9 月 17 日，首届 AIDC 产业发展大会在上海召开。随着 AI 技术发展，算力需求激增，AI 算力设施向高密度、液冷化等方向演进，带来功率负载、散热等挑战。AIDC 机房设计需具灵活性和前瞻性，白皮书给出相关建议。我国 AIDC 建设面临挑战，中外发展路径有差异，不过产业各方已在标准、技术创新、产业协同与生态建设方面积极行动。
每经记者｜王晶 每经编辑｜魏文艺
随着人工智能 （AI） 技术飞速发展，算力需求呈现爆发式增长。从 GPT-1 到 GPT-5，模型参数量从 1.17 亿跃升至数万亿，模型结构也在不断演进，从稠密 LLM 模型向 MoE 稀疏化模型以及多模态模型持续演进。
面对这一趋势，单纯依靠传统服务器的简单堆叠已无法满足需求，AI 算力设施正加速向高密度、液冷化、集群化方向演进，这不仅带来了更高的功率负载和更复杂的散热要求，也对传统数据中心的散热、供配电系统、网络设计等提出了新的挑战。
9 月 17 日，在上海召开的首届 AIDC 产业发展大会上，中国电子工程设计院数据中心事业部副总经理王志强向包括 《每日经济新闻》 在内的媒体记者表示：「当前整个 GPU 芯片及 AI 集群的功率密度演进速度，已超过传统云数据中心的技术演进路径。超高密度、超大规模部署，使基础设施在动力适配、楼体结构、空间规划等方面面临巨大挑战。」
在王志强看来，为匹配 AI 负载的快速演进对算力的需求，机房要具备足够的灵活性和弹性扩展能力，并且在机房的规划和建设模式上也需具有前瞻性。
首届 AIDC 产业发展大会现场 图片来源：每经记者 王晶 摄
算力设施将走向高密、液冷
事实上，随着 AI 训练与推理任务复杂度的不断提升，单机柜功率正从当前的 50kW（千瓦，功率计量单位） 向 300kW 甚至更高水平跃进。与此同时，超节点规模的扩展也使得单集群供电需求跃升至数百 MW（兆瓦，电功率的基本单位），远远超过了现有数据中心单栋楼 10—20MW 的供电能力。
在实际部署落地的过程中，高功率密度带来基础设施的升级挑战远比想象中复杂。
王志强表示：「去年单柜 20kW 还算主流，今年华为 384 型机柜已经做到 60kW，而字节、阿里、腾讯这些互联网大厂在推理和训练场景的单柜容量很快会突破 100kW。」
功率密度外，制冷也成为数据中心投资规划中无法回避的难题。在冷却技术方面，风冷方案已接近极限，液冷成为转型方向。这意味着数据中心的基础设施必须同步迭代。
对此，当日 （9 月 17 日） 发布的 《AIDC 机房参考设计白皮书》 中对 AIDC（AI 数据中心） 的设计思路及部署模式给出了一些建议。比如：构建全链路高效供电体系，中低压配电系统按最大容量池化设计；在建筑结构规划上，机房设计必须预留充足的层高和承重余量，以适配不断增重的 AI 服务器及相关设备，同时保障后续设备更新换代的灵活性；对于超节点域内的互联走线，按照最短互联走线距离进行规划设计，确保超节点内时延最低。
在全球计算联盟 （GCC） 秘书处 CTO 苗福友看来，未来两三年，国内 AIDC 建设仍将保持每年 40% 以上的年增速，随后每年新增建设量还会增加，然后慢慢趋于平缓。预计到 2030 年前后，年增长率或在 10% 左右。
与新建机房相比，当前更为现实的问题是，存量数据中心机房以低密风冷机房为主，面向 AIDC 高密液冷机柜需求，如何才能实现平滑演进？
对此，王志强介绍了几种路径：第一，在规划层面要引入模块化理念；第二，做到风液兼容和匹配，原来风液比是 4∶6，未来一年就可能变成 1∶9。「确实很难，但我们已经找到了一些出口，比如在荷载层面、空间层面、架构层面做适度合理的极简。」
中外 AIDC 发展路径存在差异
今年以来，海外科技巨头们在 AI 基建上持续加码。今年 8 月，OpenAI CEO 奥特曼表示，未来公司将投入数万亿美元夯实 AI 基建，用于支持各项人工智能服务。更早之前，Meta CEO 扎克伯格也表示，Meta 将斥资数千亿美元建设几个大型 AI 数据中心。
据统计，2025 年年初以来，多个国家和地区纷纷宣布将千亿美元以上资金规模投向 AI 基建领域。
针对我国 AIDC 和海外 AI 基建之间的发展路径差别，王志强回应称： 「在功率密度上，国际领先项目已普遍达到 120 至 150kW/柜，英伟达 2028 年规划向 600kW 推进，更追求单柜的超高密度；而国内更多依靠光网络封装，在我们可以掌握的制程下，通过集群的方式来解决，目前主流在 40-60kW/柜。在技术路线上，海外更注重 GPU 的性能发挥，常配置冷机提供中温冷冻水，通过更低的水温使 GPU 能够工作在更高效的功率段上，而国内受节能降耗驱动，大概供水的水温在 30—40 摄氏度，是比较高的，可以实现全年的自然冷却 （可能会限制部分算力设备的峰值性能）。」
此外，在集群规模上也面临差距。「海外已实现 10 万卡的集群落地，而国内基于国产算力卡的超大规模集群也在做，但规模再大就会面临组网的挑战。不过目前很多技术，比如硅光封装、光互联等正在解决产业界的问题。」 王志强说道。
虽然我国 AIDC 建设面临诸多挑战，但产业各方已积极行动。中国电子技术标准化研究院高级工程师沈芷月介绍称，在标准方面，全球计算联盟 （GCC） 已经布局了智能计算、数据中心、机密计算、边缘计算、绿色计算等多个领域的重点标准，目前已发布 20 项，预计年底将达到 30 项。在技术的研发与创新方面，针对目前 AIDC 面临的热、电、空间等问题的挑战，产业界将继续投入新技术的研发和推广，以提升 AIDC 的能效和性能。此外，还会加大产业协同与生态建设。
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