當我們大多數人想到人工智能（AI）時，腦海中浮現的都是算法、學習循環和龐大的數據模型在云端自我優化的畫面。但在這些數字抽象概念的背后，卻有著非常堅實的物理基礎：支撐人工智能快速發展的全球數據中心網絡。

這些設施依賴于大量的電力、工業冷卻液和水流，以及水泵、渦輪機和配電系統。如果其中任何一個部件出現故障，即使是最先進的人工智能模型也會停止運行。

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現代 AI 背后的工業規模需求

人工智能的迅猛發展推動了基礎設施建設前所未有的投資——這是現代科技史上規模最大、速度最快的擴張之一。各大科技公司正投入大量資源建設和維護數據中心，其規模堪比國家基礎設施。

路透社最近的一份報告指出，人工智能領域的投資（其中基礎設施建設是最大的支出項目）不僅超過了其他近期科技熱潮的資本投入，甚至超過了政府主導的“曼哈頓計劃”和“阿波羅登月計劃”等項目。2024年，新增137個超大規模數據中心投入運營，預計2025年的數字也將與之相近。麥肯錫估計，“到2030年，僅人工智能一項，整個計算能力價值鏈上的公司就需要投資5.2萬億美元用于數據中心建設。”

盡管數據中心散發著未來主義的氣息，但它們背后的運作方式與任何工業工廠并無二致，都是將原材料轉化為有價值的商品。只不過，數據中心處理的是原始數據，經過處理、轉換后，最終轉化為高價值的洞察，供個人、組織乃至政府使用。

為了確保數據中心持續運行，必須時刻監控和保護其底層運行技術 (OT) 系統，包括溫度調節、電力分配、水管理以及各種機械控制系統。網絡攻擊或其他意外事件一旦導致單個冷卻閥故障，就可能在幾分鐘內使整個設施癱瘓，造成巨大的經濟損失，并對現場人員構成潛在的安全風險。

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AI 數據中心是新的關鍵基礎設施

社會早已認識到保障電網、供水系統和交通運輸系統安全的重要性。如今，人工智能數據中心也應被列為關鍵基礎設施。所有臨床診斷模型、自動駕駛系統、供應鏈規劃器和實時分析平臺都依賴于它們的持續運行——而且這種依賴性還在不斷增強。

隨著人工智能工作負載遍布全球，每個數據中心的可靠性變得愈發重要。許多人工智能模型現在運行在分布式環境中，訓練、存儲和推理等操作分布在多個站點。一次故障就可能中斷這些工作流程，延緩開發周期，并擾亂數百萬用戶每天依賴的服務。

這種相互關聯性意味著，一個設施的薄弱環節可能會產生遠超其物理位置的連鎖反應。因此，加強數據中心層面的安全不僅僅是保護單個站點，更是為了支持整個人工智能生態系統的韌性。

當人工智能數據中心發生故障時，其影響會波及整個行業。客戶服務平臺癱瘓，醫療系統無法獲取實時數據，數字化生產力工具性能下降甚至完全斷開連接。人工智能物理基礎設施的安全性和可靠性直接關系到國家、經濟和運營層面。

這些設施也高度依賴遠程工程師、承包商和供應商。許多數據中心位于遠離人口中心的偏遠地區，由專家遠程維護和維修設備或執行其他重要任務。這種遠程連接提高了效率并最大限度地減少了停機時間，但也擴大了惡意攻擊者的攻擊面。鑒于所有這些原因，與電網或水處理設施一樣，所有連接到數據中心的遠程連接都必須經過身份驗證、監控和嚴格控制。

目前的問題不是人工智能數據中心是否應該被視為關鍵基礎設施，而是我們是否能夠承受將其視為次要基礎設施的后果。

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技術與產業的交匯點：

核心OT安全實踐

由于很多事情都依賴于人工智能的正常運行時間，因此數據中心必須始終如一、嚴格地應用運營技術遠程訪問安全最佳實踐。

主要原則包括：

1. 強制執行零信任訪問：

   零信任安全模型基于“永不信任，始終驗證”的原則。對于數據中心訪問而言，每個身份——無論是遠程技術人員還是內部自動化工作負載——都應經過身份驗證，然后僅被授予執行其工作所需的資源訪問權限。這可以限制橫向移動，并防止未經授權訪問關鍵工業控制系統。

2. 全面應用多因素身份驗證 (MFA)：

   MFA 是抵御未經授權訪問最有效的防御措施之一。通過要求兩種或多種獨立的驗證因素（例如生物特征認證、一次性令牌或物理安全密鑰），MFA 可以增強身份保障，并強化更廣泛的零信任策略。為了獲得最全面的保護，企業應尋找能夠在不中斷運營的情況下改造現有 OT 系統以支持 MFA 的解決方案。

3. 采用監控和日志記錄功能：

   傳統的遠程訪問工具（例如 VPN 和跳轉服務器）側重于保護初始訪問點，但連接建立后便無法提供任何可見性。更現代的安全遠程訪問 (SRA) 解決方案包含監控功能，可實現更強大的控制和問責機制。受監控的訪問、即時訪問、會話錄制和詳細的會話日志記錄可顯著降低風險，并有助于滿足合規性要求。

這些措施共同加強了數字和物理系統的安全性，從而保證數據中心及其內部的人工智能基礎設施全天候平穩運行。

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保障 AI 的工業命脈

隨著人工智能日益深入地融入企業、政府和關鍵服務的運營，其底層基礎設施的可靠性變得愈發重要。數據中心運營商必須優先考慮基于身份的訪問控制和現代化的運營技術安全實踐，否則將面臨嚴重的運營中斷風險。

通過保護維持設施運行的物理系統（冷水機組、渦輪機、變電站和機械控制系統），并保護用于維護和維修這些系統的遠程連接，運營商可以確保人工智能仍然是創新的加速器，而不是新的脆弱點。

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