2026-05-20 20:00
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本文来自微信公众号： IT时报 ，作者：林斐 毛宇
气候变化、地缘政治冲突与网络安全风险相互交织，构成长期威胁且无法割裂——气候灾害期间若遭遇网络攻击，灾后恢复难度将成倍增加。
随着AI大模型深度渗透日常办公、线上消费、金融交易、政务服务等领域，海量数据的存储与运算全依赖数据中心这一“数字底座”。如今的它早已不是单纯的机房，而是支撑社会运转、保障民生、驱动数字经济的“神经中枢”。
然而，这份“数字基石”并不稳固：地缘冲突下，数据中心已成新型战略打击目标；极端天气频发，更让自然风险防控压力陡增。
今年3月，亚马逊AWS位于中东的3处数据中心遭无人机袭击，直接断电导致服务中断；去年，埃及某运营商大楼突发火灾，相关服务陷入停滞。这些事件将数据中心的脆弱性暴露无遗。
加州大学尔湾分校唐纳德·布伦信息与计算机科学学院学者桑吉塔·阿卜杜·乔蒂在接受《IT时报》记者采访时表示，气候变化、地缘政治冲突与网络安全风险相互交织，构成长期威胁且无法割裂——气候灾害期间若遭遇网络攻击，灾后恢复难度将成倍增加。
在AI浪潮下，全球范围内数据中心建设热潮高涨。但在这背后，风险隐忧未消：如何平衡建设规模与安全韧性？怎样抵御人为与自然风险？如何在高投入、长回本周期下构建低成本、高可靠的防护体系？带着这些行业共性问题，《IT时报》对话国内外业内人士与学者，探寻数据中心安全破局之路。
现代战争形态已从传统火力对抗转向“算力摧毁战”，数据中心作为数字空间核心枢纽，成为地缘冲突中的高价值打击目标，跨境物理攻击风险持续攀升。
3月1日，亚马逊云服务（AWS）公告显示，其位于中东的3处数据中心遭无人机精准袭击：两架无人机击穿阿联酋境内其机房顶棚，巴林的一处设施也受爆炸余波影响陷入瘫痪。现场不仅出现结构性坍塌和电力熔断，消防用水灌入机柜，对精密服务器造成“二次摧毁”。
图源：亚马逊云服务
此次袭击导致多项云服务错误率飙升，一些AI应用停摆，大量依赖AWS云服务的中东电商全面瘫痪，出现后台无法登录、订单中断、广告无效扣费等问题。
市场研究机构DC Byte创始人加尔文分析，在中东超300个数据中心中，过半集中在以色列、沙特、阿联酋，而AWS是少数全资自建运营的机构，目标显眼，成为优先打击对象。
国内某数据中心业内人士告诉《IT时报》记者，当前攻击数据中心呈现“低成本、高破坏、易实施”特点：数万美元的无人机，就能在数天内瘫痪耗资数十亿美元的算力设施，且打击目标多锁定商业化民生数据中心。这类数据中心多建在地面上，防护等级不高，主要承载民用算力业务；而军事级高敏感数据中心，多隐蔽于地下山洞，具备核级防护能力，具体位置属于机密，难以被攻击。
该业内人士认为，现代战争逻辑已发生转变，瞄准算力这一“神经中枢”，打断算力就能有效打击民生、金融、物流等领域，成本低、效果强。
桑吉塔·阿卜杜·乔蒂也指出，AI时代放大了集中化风险，大量应用依赖少数大模型API接口，核心数据中心遭袭易引发全球连锁故障。许多看似相互独立的服务，实则共用同一批底层基础设施服务商。
面对地缘风险，我国已构建“隐蔽+分布式”双重防御体系：一方面推进地下高防护数据中心建设，守护核心敏感数据；另一方面通过跨区域分布式布局、多副本备份、异地算力分流等方式，避免数据单点集中。
“防御的核心不是‘防住打击’，而是‘打而不垮、断而能续’。”上述业内人士坦言，即便某一民用数据中心遭袭，也能在几小时内将算力任务迁移至备用节点，保障业务基本不中断。
除战争攻击外，火灾、地震、海啸等自然灾害成为数据中心的“高频杀手”。在极端天气频发背景下，数据中心抗灾韧性面临严峻考验。
去年7月，埃及电信公司一处关键的数据中心发生火灾，导致大开罗地区的移动通信和互联网服务大面积中断。初步调查显示，火灾可能由电路短路引起。这一事件也暴露了部分地区地上商业化数据中心在火灾防控、应急处置方面的明显短板。
当前，我国数据中心防灾体系已形成“分级防护+智能预警+快速修复”的完整闭环。
上述业内人士举例说明，地上民生类数据中心均配备自动灭火系统、双路供电设施，部分大型数据中心已配备专用的柴油发电机——这类设备单台造价高达数百万元，平时虽占用空间且极少启用，却需24小时待命，可在15分钟内快速接入供电，仅为应对万分之一的断电风险。
