数据中心业主正面临越来越大的挑战。随着“芯片争夺战”的地区紧张局势升级，新的关税和限制即将出台，供应链路径变得更加复杂，确保电子组件采购的清晰度和可靠性比以往任何时候都更为困难。
因此，数据中心运营商比以往任何时候都需要更深入了解他们所安装的系统，直到每一个组件。他们必须确保系统中仅包含经过批准的组件，并准确了解组件的来源，以便遵守严格的经济和安全政策。
为了遵守这些正在实施和预期中的法规，数据中心业主不再仅仅依赖物料清单，因为物料清单并不总是准确或可靠。幸运的是，视觉AI技术能够确保每个组件都经过检查、记录和追踪，并且可以通过高精确度追溯到其制造商和原产国。
AI的增长推动了对数据中心的持续需求，2024年数据中心资本支出几乎增长了50%，这些数据中心的持续运营和合规性变得至关重要。在即将到来的特朗普政府承诺投资数十亿美元的背景下，总部位于美国的公司准备进一步增加他们的AI基础设施，并不遗余力地确保他们的创新与以美国为中心的政策相一致。
数据中心的核心
构建无缝且合规的数据中心从服务器开始，服务器依赖于印刷电路板（PCBAs）。这些电路板由一系列电子组件组成并由其提供动力，从昂贵复杂的处理器到微小的电阻器、晶体管和电容器，这些组件来自全球各地。
不幸的是，尽管数据中心运营商可以完全控制他们安装的系统，但他们对这些系统核心组件的来源几乎没有控制或可见性。这正是其中一个最具影响力且常被忽视的风险。
一个威胁的影响往往远远超过其物理大小。一个损坏、伪造或恶意放置的故障电容器，即便只有1平方毫米、成本仅为几美分，也能使整个PCBA和整个系统完全无法运行。
没有对每个组件的深入可见性，数据中心系统制造商无法确保为其买家（数据中心运营商）提供完整的网络物理安全。而这些运营商必须认识到，他们的风险远远超出了传统的质量保证或网络安全范畴。
日益严格的限制
随着美国继续鼓励减少对中国半导体和矿物的依赖，能够提供组件来源透明度并识别其中的缺陷或老化问题的技术显得更加至关重要。
美国将数据中心运营回迁到本土，并对中国半导体征收高达50%的关税。为此，中国也计划禁止出口包括镓、锑和锗在内的材料和金属，这些是生产半导体的关键组件。
提供组件来源全透明的技术对数据中心的生存至关重要，它们将成为数据中心遵守原产国法规、防止使用未授权组件并识别任何危险篡改证据的主要手段。
解决问题的工具
数据中心可以通过使用视觉AI和AI驱动的数据分析工具来应对这些针锋相对的措施，满足这些监管和安全需求。这些工具旨在识别组件的真实性，跟踪供应商，并标记可能导致监管或安全风险的组件和PCBA层级上的异常。
这种自动化安全控制不仅有助于减轻故障、伪造、非批准或低质量电子组件被安装到电路板上的危险，还能确保这些组件来自声称的地方，并且没有被篡改。
传统上，OEM（原始设备制造商）不得不依赖他们自己的设计计划或合同制造商提供的设置报告，以了解他们电路板上组件的构成和来源。不幸的是，这些报告通常容易出现人为错误，且并不总是准确反映每个单独PCBA上组件的来源、完整性和安全性。
视觉AI工具的出现帮助弥合了这一差距，使制造商能够减少人为不准确性并增强运营效率。这些工具可以捕捉每个组件的底部和顶部图像，以检测物理缺陷或弯曲的引脚，并能够识别指向不合规或恶意干预的迹象。
更重要的是，这些解决方案还能够在组件被放置到PCBA上的过程中捕捉所有识别信息，以确保最大程度的可追溯性，直至每个组件级别。这产生了100%准确的可追溯数据，避免了依赖“理论”物料清单的需求。
数据中心业主和系统制造商必须要求实施这些技术。为了支持下一代安全、合规的数据中心，实时警报、诊断报告和每个电路板的详细记录必须成为标准配置。
为数据中心运营商和制造商提供能够深入了解他们的数据中心的工具是向前迈出的关键一步。实际上，数据中心，尤其是依赖半导体和PCBAs的中心，必须能够敏锐地理解，甚至保证它们所依赖的材料和组件的来源。
全球不确定的贸易法规迫在眉睫，了解数据中心内部的确切内容不仅仅是一个“可有可无”的功能，它是确保稳定供应链支持正常工作和合规系统与芯片灾难之间的区别。
