新加坡數據中心營運商正面對一個兩難：人工智能（AI）、雲端和高效能運算需求增加，但土地、電力和散熱條件有限。較實際的方向，是透過改善操作和有針對性的升級，從現有設施榨出更多有效運算能力；單靠添置冷卻設備，未必就能解決問題。17 33

重點不只是「加冷氣」，而是更有效散熱

新加坡的熱帶氣候和土地有限，令數據中心難以無限制擴張。17 Digital Realty 亞太區營運副總裁 Jon Curry 接受《Singapore Business Review》訪問時指出，隨着運算需求增加，挑戰不只是令設施保持低溫，而是如何更有效率地散熱。高濕度和自然冷卻條件有限，也令問題更複雜。4

電力限制亦影響營運商的投資方向。《Singapore Business Review》報道，業界愈來愈着重改造現有設施、提升機櫃運算密度、改善氣流管理，以及加強冷卻和能源監測，務求從現有場地釋放更多容量。33

不過，效率提升本身並不代表總用電量一定下降。新加坡亦正計劃擴大數據中心容量，以應付不斷增加的運算需求。1 因此，評估成效不應只看冷卻是否更有效率，還要看設施能否支援所需工作負載，同時避免不必要的能源消耗。

改善效率，可以由這幾步開始

以下是供營運商參考的操作框架，並非 Curry 或其他受訪者的已核實引述。

1. 先掌握整個設施的狀況

調整冷卻控制前，可先了解設施不同位置的溫度、濕度、氣流和運算需求。可靠的量度數據有助判斷哪些地方確實需要冷卻，哪些地方可能冷卻過度。如果感應器覆蓋不足，或環境數據有缺口，應先處理這些問題，再依賴自動化系統提供建議。

2. 優先檢視現有操作

在大幅更換設備前，先檢視冷卻設定、氣流安排和能源監測。這些都是新加坡數據中心營運商改善現有設施時愈來愈重視的範疇。33 至於最值得改善的地方，則要視乎個別設施狀況和營運要求。

3. 按工作負載選擇冷卻方式

隨着 AI 工作負載增加，液冷受到更多關注。新加坡已推出一項標準，旨在協助數據中心在熱帶環境採用液冷技術。2 但這不代表液冷適合每一個設施。營運商仍要考慮設備類型、機櫃密度、改造限制和可靠性要求，再決定是否採用。

4. 先測試，再擴大部署

調整冷卻設定或引入自動控制前，應先在具代表性的運作條件下測試。新加坡的熱帶數據中心測試平台計劃，正是為了研究適合熱帶環境的冷卻系統和能源管理方式。37

目前證據支持甚麼？又未能證明甚麼？

現有資料支持幾個大方向：改善現有設施、管理氣流，以及評估適合熱帶環境的冷卻方案。2 33 但資料不足以證實一些更具體的說法，例如舊設施的感應器缺口、建立數碼分身所需的人才模式，或新加坡和墨爾本的冷卻測試曾在工作負載突然上升時即時調整設備。現有資料亦沒有提供可供其他用途使用的電力節省估算。

這些可能性應視為營運商需要測試和記錄的問題，而不是已經證實的成果。實際目標很清晰：根據每個設施的數據作冷卻決策，按工作負載選擇合適方案，並在擴大部署前驗證效果。

新加坡數據中心營運商正面對一個兩難：人工智能（AI）、雲端和高效能運算需求增加，但土地、電力和散熱條件有限。較實際的方向，是透過改善操作和有針對性的升級，從現有設施榨出更多有效運算能力；單靠添置冷卻設備，未必就能解決問題。17 33

重點不只是「加冷氣」，而是更有效散熱

新加坡的熱帶氣候和土地有限，令數據中心難以無限制擴張。17 Digital Realty 亞太區營運副總裁 Jon Curry 接受《Singapore Business Review》訪問時指出，隨着運算需求增加，挑戰不只是令設施保持低溫，而是如何更有效率地散熱。高濕度和自然冷卻條件有限，也令問題更複雜。4

電力限制亦影響營運商的投資方向。《Singapore Business Review》報道，業界愈來愈着重改造現有設施、提升機櫃運算密度、改善氣流管理，以及加強冷卻和能源監測，務求從現有場地釋放更多容量。33

不過，效率提升本身並不代表總用電量一定下降。新加坡亦正計劃擴大數據中心容量，以應付不斷增加的運算需求。1 因此，評估成效不應只看冷卻是否更有效率，還要看設施能否支援所需工作負載，同時避免不必要的能源消耗。

改善效率，可以由這幾步開始

以下是供營運商參考的操作框架，並非 Curry 或其他受訪者的已核實引述。

1. 先掌握整個設施的狀況

調整冷卻控制前，可先了解設施不同位置的溫度、濕度、氣流和運算需求。可靠的量度數據有助判斷哪些地方確實需要冷卻，哪些地方可能冷卻過度。如果感應器覆蓋不足，或環境數據有缺口，應先處理這些問題，再依賴自動化系統提供建議。

2. 優先檢視現有操作

在大幅更換設備前，先檢視冷卻設定、氣流安排和能源監測。這些都是新加坡數據中心營運商改善現有設施時愈來愈重視的範疇。33 至於最值得改善的地方，則要視乎個別設施狀況和營運要求。

3. 按工作負載選擇冷卻方式

隨着 AI 工作負載增加，液冷受到更多關注。新加坡已推出一項標準，旨在協助數據中心在熱帶環境採用液冷技術。2 但這不代表液冷適合每一個設施。營運商仍要考慮設備類型、機櫃密度、改造限制和可靠性要求，再決定是否採用。

4. 先測試，再擴大部署

調整冷卻設定或引入自動控制前，應先在具代表性的運作條件下測試。新加坡的熱帶數據中心測試平台計劃，正是為了研究適合熱帶環境的冷卻系統和能源管理方式。37

目前證據支持甚麼？又未能證明甚麼？

現有資料支持幾個大方向：改善現有設施、管理氣流，以及評估適合熱帶環境的冷卻方案。2 33 但資料不足以證實一些更具體的說法，例如舊設施的感應器缺口、建立數碼分身所需的人才模式，或新加坡和墨爾本的冷卻測試曾在工作負載突然上升時即時調整設備。現有資料亦沒有提供可供其他用途使用的電力節省估算。

這些可能性應視為營運商需要測試和記錄的問題，而不是已經證實的成果。實際目標很清晰：根據每個設施的數據作冷卻決策，按工作負載選擇合適方案，並在擴大部署前驗證效果。