為AI時代數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)發(fā)展注入新動力kMResmc

堯權(quán)表示，AI大模型技術(shù)持續(xù)革新，惠及千行百業(yè)，數(shù)據(jù)中心從通用算力到智能算力，服務(wù)器性能和功率大幅提升，千卡、萬卡、十萬卡集群建設(shè)成為常態(tài)，數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)迎來千載難逢的發(fā)展機(jī)遇，但同時也面臨安全性、高功率、電力需求大以及不確定性四大挑戰(zhàn)。kMResmc

華為基于深刻洞察和長期實踐，圍繞安全可靠、彈性演進(jìn)、綠色低碳三大核心價值，發(fā)布2025數(shù)據(jù)中心能源十大趨勢，分享華為對AI數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的洞見和思考，旨在凝聚共識，打造高可靠算力底座，讓數(shù)字世界堅定運(yùn)行。kMResmc

趨勢1：安全可靠成為智算DC的第一核心訴求kMResmc

安全無小事，數(shù)據(jù)中心的建設(shè)，成本固然重要，但安全可靠才是重中之重。尤其在智算時代，AI設(shè)備價值激增，故障域范圍持續(xù)擴(kuò)大，安全可靠已成為數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施第一核心訴求。數(shù)據(jù)中心的安全可靠不局限產(chǎn)品自身，而要貫穿整個數(shù)據(jù)中心全生命周期，涵蓋器件、產(chǎn)品、架構(gòu)、服務(wù)和運(yùn)維等。低安全可靠的數(shù)據(jù)中心意味著更高的運(yùn)營成本，高安全可靠才是真正低成本。kMResmc

趨勢2：隔離式架構(gòu)是保障算力設(shè)施安全的最優(yōu)選擇kMResmc

智算中心功率密度持續(xù)攀升，強(qiáng)電設(shè)備通常具備高電壓大電流的特性，保障其安全可靠運(yùn)行尤為關(guān)鍵。數(shù)據(jù)中心強(qiáng)電設(shè)備優(yōu)選室外拉遠(yuǎn)部署，最大化保障業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行。其次在主機(jī)房內(nèi)部署時，應(yīng)與主業(yè)務(wù)隔離部署，且一定要規(guī)范化部署，全面考慮耐火時長、水消防、事故通風(fēng)、一鍵下電等要求，最大化降低業(yè)務(wù)波及風(fēng)險。kMResmc

趨勢3：連續(xù)式制冷是智算高密場景的必要能力kMResmc

AI時代，風(fēng)液共存將是長期持續(xù)的過程，液冷是大勢所趨，連續(xù)式制冷成為智算高密場景的必要能力。它包括兩個方面，一是保障數(shù)據(jù)中心正常運(yùn)行時制冷“0”中斷，二是發(fā)生異常情況時快速恢復(fù)制冷，全面保障數(shù)據(jù)中心穩(wěn)定運(yùn)行。kMResmc

趨勢4：AI將顯著提升DC運(yùn)維主動安全kMResmc

AI反哺數(shù)據(jù)中心，通過引入AI技術(shù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心掉電、起火、高溫等故障的精準(zhǔn)預(yù)防，從過去的被動響應(yīng)向主動預(yù)測性維護(hù)轉(zhuǎn)變，提前識別潛在風(fēng)險，做到防患于未“燃”，顯著提升數(shù)據(jù)中心安全可靠性。kMResmc

趨勢5：專業(yè)化服務(wù)是DC可靠運(yùn)行的堅實保障kMResmc

數(shù)據(jù)中心的使用壽命通常在10-15年，在其全生命周期里，三分靠設(shè)備，七分靠維護(hù)，專業(yè)化服務(wù)是保障數(shù)據(jù)中心長期安全可靠運(yùn)行的關(guān)鍵因素。通過專業(yè)化部署，對數(shù)據(jù)中心交付進(jìn)行全流程管控，部署不留任何隱患。同時，引入AI預(yù)測性維護(hù)，化被動為主動，保障數(shù)據(jù)中心全生命周期安全可靠。kMResmc

