麦肯锡研究预测，到 2030 年，全球对数据中心容量的需求可能会增加近两倍，其中人工智能工作负载推动了其中约 70% 的增长。在每个 AI 模型、超大规模云服务和实时应用程序的背后，都隐藏着一个日益复杂的互连系统网络，这些系统依赖于精确计时。

定时设备（振荡器、时钟发生器和网络同步器）构成了保持数据中心同步运行的隐形基础设施。精确的时间同步是现代数字经济的基础，可实现数据完整性、可靠通信和低延迟。随着数据中心变得更加分散、更加智能和更具可持续性，时机正在从一个外围问题演变为战略设计优先事项。

这三个趋势是数据中心转型的主要驱动力：

1. 云化：向以云为中心的基础设施的转变

数据中心设计中最重要的转变之一是从传统的本地基础设施迁移到可扩展的云原生环境。这种转变（通常称为“云化”）反映了在不断数字化加速的时代对敏捷性、性能和运营效率的更广泛需求。

有几股力量正在推动这一变化：

• 按需可扩展性。云平台使企业能够动态扩展基础设施，而无需投资物理硬件，随着数据工作负载随着人工智能、机器学习和大量用户活动呈指数级增长，这是一项关键功能。

• 成本优化。组织可以在云中采用即用即付模式，而无需管理固定的基础设施成本，只需为他们使用的计算、存储和网络付费。

• 增强的可访问性和协作云
  原生应用程序促进分布式员工之间的实时协作，从而实现更快的开发周期和全球影响力。

• 安全性和合规性。顶级云提供商在高级安全框架和合规性支持方面投入巨资，为企业提供比许多本地系统更强大的保护。

随着生成式 AI 和其他计算密集型应用程序的激增，云基础设施将在支持该生态系统方面发挥越来越大的作用。这种转变不仅仅是迁移到云，而是重新架构数据库，使其更快、更灵活，更适合下一代数字服务的需求。精确计时是这种响应能力的基础：每个实例、每个虚拟机 （VM）、每个数据包都必须同步运行。

2. 智能边缘的兴起

虽然大量数据和计算向云端迁移，但对延迟特别敏感的应用程序子集正在扩大边缘对 AI 的需求。区域边缘数据中心离用户更近，新兴趋势将 AI 推理推理推向更靠近边缘，有时直接在应用程序内。智能边缘是向将计算和 AI 工作负载分布在更靠近数据生成位置的转变。

边缘计算可为AR/VR、机器人和在线游戏等延迟敏感型应用提供实时响应能力。边缘节点不是将所有数据发送回集中式数据中心，而是在本地执行推理，从而减少延迟和带宽要求，同时提高数据隐私和能源效率。随着越来越多的设备连接到互联网——从自动驾驶汽车和工业传感器到智能相机和可穿戴设备——对更快的本地处理的需求也在增加。事实上，英伟达推出了 Jetson AGX Orin 边缘 AI 平台，将强大的 AI 处理直接引入边缘 AI 和机器人应用。它体现了边缘发生的硬件、智能和去中心化的融合。

从智慧城市到工业自动化，智能边缘计算的趋势对时序提出了新的要求。分布式节点必须跨较宽的物理距离和动态环境进行同步。可靠的计时可实现边缘和核心基础设施之间的无缝同步，帮助自动驾驶汽车做出同步决策，支持实时多人游戏的公平性，并在中断期间调整智能电网响应。

3. 数据中心的绿色化

2023 年，美国数据中心消耗了 176 太瓦时的电力，占全国总量的 4% 以上。随着人工智能模型和数据密集型服务的激增，这个数字正在快速上升。根据国际能源署 （IEA） 的数据，超大规模设施现在可以消耗超过 100 MW 的电力，可与大约 350,000 至 400,000 辆电动汽车的能源需求相媲美。Meta 正在积极扩展其基础设施以满足人工智能的需求，并计划建设多个数吉瓦 （GW） 数据中心。其中一个名为 Hyperion 的设施预计将消耗高达 5 吉瓦的电力，占地面积几乎与曼哈顿一样大。

激增的能源需求迫使运营商直面成本上升、电网限制和可持续性。效率不再是绩效指标，而是一种生存策略。

作为回应，运营商正在转向以下解决方案：

• AI 优化的冷却和气流

• 可再生能源购电协议 （PPA）

• 液体冷却和模块化服务器设计

• 低碳建材

例如，2025 年 7 月，谷歌承诺投入 30 亿美元来确保 3 吉瓦的水力发电，支持其对人工智能数据中心的 250 亿美元投资。这是同类交易中规模最大的一笔，也清楚地表明能源采购正在成为基础设施设计的关键层。

计时技术也对此做出了贡献。对于希望减少冷却负荷和总体能源使用的运营商来说，MEMS 定时设备具有性能和可持续性优势。例如，SiTime 的 Elite RF™ Super-TCXO™ 通过提供 3 倍的紧密同步并实现 800 Gb/s 网络连接，从而显着提高了 AI 和无线基础设施的效率和系统功率，占用空间比传统定时解决方案小 4 倍。这有助于最大限度地减少 AI 加速器的空闲时间，减少能源浪费和总拥有成本，同时支持紧凑系统中的密集、高速部署。

时机：数字基础设施的心跳

在考虑云化、智能边缘的兴起或数据中心的绿色化时，时机可能不是首先想到的，但它提供了使它们成为可能的精度、同步性和效率。

没有准确的时间：

• 无法验证交易

• 无法一致地复制数据

• 无法有效地训练或部署 AI 模型

• 网络失去同步，降低性能和用户体验

Precision Timing 驱动关键功能，从支持实时通信到解锁云可扩展性。在边缘等极端环境中，基于 MEMS 的稳健时序可实现下一代基础设施所需的弹性和能效。

随着我们构建智能、分布式和可持续的计算未来，精确计时仍然是实现更快、更智能且始终同步的数字世界的核心。

本文基于 Markus Lutz 撰写的《时机：数据中心转型的心跳》，最初由福布斯发布，并于 2025 年更新。