数据中心所有者面临着日益严峻的挑战。随着地缘紧张局势加剧，所谓的“芯片战争”愈演愈烈，新一轮关税和限制即将出台，供应链路径变得愈加复杂，确保电子组件的来源清晰可靠比以往任何时候都更具挑战性。
因此，数据中心运营商比以往任何时候都更需要对所安装的系统有更大的可视性——包括每一个组件。他们必须确保其系统中仅包含经过批准的组件，并对组件的来源有准确的了解，以遵守严格的经济和国家安全政策。
为了保持与这些持续和即将到来的法规的合规性，数据中心所有者不能再仅仅依赖物料清单，因为这些清单并不总是准确或可靠。幸运的是，视觉人工智能技术可以确保每个组件都经过检查、记录和跟踪——并能够精确追溯到其制造商和原产国。
随着人工智能的快速发展推动着数据中心需求的急剧上升，预计2024年数据中心资本支出将增加近50%，这些数据中心的持续运行和合规性至关重要。在即将上任的特朗普政府下，该政府承诺将在该行业投资数十亿美元，美国本土公司准备进一步增加其人工智能基础设施，并不遗余力地确保其创新方式与美国为中心的政策保持一致。
数据中心的核心
建设无缝且合规的数据中心从服务器开始，而服务器依赖于印刷电路板（PCBA）。这些电路板由各种电子组件组成并提供动力——从昂贵复杂的处理器到微小的电阻器、晶体管和电容器——这些组件来源于全球各地。
不幸的是，尽管数据中心运营商对他们安装的系统拥有完全的控制权，但他们对构成这些系统核心的组件的来源却几乎没有控制力或可视性。这其中隐藏着一个常被忽视但极为重要的风险。
正如诗歌中所说，由于缺少一个钉子，整个王国就丢失了，威胁的影响往往远大于其物理大小。一个损坏、假冒或恶意安放的故障电容器——仅仅1平方毫米，成本仅几分钱——可能导致整个PCBA和整个系统完全无法运行。
如果没有对每个组件的深度可视性，数据中心系统制造商无法为他们的客户——数据中心运营商——提供全面的网络物理安全保障。而这些运营商必须认识到，他们面临的风险远远超出了传统的质量保证或网络安全的范畴。
日益严峻的限制
美国继续推动摆脱对来自中国的半导体和矿物的依赖，提供组件来源透明度的技术变得尤为重要，能够识别其中的缺陷或老化问题。
提供完全透明的组件来源技术对于数据中心的生存至关重要，这将成为数据中心保持合规的主要手段，防止使用未经授权的组件，并识别任何潜在的危险篡改证据。
适合的工具
数据中心可以通过利用视觉人工智能（AI）和基于AI的数据分析等工具，自信地应对这些针锋相对的措施，并满足这些合规性和安全需求。这些工具旨在识别组件的真实性、追踪供应商，并标记可能导致合规或安全风险的异常，无论是在组件还是PCBA层面。
这种自动化的安全控制不仅有助于减轻故障、假冒、未经批准或低质量电子组件进入电路板的危险，还能确保这些组件确实来自于它们所声称的地方，并且没有被篡改。
传统上，原始设备制造商（OEM）必须依赖自己的设计计划或合同制造商提供的设置报告，以了解电路板上组件的构成和来源。不幸的是，这些报告往往容易受到人为错误的影响，且并不总是准确地反映每个PCBA上的组件的来源、完整性和安全性。
视觉AI工具的出现有助于弥合这一差距，使制造商能够最小化人为不准确性并提高操作效率。这些工具通过拍摄每个组件的上下两面，检测物体缺陷或弯曲引脚，并能够识别出指示不合规或恶意干预的迹象。
至关重要的是，这些解决方案还能够在将每个组件放置到PCBA上时，捕捉到所有识别信息，以确保最大程度的可追溯性，直到每个组件的个体层级。这将产生100%准确的可追溯数据，减少对“理论”物料清单的依赖。
数据中心所有者和系统制造商必须要求这些技术得以实施。为了推动下一代安全、合规的数据中心，实时警报、每个PCBA的法医报告以及每个电路板的详细“犯罪记录”必须成为常态。
为数据中心运营商和制造商提供能够让他们详细了解进入数据中心的组件的工具，是向前迈出的重要一步。事实上，至关重要的是，依赖半导体和印刷电路板的这些数据中心能够清晰理解——甚至能够确保——它们所运行的材料和组件的来源。
贸易法规的不确定性临近，确切知道数据中心内的内容不仅仅是一个“可有可无”的功能——它决定了一个稳定供应链的存在，它能支持正常运行并合规的系统，而非芯片灾难。