趨勢6：模塊化架構(gòu)是應(yīng)對AI DC需求不確定性的關(guān)鍵kMResmc

AI 數(shù)據(jù)中心需要確定性的模塊化架構(gòu)來靈活應(yīng)對未來需求的不確定性。模塊化架構(gòu)通過機(jī)房標(biāo)準(zhǔn)化、功能模塊化和機(jī)電解耦化，實現(xiàn)核心子系統(tǒng)按需部署和彈性擴(kuò)容，靈活適應(yīng)未來業(yè)務(wù)演進(jìn)。以中國蕪湖數(shù)據(jù)中心為例，采用模塊化架構(gòu)，實現(xiàn)3個月快速交付，也支持未來彈性擴(kuò)容需求。kMResmc

趨勢7：子系統(tǒng)預(yù)制化是AI DC快速交付的有效手段kMResmc

預(yù)制化可以顯著提升生產(chǎn)效率，數(shù)據(jù)中心從全預(yù)制、半預(yù)制到子系統(tǒng)預(yù)制，更能匹配AI業(yè)務(wù)彈性、快速上線需求。子系統(tǒng)預(yù)制化不是簡單組裝，而是將解決方案產(chǎn)品化，需要經(jīng)過專業(yè)的設(shè)計、仿真、測試和自動化工裝等方式，全方位保障產(chǎn)品交付質(zhì)量，同時通過工廠預(yù)制、預(yù)調(diào)試，減少90%現(xiàn)場施工量，大幅縮短交付周期，為AI數(shù)據(jù)中心快速且高質(zhì)量交付提供保障。kMResmc

趨勢8：供電高效在AI DC的價值日益凸顯kMResmc

高密高算力場景帶來巨大的散熱挑戰(zhàn)，從風(fēng)冷到液冷，供電效率成為影響能效的關(guān)鍵因素。數(shù)據(jù)中心供電效率要從關(guān)注單機(jī)效率轉(zhuǎn)變?yōu)殛P(guān)注并機(jī)效率，再到關(guān)注架構(gòu)創(chuàng)新，實現(xiàn)整體能效提升，如UPS采用S-ECO模式，實現(xiàn)99.1%超高效率和全模式間0ms切換。kMResmc

趨勢9：AI將賦能DC綜合能效提升kMResmc

AI技術(shù)有效提升供電能效和制冷能效，也能在L1&L2聯(lián)動發(fā)揮更大作用。在風(fēng)液共存場景中，調(diào)優(yōu)參數(shù)高達(dá)數(shù)百萬種，調(diào)優(yōu)復(fù)雜度指數(shù)級上升。要達(dá)到最優(yōu)的制冷效果，可以借助AI能效調(diào)優(yōu)技術(shù)替代傳統(tǒng)人工調(diào)優(yōu)。AI技術(shù)的應(yīng)用，讓數(shù)據(jù)中心更節(jié)能、能效更優(yōu)。kMResmc

趨勢10：算電協(xié)同將成為DC建設(shè)的新模式kMResmc

AI的盡頭是算力，算力的盡頭是電力，數(shù)據(jù)中心耗電量持續(xù)增加，綠電直供將成為數(shù)據(jù)中心高能耗破局之道。此外，數(shù)據(jù)中心作為源網(wǎng)荷儲的載荷環(huán)節(jié)，能與電網(wǎng)聯(lián)動，通過調(diào)頻調(diào)峰提高出電率，同時根據(jù)AI訓(xùn)練、推理需求進(jìn)行負(fù)載靈活調(diào)度，實現(xiàn)綜合效率最優(yōu)。未來，算電協(xié)同將成為數(shù)據(jù)中心建設(shè)新模式，推動數(shù)據(jù)中心可持續(xù)發(fā)展。kMResmc