數據顯示:從2025年初到10月,整個互聯網的日token量從1000億爆增至30萬億。300倍的指數級增長背后,AI技術正加速融入政務、金融、教育、醫療等千行萬業,重塑著社會運行的根本邏輯。
華為中國數字能源數據中心能源拓展部部長石憶對此深有感觸:“我們處在最好的時代,也是最焦慮的時代。”最好的時代,是因為人工智能的發展會超乎所有人的想象;最焦慮的時代,則是現有的通算基礎設施根本無法滿足這場技術革命的需求。
![]()
與此同時,一場圍繞數據中心的產業變革,正在發生……
01
智算中心建設
遭遇基礎設施的“瓶頸”
人工智能應用的全面爆發推動了算力需求的激增,智算中心作為算力供給的核心載體,已成為數字經濟發展的“核心引擎”。
國家氣象局依托智風云三號數據中心處理海量氣象數據,提升氣象數據的存儲、處理和應用能力,為高精度氣象服務提供了強大支撐;東莞濱海灣新區更是部署 DeepSeek 大模型,讓 AI 深度融入政務服務的每一個環節;金融行業通過智算中心實時分析交易數據,筑牢風險防控防線……智算中心的價值早已體現的淋漓盡致。
但石憶坦言,“在智算中心的技術變革背后,基礎設施其實面臨著嚴峻挑戰。”的確,智算中心的功率密度正以前所未有的速度攀升,從云數據中心時代的單柜8-10kW,到如今的132kW,乃至未來規劃的600kW+,功率密度的指數級增長對供電、散熱都提出了極高要求。與此同時,故障響應時間從過去的2分鐘縮短至30秒甚至更短,系統的穩定性面臨極限考驗。
![]()
華為中國數字能源數據中心能源拓展部部長石憶
而快速交付的壓力同樣嚴峻,在AI 行業“贏者通吃”的競爭邏輯下,誰能率先上線服務誰就掌握主動權。因此,互聯網巨頭們普遍要求6-12個月內完成數據中心建設,而傳統建設周期往往需要18-24個月,根本無法匹配這一節奏。
另外,技術迭代的加速也讓挑戰更為加劇。石憶談到,“芯片更新周期從摩爾時代的兩年一代壓縮至后摩爾時代的一年一代。”這意味著同一代基礎設施需要支撐三代IT設備的演進,傳統的數據中心設計已難以適應這種變化。
最后,資源約束也是一個不容忽視的難題。根據國際能源署的數據,2024年全球數據中心耗電量已達4150億度,預計到2030年將突破一萬億度。能源、土地、水資源的消耗與有限供給之間的矛盾日益尖銳,將成為智算產業可持續發展的最大障礙。
02
RAS理念
華為數字能源的解題路徑
石憶認為,“要解決這些問題,不僅需要技術層面的創新,更需要從根本上重構數據中心的設計理念與建設模式。”
這其實就是華為數字能源提出的“安全可靠、彈性敏捷、綠色低碳”的RAS理念,通過系統性創新破解行業發展難題。
首先,“安全是數據中心的基石”,石憶說。在安全層面,華為構建了覆蓋物理安全、電氣安全、架構安全、智能化管理和專業化運維的多層次防護體系。針對智算中心功率密度高、故障影響范圍大的特點,華為通過供配電系統全鏈路融合,大幅提升系統可靠性。以國家氣象局風云三號數據中心為例,該中心采用2N架構設計的超融合電力模塊,S-ECO模式下系統效率高達97.8%,同時通過智能鋰電柜與三層BMS系統,實現備電系統安全等級的全面提升。正是這種全方位的安全設計,確保了關鍵業務連續不中斷。
其次,彈性敏捷的實現是依托于架構模塊化、供電極簡化、模塊預制化、高密融合化的“四化”理念。架構模塊化使得數據中心可以像搭積木一樣按需擴展;供電極簡化通過鏈路整合減少轉換損耗;模塊預制化將現場施工轉為工廠預制,大幅縮短工期;高密融合化則通過風液同源等創新技術,適應不同類型IT設備的散熱需求。最典型的案例是,華為蕪湖AIDC項目,創造了僅用3個月完成建設的行業紀錄。
第三,綠色低碳是智算中心可持續發展的關鍵。隨著智算中心從風冷轉向液冷,供電效率的重要性日益凸顯。華為UPS在S-ECO模式下效率高達99.1%。在制冷方面,通過AI技術對風冷和液冷系統進行協同調優,大幅降低制冷能耗。如中國移動呼和浩特數據中心采用華為iCooling@AI能效調優解決方案后,PUE低至1.15,成為亞洲最大單體智算中心的能效標桿。
最后是,算電協同。把綠電直供給數據中心,就近消納新能源電力,同時通過數字化的管理平臺來平衡負荷,削峰填谷,還能在波谷電價更低時大量用電達成更低的OPEX。既解決了數據中心降碳需求,也解決了風光電力的消納問題,更能對電網起到穩定作用。
03
全棧能力支撐起智算中心的未來
我們發現,這些技術創新并不孤立,而是相互協同,形成了系統性的解決方案,共同構成了智算中心應對高功率密度、極速交付、極致安全與綠色低碳挑戰的能力基石。
![]()
由此也不難挖掘出華為破解智算中心建設難題的秘密,這就是從底層硬件到上層云服務,從業務咨詢到產品與解決方案交付的完整布局。
在解決方案層面,華為構建了端到端的協同與驗證閉環。在 AI 服務器等計算產品規劃初期,基礎設施團隊便深度參與,從定義階段就實現算力需求與供電、溫控方案的精準匹配。這種源頭協同讓華為在推出計算產品的同時,就能提供最優適配的基礎設施方案,避免了傳統模式下的二次改造成本。
石憶也強調,“華為始終堅持‘自己的降落傘自己先跳’,每代新計算產品都會先在華為云大規模部署驗證,將運維一線的需求反向融入研發,確保推出的基礎設施產品都經過實戰檢驗。”
在能力層面,華為的全鏈條專業能力與經驗沉淀構成了全面的優勢。這種全棧能力使華為能夠深刻理解從業務需求到最終服務的每一個環節,確保客戶的AI戰略需求被精準轉化為最優設計。
而專業設計能力則是華為的另一張王牌。基于對全球大型數據中心的建設經驗和對AI技術趨勢的深入研究,華為已系統性輸出AI數據中心21個標準參考設計。這些設計不是理論藍圖,而是經過實踐檢驗的成熟方案,如賽力斯超級工廠數據中心通過采用華為智能微模塊,實現7天快速部署,創造了數據中心建設的新速度。
華為的全棧優勢確保了AIDC解決方案是深度協同、充分驗證的有機整體。這種能力使華為能夠為客戶提供面向未來、持續卓越的AI算力基石,在智算時代的技術競爭中占據獨特位置。
站在或者正是人類最后一次技術革命的歷史節點,智算中心的建設實則已是關乎國家競爭力、產業創新力的戰略工程。華為提出的“安全可靠、彈性敏捷、綠色低碳”理念,為行業發展提供了清晰的方向,也引領數據中心產業邁向更安全、更敏捷、更綠色的未來。
特別聲明:以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布,本平臺僅提供信息存儲服務。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.