隨著云計算、大數據、物聯網等技術的廣泛應用，各行各業對算力的需求呈現指數級增長。尤其是生成式AI技術的廣泛應用，使得算力需求翻了數倍。根據《算力基礎設施高質量發展行動計劃》的預測，到2025年，中國算力規模將有望超過300 EFLOPS，智能算力的占比將達到35%以上。

算力需求的爆炸式增長，這不僅催生了對計算能力的巨大需求，也對數據中心的傳統架構提出了挑戰。為此，數據中心正在向更加智能化、高效化的智算中心轉型，以更好地支持人工智能的應用和發展。

人工智能正在重構整個價值鏈，包括從芯片，到服務器，再到數據中心。此前，在2024年施耐德電氣創新峰會之算力未來數據中心論壇上，施耐德電氣高級副總裁，關鍵電源業務中國區負責人朱文沁指出，“智能算力的迅猛增長對基礎設施提出了更為嚴峻的挑戰，未來的數據中心不僅需要具備更加遠大的愿景，也需要更為全面的價值考量。可持續、高效、韌性和適應性成為未來發展關鍵。”

數據中心的盡頭是智算

傳統數據中心，主要由服務器、存儲設備和網絡設備組成，設計初衷是為了滿足一般的計算和存儲需求。然而，面對人工智能應用的高計算量和大數據處理需求，它們暴露出計算能力不足、能耗高、擴展性差等局限性。

智算中心，是在數據中心的基礎上，集成了人工智能（AI）、機器學習（ML）、深度學習等先進技術的計算平臺。它不僅提供數據存儲和處理能力，還具備智能分析和決策支持功能。

相比之下，智算中心配備了大量高性能計算硬件，如GPU、TPU和FPGA，這些硬件能夠高效處理深度學習和大數據分析任務。智算中心采用大規模分布式計算架構，可以同時處理來自不同來源的大量數據，提升數據處理效率和計算速度，利用人工智能技術實現資源的自動調度和優化管理，根據實際需求動態調整計算資源，提升資源利用率和系統響應速度。

智算中心與數據中心的主要差別還體現在架構、性能、可擴展性、成本和安全性等方面。智算中心使用虛擬化技術和云服務來提供計算和存儲資源，這種架構上的變化使得智算中心能夠更靈活地響應業務需求，快速部署新應用或服務。在性能方面，智算中心利用高速網絡和分布式存儲技術，有效提升了處理高性能計算和大數據處理的能力。在可擴展性方面，智算中心幾乎無差的全采用虛擬化技術，以及云計算搭載應用，所以在擴展性方面，以及對短時內高并發業務的響應速度方面，完勝傳統數據中心。

據報道，英偉達全球智算中心建設計劃投資額高達3萬億美元，微軟和OpenAI擬投資1000億美元打造“星際門”智算中心項目；亞馬遜云科技規劃在未來15年內，投入約1500億美元用于全球數據中心的建設與運營……視線調轉國內，國家信息中心與相關部門聯合發布的《智能計算中心創新發展指南》顯示，目前全國有超過30個城市正在建設或提出建設智算中心。

可見，全球均在加大對智算中心建設的投入力度。這不僅是技術發展的必然趨勢，也是市場對高效、智能、安全計算資源的迫切需求。

智算中心的四大愿景：可持續、高效、韌性、適應性

兩年前，在行業看來40KW的功率密度已經非常高。然而，去年這一數字已經上升到60至70KW。到了今年，機柜的功率密度更是達到了120KW。數據中心的功率密度正在以驚人的速度增長。以英偉達展示的32000塊GPU組成的人工智能工廠為例，據推算，這樣的規模大約需要500多個微模塊和400多個機柜來支持，機房的IT流量可能在50MW到60MW之間，這遠遠超出了過去對數據中心IT容量的傳統認知。

算力需求急劇增加直接導致了機柜功率需求的顯著提升。

為了應對這一挑戰，數據中心必須加強電力保障能力，以確保在電網不穩定或停電情況下的穩定運行。此外，隨著機柜功率的增加，傳統的熱保護關機時間已不再適用。智算中心需要實現連續制冷，以避免因過熱導致的設備宕機，這要求數據中心在制冷側進行持續的技術創新和管理優化。

