Equinix公司可能不被熟知，但他們的服務卻支撐著總值數萬億美元的全球網絡商務體系。這家總部位于加利福尼亞州紅木城的企業，擁有720億美元市值，去年收入總額達60億美元，在26個國家或地區運營著由220多處數據中心構成的全面基礎設施網絡。

Equinix的客戶，使用這些數據中心提供的大量服務器（總面積達240多萬平方米）存儲并處理在線業務所必需的海量數據。此外，客戶還可以通過Equinix管理的近40萬條光纖鏈路，在自有服務器及其他企業的服務器間傳輸數據，享受通暢便捷的互連支持。

Milind Wagle于2016年9月出任Equinix公司CIO，在他看來，“公司已經成為數字化經濟的引擎室。畢竟互聯網總要有物理基礎才能構成并保持運行，而這種基礎正是數據中心。”

由Equinix公司負責運營的基礎設施，以及Digital Realty Trust與CyrusOne等競爭對手提供的服務資源，并不會直接出現在客戶們的視野當中。但這些設施的故障卻很可能造成嚴重破壞：本月初，另一家網絡骨干企業Fastlyl就遭遇事故，導致涉及亞馬遜、《紐約時報》以及福布斯等客戶在內的多個網站受到影響。雖然事件本身受到高度關注，但還有很多人們根本感受不到的嚴重問題，而Wagle等技術高管也一直在尋求增強網絡彈性的方法。

數據中心的「前瞻性思維」

與其他競爭對手一樣，Equinix公司也需要衡量數據中心內的服務器何時可能達到用量上限、何時需要購買土地，并規劃新的數據中心建設、新的設施可能需要多少電力。Wagle解釋道，“準確預估數據中心的電力消耗與空間占用量，是一項非常重要的工作。”根據Equinix的數據，可容納數千臺服務器的數據中心往往需要投入上億美元，directadmin授權，而實際費用取決于具體位置、當地電價、所選設備以及硬件配置。

數據中心企業還需要認真考慮設計遠期電力采購合同，這是因為，每處數據中心都會消耗掉數兆瓦的電力，而任何計算錯誤都可能帶來巨大代價。Equinix公司的發言人還分享了一份硅谷數據中心合同示例，其中包含一項每月22萬3千美元的罰款條文，強調該中心的預期用電量不得低于承諾使用量3兆瓦。

長期以來，Equinix公司一直通過規劃流程、手動電子表格和專職規劃人員回顧歷史趨勢，并結合來自客戶渠道的信息對未來需求做出明確估計。但隨著業務的發展，這項工作變得越來越復雜。為此，Wagle團隊開始尋求AI技術的新應用，希望開發出算法以協助Equinix規劃人員提高工作效率、增強預測水平。

但早期結果卻給了大家當頭一棒。Wagle回憶道，“最初大家的興致不高，多數員工都對此抱有懷疑態度，我們的模型也并不是百分之百準確。”但在探索當中，他也體會到AI技術的巨大潛力，力主給團隊預留更多時間。他堅定地認為，算法以及來自客戶渠道及歷史使用模式的大量數據，正是公司實現規劃流程升級的關鍵所在。

Wagle的IT團隊發現，其AI模型在早期預測需求方面之所以表現不佳，一個重要原因在于部分輸入信息本身不夠準確。為此，他開始說服同事們共同參與，幫助他廣泛改善整個企業之內的數據質量。

不少觀察人士認為，此次事件也是Wagle贏得反對者們信任與支持的重要節點。曾在Web域名注冊服務商Verisign與Wagle共事的Brian Lillie表示，“他的意志非常堅定。只要是他看準的事，他總能迸發出強大的意志力與工作熱情，務必要把反對者拉到自己這邊。”也正是憑著對他的了解，Lillie才決定邀請Wagle加入Equinix并擔任CIO職務。

數據中心的「AI探索」

Wagle還表示，Equinix公司現在已經全面推開了使用AI推動設施規劃的新思路。“這給我們帶來了一種極具價值的建模工具，我們可以預測數據中心容量會在多久之后被徹底耗盡，借此做出更好的供應鏈決策。”這些模型還幫助Equinix更有針對性地優化自身電力消耗，盡可能改善業務的環境可持續性。

他的團隊也一直嘗試在其他領域引入AI技術。在銷售方面，他們建立起新模型以識別并吸引新客戶。這套模型吸納約100種不同的輸入指標，包括目標企業的財務狀況與預期增長軌跡等。他們還使用AI技術推動工作流程自動化，包括與內部財務團隊合作開發算法，將每年需要處理的手動審批工作量縮減至約三分之一。

一處處全新Equinix數據中心的建成，也體現出Wagle的心血給企業自身帶來的巨大助益——今年以來，Equinix公司的股價已經上漲17%，大大超過納斯達克指數的整體漲幅。該公司表示，2021年已經成為其歷史上最活躍的業務擴張年份之一，目前正在19個國家或地區建設36個基礎設施項目。他們的計劃還包括建設更多“超大規模”巨型數據中心，足以支持亞馬遜及谷歌等互聯網巨頭的數據與處理需求。今年6月14日，亞洲服務器，Equinix公司宣布與新加坡主權財富基金GIC達成一項39億美元交易，用于繼續擴大設施建設工作。