Uptime Institute发布的2025年全球数据中心调查显示，尽管人工智能在数据中心领域的渗透率持续攀升，但其应用仍呈现"效率优先、关键系统保守"的阶段性特征。这项覆盖全球1800余家数据中心业主、运营商及供应商的调研揭示，成本管控（76%）、容量规划（71%）与能源性能优化（67%）已成为管理层核心关切，而人工智能工作负载的不可预测性进一步加剧了容量规划的复杂性。

调查显示，约三分之一企业已开展AI训练或推理部署，更多机构计划在未来12个月内跟进。数据中心行业正步入"谨慎验证期"——在充分认可AI提升设施效率（58%）、降低人为错误风险（51%）及提高生产力（48%）等优势的同时，对关键系统的AI控制保持高度审慎。具体表现为：73%的受访者认可AI在传感器数据分析与警报处理中的可靠性，70%接受其用于预测性维护，但仅有35%信任AI控制数据中心设备，配置变更等核心决策的AI介入率更低至14%。

Uptime Institute研究执行总监Andy Lawrence指出，AI工作负载带来的电力需求、空间规划及冷却方案不确定性，是容量预测困难的主因。研究分析师Max Smolaks补充称："行业已意识到不同AI技术的适用场景差异——生成式AI可能擅长文档处理，但关键任务环境仍需专用算法支撑。"

值得注意的是，尽管AI被寄望于缓解供应链中断（65%担忧）与人才短缺（67%担忧）压力，但仅22%的受访者预期AI会减少员工数量，显示行业更倾向于将AI定位为"人机协作"的赋能工具。这种平衡策略在电力可用性（63%担忧）的背景下尤为重要，部分机构正通过AI优化实现能耗与算力的动态匹配。

此次调查凸显数据中心行业在数字化转型中的典型特征：在成本压力与创新机遇的双重驱动下，技术采纳呈现"非核心系统快速渗透、关键控制逐步验证"的渐进式路径。随着AI训练需求的持续增长，如何在效率提升与风险管控间找到平衡点，将成为未来12个月数据中心运营的核心命题。