近两年，国内外开始建设海底数据中心，利用海洋环境特点在实现节能的同时，实现资源节省等一系列系统性增益，但也需面对海啸、台风等海洋灾害的潜在威胁。
该业内人士表示，我国海底数据中心设计标准极为严格，并非简单部署于海域即可，不仅采用防腐、防水、抗冲击的模块化设计，还配备实时监测设备，一旦海洋环境有异常，能第一时间发出预警。
“自然灾毁的影响不是‘0或1’的彻底瘫痪，而是‘部分受损、短时中断’”，该业内人士补充道，与导弹攻击造成的毁灭性破坏不同，当下国内数据中心即便遭遇自然灾害，也不会出现整体报废，仅可能出现少数设备故障，且多数故障可通过备用设备启用、异地算力迁移等方式实现快速修复，整体影响处于可控范围。
AI算力爆发式增长，正让电力供需成为制约数据中心建设的核心瓶颈，在海量数据处理需求之下，行业深陷“用电饥渴症”，区域供电失衡矛盾愈发凸显。
与地缘冲突、自然灾害的突发风险不同，电力约束与算力负荷叠加，是数据中心长期难解的结构性难题。上述业内人士坦言，AI数据中心耗电量呈指数级攀升，大型智算中心单日用电量可达数十万度，东部算力集聚地区电网负荷持续承压。更关键的是，传统配电体系已难以适配AI负载瞬时功率尖峰，AI不仅大幅拉高用电量，更在倒逼电网运行特性发生改变，加剧供电系统波动。
全球数据中心正迈入高密度集中化新阶段。国际权威机构Uptime Institute观察发现，为规避单点故障，业内普遍采用双路供电、多路径冷却、N+1冗余架构及高等级容错设计。随之而来的是，AI数据中心建设造价、能耗成本、项目审批等门槛同步走高。
投资者目前最担忧的问题包括：AI需求变化太快、数据中心可能在完全回本前就技术过时等。尤其是在AI快速迭代背景下，“今天建设的数据中心，几年后是否还能适配下一代AI”，已经成为行业普遍焦虑。
这恰好契合今年世界电信日“数字生命线：在互联世界中加强复原力”的主题。过往行业只关注网络能否在线，而今AI时代算力高度集中于少数核心节点，一旦出现电力跳闸、制冷失效、局部设施中断等情况，连锁影响将远超传统互联网时代。
Uptime Institute特别指出，AI工作负载对中断的容忍度远低于传统IT系统，“一次训练中断，可能浪费数周算力”。这意味着，在AI时代，“持续在线”已经不只是商业指标，而正在成为数字社会运行的底层保障。
一边是算力需求爆发，一边是供电容量瓶颈，跨区域算力调配与算电协同成为必然选择。我国率先探索“东数西算+算电协同”破解路径，2026年政府工作报告首次将算电协同纳入新基建工程，通过政策引导、技术创新，实现算力与电力的双向赋能。
《IT时报》去年曾报道过两起中国电信临港智算谷案例，成为国内算电协同的标杆实践：2025年7月，临港智算谷在接到电力调峰指令后，3分钟内将AI推理任务从上海迁移至湖北十堰，单机用电负荷下降75%，实现“电力高峰减负、西部绿电消纳”的双向目标；同年12月，临港智算谷再次突破，完成“沪闽”百卡算力集群跨省迁移，3分钟内将104张昇腾910B算力卡任务转移至福建，上海本地算力负荷下降50千瓦，降幅达80%，标志着算电协同进入规模化商用阶段。
中国电信临港智算谷
算电协同的核心逻辑是“电随算动、算随电走”，依托西部丰富的风电、光伏等绿电资源，承接东部高时延算力需求，既缓解东部供电压力，又推动西部绿电高效消纳。
与此同时，数据中心互联成为算电协同的重要支撑，正在全国范围内如火如荼地建设着。
“我们现在就在做数据中心互联。”另一位从事数据中心行业的从业人员告诉《IT时报》记者，面对海量数据，单一数据中心无法完成处理，需多个数据中心协同作业，这就对高带宽传输链路提出极高要求，运营商与IT大厂对带宽的需求已达到惊人规模，数据中心互联成为眼下破解算力瓶颈的关键补充。
国家发展改革委数据显示，我国已在京津冀、长三角、宁夏等枢纽节点部署算电协同试点，到2025年底，国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过80%。
该从业人员表示，算电协同不仅破解了供电瓶颈，更结合数据互联构建起“分布式算力网络”，配合“东数西算”工程，形成“东部低时延算力+西部绿电算力”的互补格局，既提升数据中心能源利用效率，又增强整体安全韧性，为全球数据中心可持续发展提供中国方案。
