域中进行决策。该决策领域的标准和条件具多样而复杂，还会随着时间的推移所展现出动态发展。这些因素中，有些是以“硬性”的物理测量和变量（例如安全距离和能源消耗）来表达的，而其他一些则是基于来自其他市场部门和行业的实证值（例如公众接受度和授权机制等）。
在快速增长且需求旺盛的新兴市场中，数据中心选址往往采用一种灵活且非系统性的策略。常规做法是对每一个潜在地点分别进行尽职调查与可行性评估，但缺乏系统的预筛选过程。虽然此策略能够确保设施的基本功能和可接受性，却未必能实现经济效益与可持续性的最优化。
在一个选址的总投资可能会轻松近亿，因此即便是细微的不利因素和摩擦损耗也会在此产生显著的影响。
数据中心选址的硬件和软件因素及评估标准
随着“野生”初期阶段的结束，从客户需求和我们对全球市场的分析（参见《国际建造成本指数2024》）中，我们观察到，对系统性、结构化和专业化决策的需求正逐步增加。例如，迄今为止，设施开发商和运营者所缺失的是一个综合性智能平台，该平台能够通过数字白空间映射技术确定候选地点，并从复杂的硬件与软件因素及标准中生成最合适且最具前景的配置方案，以满足特定的需求配置，涵盖“必备/应备/宜备”条件。该平台专为填补市场这一空缺而定制开发。数据中心选址因素的结构概览（见图示）有助于深入理解该系统的基本概念。
数据中心选址因素
（综合与概括式表述）
更深入、示例性地审视上图中各个选址标准的群组（并非完整的全部）随时间变化的动态，揭示了这种综合策略的难度和相互依存关系的复杂性：
• 数据中心的设计、规划和获批需要数年时间，而能源供应基础设施正在经历剧烈的动态转型，因此不仅需要准确描述当前状况，还需对当地能源的可用性及价格水平进行可靠预测。
• 上图中，“可持续性”群组显示出类似的发展动态：在低碳转型方面，数据中心的开发商和运营者正试图从碌碌无为转变为领跑者，低密封率、与当地城市网络的热耦合以及转换区域的利用等因素正变得越来越重要。
• 在巨大灾害风险方面也有很多动态。由于气候变化引发的极端事件增多，场地的恢复能力已成为一个关键标准，特别是考虑到投资风险的规模以及可能对云服务提供商客户数据造成的潜在连带损害。
• 数据中心的技术规格并非如最早时大家以为的“固定尺寸”。据多数预测指出，移动应用程序所需的总数据量中相当大的一部分将逐渐被具备独特需求配置的更紧凑的边缘数据中心取代。
• 在深入分析当地市场的各项参数时，尽管对区域审批流程和公众接受度的预测不佳，但这并非决定性的负面因素。只要其他关键指标符合要求，投资于创新且经验证有效的参与机制、利益相关者管理和沟通策略是有意义的。
• 即便所有核查清单均已审核完成，各地不同的技术参数仍有可能成为决定性难题——例如，由地质条件复杂导致的底层土壤问题。因此，尽早在实地应用跨学科工程知识至关重要，且无法被其他方式所替代。
用平台进行数据中心结构化选址和分析
如前所述，数据中心选址过程是复杂的。合作项目平台对理解和应对这种复杂性可提供一个有前景的途径。该平台的核心在于将不同层级（联邦、州和地方）的能源供应系统数据库与公共可获取的数据（例如自然灾害等）相结合，依据“置信度”使用评分机制对这些数据进行权重分配，并通过基于数字地图的地理信息系统（GIS）界面向用户开放。在系统的现阶段中，重点关注的关键指标包括可再生能源的现有及预期供应状况，以及自然灾害带来的风险。该平台的最终开发目标是逐步整合所有相关的选址因素。
通过与客户的探索性探讨，我们可以确认我们正走在正确的道路上。该平台是我们之前分享学习曲线的自然扩展。我们与开发商和运营者的实际项目经验表明，整合来自诸如脱碳、转型、韧性、基础设施、能效、规划设计、审批管理及项目管理等领域的跨学科经验和知识，能显著增强数据中心选址决策的附加值。平台有望成为这些专业知识数字化提升的关键工具。
您觉得这很复杂？让我们帮助您将其简单化！
