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內容摘要：AI算力崛起，數據中心正在被重新定義。隨著算力需求激增，機房基礎設施面臨前所未有的挑戰，如何構建新一代AIDCAI數據中心）已成為產業共同面對的核心命題。9月17日，在首屆AIDC產業發展大會上，科研

AI算力崛起，新節點數據中心正在被重新定義。算力市場賽

隨著算力需求激增，火熱機房基礎設施面臨前所未有的成競挑戰，如何構建新一代AIDC（AI數據中心）已成為產業共同面對的新節點核心命題。

9月17日，算力市場賽在首屆AIDC產業發展大會上，火熱科研機構、成競數據中心服務商、新節點互聯網運營商代表等產業鏈各方聚攏，算力市場賽圍繞標準共建、火熱技術共研與生態協同，成競推進AIDC落地與規模化發展。新節點同時，算力市場賽大會預發布了《AIDC基礎設施規范》，火熱為未來2-3年的AIDC建設提供參考。

全球計算聯盟（GCC）秘書處CTO苗福友接受21世紀經濟報道記者采訪時表示，隨著大模型進入實用化階段，人工智能正催生出大量全新的應用場景，AI產業正處于應用快速爆發期，相應的基礎設施建設也處于同樣階段，AIDC需求快速增加。

他進一步指出，從多方預測來看，未來兩三年，國內AIDC建設仍將保持每年40%以上的年增速，隨后每年新增建設量還會增加，然后慢慢趨于平緩，預計到2030年前后，年增長率或在10%左右。

散熱、供電與空間的“三重考驗”

然而，在AI算力需求迅速攀升的背景下，AIDC的建設也面臨挑戰。

全球計算聯盟（GCC）理事長金海教授指出，AIDC建設面臨“熱、電、空間”挑戰，以及標準缺失、建設周期長導致的“AI等機房”困境。他呼吁產業鏈加快標準體系建設、突破技術瓶頸、構建協同創新生態。

更為關鍵的是，AIDC機房的基礎設施標準尚未完善，上下游企業多處于各自探索階段，這不僅帶來成本浪費，也延長了交付周期。業內普遍反映，如今數據中心建設往往以“年”為單位計算交付時間，導致AI設備等待機房的現象發生，影響到產業發展的速度。

中國電子工程設計院數據中心事業部副總經理王志強告訴21世紀經濟報道記者：“從原來的云轉向智算，機房層面從通算全面擁抱人工智能，挑戰和變化是非常大的。隨著AI（時代）的到來，從服務器的功率密度、業務場景、網絡、供配電到制冷，都發生了與云架構時代完全不同的變化。”

他透露，針對這些變化，行業正加速完善設計規范和標準，“新的規范和標準在AI浪潮催生下正在緊鑼密鼓地修訂，目前已進入征求意見和送審階段，明年會有新的國標發布。”

在需求變化中，一方面，功率密度的躍升尤為引人關注，王志強表示，單柜功率的增長速度已經遠超傳統設計的承載能力，“從十幾KW（千瓦）到40—50KW已成常態，華為最近發布的384超節點接近單柜60KW，今年年底、明年年初這個容量就會到上百千瓦，可能很快就會到200KW，甚至一個機柜到500KW、1000KW，這在以前的設計、規劃，以及整個基礎設施配套上是不可想象的。”因此，新的規劃設計必須緊跟需求。

另一方面，全生命周期同樣考驗著投資與運營。王志強解釋，服務器按照摩爾定律通常三至五年就會迭代，而機電設備的壽命在10至15年之間，承載這些設備的建筑則可能長達50年甚至70年，“怎么能夠讓整個建筑、機電設備更好地匹配IT？我們給用戶，尤其是大廠在做規劃，他們追求的目標就是彈性。”

此外，制冷也成為數據中心投資規劃中無法回避的難題。在冷卻技術方面，風冷方案已接近極限，液冷成為轉型方向。這些問題都需要標準、測試與認證體系提前介入，如何圍繞集群建設來規劃，這對傳統數據中心的設計理念是挑戰。

標準化提速 開啟AIDC新紀元

在挑戰與機遇并存的背景下，AIDC產業正在迅速走向規范化和體系化。國內的產業鏈正在合縱連橫，從新標準開始探討產業發展路徑。此次大會預發布《AIDC基礎設施規范》只是起點，接下來還會推動多項關鍵接口和組件的標準制定。

苗福友強調，更重要的事情是標準體系和規范體系的共建。他介紹，目前聯盟在液冷方面有專業委員會在做標準，包括整機柜的標準，整機柜和服務器之間接口的標準，液冷的關鍵部件（如CDU冷壓分配單元）的標準。

“未來還會繼續擴大標準的范圍，不僅從液冷的角度考慮，還有供電方面的標準，以及機房方面的標準，都逐漸做出標準體系。”苗福友說道。

從能源供電方面看，王志強提到，整個數據中心的規模、整個智算集群的規模由原來千卡、萬卡，很快就到10萬卡的集群，甚至未來的規模還會更大。這么大的集群對應的是巨大的電力、電能的能源消耗，節能降耗、綠色低碳是非常關鍵的工作，也是現在行業里標準化建設、核心廠商技術路線的發展、應用場景生態追逐的邏輯。

政策層面，今年5月，國家發改委和能源局聯合發布《有序推進綠電直供事項的通知》，為綠電直供和源網荷儲等方案提供了政策支撐，新的國家標準也將進一步強化對PUE（水耗WUE）和碳耗的約束，推動液冷、儲能和資源回收等技術方案的標準化。技術演進的另一條重要趨勢是建設模式的模塊化與快速交付。

一位與會專家預測，隨著高功率設備需求的持續增長，“液冷技術會成為解決高敏AI設備散熱難題比較理想的選擇”，而通過優化設計流程、模型化建設，機房從規劃到具備部署條件的周期有望縮短三個月左右。這意味著未來AIDC建設將更加依賴預制化方案，實現可復制的快速部署。

華為董事、ICT BG CEO楊超斌指出，AIDC是智算時代關鍵基礎設施，隨著AI算力規模與芯片功率的快速提升，液冷數據中心正成為AIDC的必然選擇。面對當前液冷機房建設的挑戰，需要協同產業鏈，加快液冷機房的產品化與標準化，加速AIDC的部署與使用，共同推動AI產業發展。

在業內看來，未來將通過標準規范、測試認證、產業推廣的閉環體系，推動AIDC從“摸索期”邁向“規范化、可復制化”的新階段。對于希望在下一輪算力競賽中占得先機的企業而言，誰能率先掌握高密度、低能耗、可規模化的數據中心建設能力，誰就可能在人工智能的浪潮中搶得先發優勢。

（作者：倪雨晴 編輯：駱一帆）