人工智能技術的迅猛發展正推動算力需求進入爆發期。據全球計算聯盟理事長、華中科技大學教授金海在首屆AIDC產業發展大會上透露,我國AI算力需求正以年均300%的速度激增,這一趨勢既為產業帶來巨大機遇,也對數據中心基礎設施提出了前所未有的挑戰。
隨著大模型技術從實驗室走向實際應用,AI數據中心(AIDC)的建設需求呈現井噴式增長。全球計算聯盟秘書處CTO苗福友預測,未來兩三年國內AIDC建設將保持每年40%以上的增速,到2030年前后增速可能放緩至10%左右。這一預測凸顯了產業發展的緊迫性與長期性。
AIDC建設面臨多重技術挑戰。金海指出,當前主要存在"熱、電、空間"三大瓶頸,同時標準體系缺失和建設周期過長導致"AI等機房"的尷尬局面。他特別強調,產業鏈需要加快標準制定、突破技術瓶頸、構建協同創新生態,以推動產業健康發展。
中國電子技術標準化研究院副院長陳大紀從產業規范角度提出,AIDC發展需要建立涵蓋規劃、交付、運營等全生命周期的標準體系。他建議在結構、電氣、液冷等關鍵領域制定新技術要求,為產業提供明確的發展框架。
本次大會發布的《AIDC機房參考設計白皮書》為行業提供了系統性解決方案。白皮書指出,AI算力設施正朝著高密度、液冷化、集群化方向演進,這對傳統數據中心的供配電系統、建筑結構和網絡設計提出了全新要求。特別是功率負載的顯著提升和散熱需求的復雜化,成為亟待解決的技術難題。
華為董事、ICT BG CEO楊超斌從產業實踐角度提出,液冷數據中心將成為AIDC的主流選擇。他呼吁產業鏈各方協同推進液冷機房的產品化和標準化,以加速AIDC的部署應用。這一觀點得到與會專家的廣泛認同。
在技術方案層面,白皮書強調散熱體系需要實現風冷與液冷的靈活適配。針對機柜功率密度大幅提升的現狀,液冷方案必須具備高度彈性和穩定性。供配電系統則通過解耦設計,推動單個房間及單棟樓的供電獨立化,以構建高效可靠的電力供應體系。
為提升建設效率,白皮書創新性地提出了多種機房交付模式。"土建與大機電先行"和"土建+大小機電模塊開發、框采先行"等模式,能夠支持智能算力中心的靈活部署和快速上線,滿足不同業務場景的個性化需求。
產業生態建設成為與會專家關注的焦點。白皮書明確指出,構建開放共享、標準統一的生態體系是AI算力基礎設施持續發展的關鍵。通過產學研用深度融合,將技術能力轉化為實際產品和服務,能夠加快行業標準落地,為數字經濟發展提供堅實支撐。
據悉,此次發布的《AIDC機房參考設計白皮書》凝聚了華為在AIDC液冷機房領域的多年實踐經驗,為行業提供了可復制的技術路徑和建設范式,對推動產業標準化發展具有重要意義。
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