同時，為了適應更高的功率密度，數據中心的空間布局也必須進行優化。增加的制冷和通風系統配置意味著每個機柜所需的空間將顯著增加，這直接影響了數據中心的規模和設計，也對數據中心的選址和建設帶來了更多的限制。

也就是說，數據中心向智算中心的轉變不僅涉及到硬件設施的升級，更涉及到數據中心規劃、建設和運維的全方位變革。朱文沁指出，“‘可持續、高效、韌性、適應性’將成為數據中心未來發展的關鍵。”

適應性強調數據中心需要具備靈活的設計和維護能力，以及對下一代IT技術的兼容性，包括軟件定義技術的發展和主動能源管理。可持續性不僅要求最大化利用可再生資源，助力企業實現其可持續發展戰略。高效方面，數據中心應更有效地利用能源和資源，同時確保資本投入得到充分利用，具體體現在部署速度和空間占用的優化。韌性則超越了傳統的高可用性概念，不僅需要優秀的設計以增強能源和冷卻系統的冗余，還需關注網絡安全和預測性分析，以全面保障數據中心的穩定運行。

愿景落地，需創新推動

數據中心的轉型升級，僅有愿景是遠遠不夠的。“可持續、高效、韌性、適應性”這四個關鍵詞的背后涉及到供配電、制冷、機柜和軟件管理等一系列的挑戰，愿景的落地需要創新的技術產品進行驅動。

在2024年施耐德電氣創新峰會的算力未來數據中心論壇上，施耐德電氣重磅發布與英偉達的合作成果，推出首個面向智算中心的參考設計。這一設計專為部署英偉達的高性能加速計算平臺而量身打造，旨在為智算中心提供標準化的數據中心生態系統內的AI部署和運營基準，并且也可以作為解決高密度機柜的通用智算中心解決方案。

從存量數據中心改造到新建智算中心的機電系統設計，覆蓋設施供電、制冷、IT機房、全生命周期軟件四個技術領域，該參考設計憑借一套框架體系，為賦能構建高效、可持續與可擴展的基礎設施提供有力支撐。

在推出參考設計之前，施耐德電氣早已為賦能智算中心做了充分的準備。截至目前，施耐德電氣已經發布了超過230本白皮書，其中《中國數據中心可持續發展之旅》白皮書進一步幫助數據中心行業定義了可持續發展的關鍵要素，并提供了衡量指標與有效路徑，為數據中心的轉型升級提供了理論支持和實踐指導；第110本白皮書深入探討了AI對數據中心帶來的顛覆性挑戰，并為每個物理基礎設施類別提供了應對指南。

同時，施耐德電氣針對數據中心的轉型升級，推出了一系列創新產品，以支持適應性、韌性、高效和可持續性四大核心愿景。在適應性方面，公司推出了適配AI智算中心的冷板式液冷CDU系統，以及I-LINE Track中電流母線，能契合用戶實際也無需求，有效實現節能增效。

高效性方面，施耐德電氣SmartCool末端空調節能解決方案，使空調末端基于IT負載實時需求進行動態制冷輸出，實現秒級同頻優化，在進一步提升數據中心制冷能效的同時，兼顧客戶可持續發展與業務的持續增長。

在韌性建設上，施耐德電氣不僅提供強大的中低壓配電設備，還推出了ETAP全新電氣系統數字孿生平臺，基于強大的數字孿生和模擬仿真能力，優化數據中心和電力系統設計，提升效率，并能預測并預防設備問題。

可持續性方面，施耐德電氣提供了全面的節能降碳解決方案，涵蓋設備級、系統級到管理級，并融入人工智能與數字孿生技術，以最大化能源效率。

伴隨全球AI加速爆發，智能算力的布局已是箭在弦上，不得不發。作為數據中心變革的影響者和賦能者，施耐德電氣已經準備就緒。尚處于觀望，抑或是處于迷茫狀態的“局中人”，施耐德電氣提供的解決方案和專業指導或許是可參考的解題之道。