随着AI的爆发式增长，AI数据中心正经历一场结构性的改变。Dark Data Center (无人数据中心) 逐渐成为焦点，通过高度自动化与智能化系统，让数据中心能在 "关灯" 的状态下稳定运行，传递 "无人但可稽核、自动但可靠、关灯但更安全" 的运作概念。  

为何Dark Data Center成为趋势？
Dark Data Center概念始于2012年左右，随DCIM (注一) 软件的成熟而萌芽。而让Dark Data Center从概念转向主流趋势的关键，在于AI数据中心与传统数据中心的两大显著差异。

一、高功率密度与精准热管理 AI时代的数据中心已从服务器托管机房转换至高功率密度的AI工厂，液冷技术成为标配。液冷系统装载大量传感器监控流量、温度、压力与泄漏，这样的架构为无人化管理奠定了技术根基。

二、边缘节点广泛部署 随自动驾驶汽车、机器人等发展，计算需求延伸至边缘。面对分布式且大量的边缘节点，无人化是必然的运维模式。  

随着AI的爆发式增长，Dark Data Center (无人数据中心) 逐渐成为焦点

无人化运维的ㄏ方向整合 从被动到主动
Dark Data Center的运维从传统数据中心的被动维修转换到主动预测的模式，仰赖两大方向的深度融合。

一、信息基础：DCIM与BMS (注二) 全面整合 整合DCIM (IT、电力、空调) 与BMS (楼宇、消防、安防) 数据，打破信息孤岛，数据实时同步与透明化，实现无人化管理的第一步。

二、智慧大脑：Digital Twin (数字孪生) 与AIOps (智能运维) (注三) 深度融合 Digital Twin是实体场景的数字分身，进行实时动态模拟，而AIOps则扮演大脑角色，利用深度学习算法进行分析与决策，两者的结合赋予数据中心四大核心能力：

1. 虚拟模拟与假设分析 (What-If Analysis) ：在部署新设备或变更配置前，系统能预先模拟对电力、IT及空调系统的影响。通过CFD (注四) 热模拟重建实际运行环境，精准掌握气流与热点分布，在参数调整前完成风险评估与压力测试。
2. 预测性维护 ：藉由传感器遥测数据主动预测零件的寿命，在故障发生前，运维人员即能提早发现效能异常设备，化被动维修为主动预防。
3. 容量规划与优化 ：通过自动化盘点硬件设备找出闲置的机柜空间，最大化机房利用率。同时，藉由监控环境数据，动态调整空调系统以匹配实际负载，达成精准解热。
4. 运维自动化与远端管理 ：通过模拟测试后，系统自动生成变更指令，通过闭环管理降低人为错误。运维人员可通过数字分身实现360度全域可视化的远端管理。  

数据中心产业版图的重塑
根据Uptime研究，驱动数据中心导入AI运维的主因在于：提高设备部署效能、减少人为错误、提升生产力、改善IT效能、降低中断风险 (注五) 。在AI浪潮的推动下，数据中心已从承载算力的基础设施，转化为具备自我感知与调节能力的智慧系统，更重塑了数据中心产业版图。   AI数据中心高功率密度与热管理需求的特性，让专注提供电力、散热、系统整合的台达在这一场全球算力竞赛中扮演技术支撑的关键角色。面对Dark Data Center的长期趋势，应持续深耕软硬件一站式解决方案。运维无人数据中心不仅是系统方案的延伸，更是进入智能运维生态、创造长期服务价值的关键契机。

注一：Data Center Infrastructure Management，数据中心基础设施管理 
注二：Building Management System，楼宇管理系统 
注三：Artificial Intelligence for IT Operations，智能运维 
注四：Computational Fluid Dynamics，计算流体力学 
注五：Uptime Institute Global Data Center Survey 2025