隨著AI的爆發式成長，AI資料中心正經歷一場結構性的改變。Dark Data Center (無人資料中心) 逐漸成為焦點，透過高度自動化與智慧化系統，讓資料中心能在「關燈」的狀態下穩定運行，傳遞「無人但可稽核、自動但可靠、關燈但更安全」的運作概念。
 
為何Dark Data Center成為趨勢? 
Dark Data Center概念始於2012年左右，隨DCIM (註一) 軟體的成熟而萌芽。 而讓Dark Data Center從概念轉向主流趨勢的關鍵，在於AI資料中心與傳統資料中心的兩大顯著差異。 

一、高功率密度與精準熱管理
AI時代的資料中心已從伺服器託管機房轉換至高功率密度的AI工廠，液冷技術成為標配。液冷系統裝載大量感測器監控流量、溫度、壓力與洩漏，這樣的架構為無人化管理奠定技術根基。 

二、邊緣節點廣泛部署
隨自駕車、機器人等發展，運算需求延伸至邊緣。面對分散式且大量的邊緣節點，無人化是必然的維運模式。

隨著AI的爆發式成長，Dark Data Center (無人資料中心) 逐漸成為焦點
 
無人化維運的兩大方向整合 從被動到主動
Dark Data Center的維運從傳統資料中心的被動維修轉換到主動預測的模式，仰賴兩大方向的深度融合。

一、資訊基礎：DCIM與BMS (註二) 全面整合
整合DCIM (IT、電力、空調) 與BMS (樓宇、消防、安控) 數據，打破資訊孤島，資料即時同步與透明化，實現無人化管理的第一步。 

二、智慧大腦：Digital Twin (數位孿生) 與AIOPs (智慧維運)(註三) 深度融合
Digital Twin是實體場景的數位分身，進行即時動態模擬，而AIOPs則扮演大腦角色，利用深度學習演算法進行分析與決策，兩者的結合賦予資料中心四大核心能力：

1. 虛擬模擬與假設分析 (What-If Analysis)：在部署新設備或變更配置前，系統能預先模擬對電力、IT及空調系統的影響。透過CFD (註四) 熱模擬重建實際運行環境，精準掌握氣流與熱點分佈，在參數調整前，完成風險評估與壓力測試。 
2. 預測性維護：藉由感測器遙測數據主動預測零件的壽命，在故障發生前，維運人員即能提早發現效能異常設備，化被動維修為主動預防。 
3. 容量規劃與優化：透過自動化盤點硬體設備找出閒置的機櫃空間，最大化機房利用率。同時，藉由監控環境數據，動態調整空調系統以匹配實際負載，達成精準解熱。
4. 維運自動化與遠端管理：通過模擬測試後，系統自動生成變更指令，透過閉環管理降低人為錯誤。維運人員可透過數位分身實現360度全域可視化的遠端管理。

資料中心產業版圖的重塑
根據Uptime研究，驅動資料中心導入AI維運的主因在於：提高設備部署效能、減少人為錯誤、提升生產力、改善IT效能、降低中斷風險 (註五)。在AI浪潮的推動下，資料中心已從承載算力的基礎設施，轉化為具備自我感知與調節能力的智慧系統，更重塑資料中心產業版圖。
 
AI資料中心高功率密度與熱管理需求的特性，讓專注提供電力、散熱、系統整合的台達在這一場全球算力競賽中扮演技術支撐的關鍵角色。面對Dark Data Center的長期趨勢，應持續深耕軟硬體一站式解決方案。維運無人資料中心不僅是系統方案的延伸，更是進入智慧維運生態、創造長期服務價值的關鍵契機。

註一：Data Center Infrastructure Management，資料中心基礎設施管理
註二：Building Management System，樓宇管理系統
註三：Artificial Intelligence for IT Operation，智慧維運
註四：Computational Fluid Dynamics，計算流體力學
註五：Uptime Institute Global Data Center Survey 2025