120天，119個集裝箱，一座算力工廠拔地而起。

馬斯克速度，竟被國內這家公司完美復刻了！

上面這座算力工廠，采用了浪潮信息專為AI時代提出的預制化AIDC解決方案。

他們以「搭積木」方式，向世界詮釋了驚人的基建速度。

它不僅將長達18個月的建設周期，大幅縮短至4個月，甚至還實現了高效節能、彈性擴容、按需定制、便捷運維等技術創新。

更為重要的是，這座算力工廠能夠完全滿足scaling大模型的算力需求。

不論是訓練，還是應用部署，預制化AIDC解決方案全面支持了AI大模型創新研發和應用。

而現在，這座元腦「算力工廠」正式投入運營。

AI猛吞算力，還需破局之道

算力，就是這個AI時代的「命門」。眾所周知，AI大模型對算力的需求，遠超乎所有人的想象。

不論是OpenAI、微軟，還是谷歌等科技巨頭們堅信的是，scaling law仍在繼續。

2024年12月，堪稱過去一年AI含金量最高的一個月，從中便可瞥見一二。

OpenAI十二天Devday連更，為所有人送上了滿血版o1、o1 Pro、Sora、高級語音功能，以及初次亮相的o3系模型。

大批網友上線直接把ChatGPT搞崩了

與之激烈對打的谷歌，更是戰績連連，憑借Gemni 2.0 Flash、Veo 2直接殺出重圍。

邁入2025年，Grok 3、Llama 4、完整版Gemni 2.0等眾多模型，也即將迎來新一輪大戰。

可以預見的是，每一代新模型都在瘋狂「吃」算力，訓練參數呈指數級增長。這種瘋狂擴張的態勢，讓人不禁要問：我們的數據中心基建，還能支撐多久？

實際上，當前的數據中心正面臨著最核心的「三重困境」。

1. 建設周期長，無法及時彌補高算力需求

作為算力的核心載體，數據中心的建設非一蹴而就。

一般來說，傳統數據中心的建設是一個復雜的工程，需要經過設計、土建、機電安裝、調試等多個階段。其中，光規劃和建設就要3-5年時間，占到了整個生命周期的約1/3。

老黃同樣說過，「建造一個超算通常需要3年的規劃時間，外加1年設備交付和調試時間」。

而我們所看到的，馬斯克10萬塊GPU建設速度，甚至即將要建的100萬塊GPU搭建的超算，也只是個例。

3年，這一時間跨度，對于快速發展的AI時代顯得尤為漫長。

比如，3年前規劃的數據中心普遍采用5-10kW/標準柜，而如今單臺AI服務器的功耗就已突破10kW。

顯而易見，AI迭代與基建建設的速度，嚴重不匹配，導致數據中心還未建成就已落后于時代。

同時，這種「建設慢，需求快」的矛盾，不僅影響了產業發展速度，還直接影響了投資方資金回報周期，形成了惡性循環。

2. 功耗攀升，能源利用率低

其次，隨著算力需求的暴增，數據中心的能耗問題也愈發突出。

AI大模型訓練的耗電量，堪比一個小城市的用電量。而這樣比比皆是的報道，也早已家喻戶曉。

平均而言，ChatGPT查詢所需的電力是谷歌搜索的近10倍。高盛研究估計，到2030年，數據中心的電力需求將增長160%。

從2023年-2030年，AI數據中心功耗的增長將達到每年200Twh。

。另一方面，數據中心功耗也面臨著巨大的挑戰。

從芯片設計方面來看，CPU熱設計功率（TDP）在過去十年幾乎翻倍，GPU熱設計功耗從2008年不足200W飆升至現如今1000W。

再加上，集群越來越大，高密度服務器部署來帶的散熱壓力，與日俱增。

與此同時，信通院發布的《中國綠色算力發展研究報告（2024年）》顯示，我國數據中心的平均電能利用效率（PUE）在2023年時為1.48，而新的國家政策規定，新建數據中心的PUE不得超過1.25。

如何保持高性能計算的同時，達到節能標準，已經成為一大難題。

而當前，智算中心需要探索的是，與綠色電力深度融合，實現能源高效利用，讓算力向智力有效轉化。

3. 擴容難題，升級有限，無法第一時間進行升級

不僅如此，AI快速迭代對數據中心的靈活性，提出了更高的要求。

然而，傳統數據中心的固定架構，限制了升級空間，無法及時采用新一代技術，難以快速響應業務需求的變化。

另一方面，數據中心還將面臨建成即落后、供不應求的窘境，投資回報率難以保障。

針對這些挑戰，這些年，一些企業打造的預制模塊化數據中心應用而生，并將成為主流模式。

根據規模不同，可分為單元級（Unit）、包間級（Pod）、建筑級（Stack Cube）、園區級（Base）等細粒度。

在AI時代下，我們就需要專為AI而生的預制化AIDC。

浪潮信息，便是這個方案的引領者。

算力工廠，全方位為AI而生

算力工廠是一種創新的數據中心全生命周期服務模式，核心是通過規（劃）、建（設）、運（營）一體化的「交鑰匙」工程。

其總體架構自下而上，由算力底座、算力支撐、算力運營三部分組成。

算力底座

首先，算力底座，就是我們可以直觀看到的算力中心。

元腦「算力工廠」這座智算中心采用創新的預制化AIDC解決方案，僅需119個預制化集裝箱單層拼接，4個箱體即可實現千卡規模AI算力。

正如之前所述，它書寫了驚人搭建速度的傳奇，直接將同等規模數據中心的建設周期，從18個月縮減至4個月。

這種創新方案，可以說完全顛覆了行業常規。

具體來說，它具備了以下幾點優勢：

- 快速交付，工期可縮短80%左右

因為采用了預制化集裝箱建設方式，同等規模數據中心的建設周期從18個月縮減至4個月，工期縮短了近80%。

- 高效節能，PUE可低至1.1以下

因為創新地應用了液冷、光伏、儲能、余熱回收等節能技術，提高了散熱及能源利用效率，PUE可降至1.1以下，全年節省電費近2億元，運營成本大幅降低。

- 靈活擴展，最高可擴容至5層，實現全場景覆蓋

預制模塊化疊箱體系建設模式可根據業務規模，分期高效地進行水平及豎向擴容，有效節省前期投入成本。

同時，八種模塊化的功能箱體可根據不同場景、規模靈活組合，并按照功率區段分區部署，實現風冷/液冷、AI/通用/高密度等多種形態靈活兼容，匹配智算算力、通用算力、邊緣算力等多種應用場景。

元腦算力工廠包含了數據處理、AI大模型、業務應用、研發測試等多個集群，為全球服務器壓力測試、大模型開發應用等多種業務應用，提供了綠色高效的算力支撐。

算力運營

如前所述，在大模型時代，算力需求呈爆發式增長，但高效運營AI算力卻面臨著諸多的挑戰。

該如何調度資源？如何控制成本？如何保障算力平臺穩定性和可用性？如何讓AI算力性能持續優化?

在大規模AI訓練場景下，算力資源調度堪稱一大難題。

一方面，不同AI任務對于算力需求各不相同；另一方面，如何在多用戶、多任務場景在實現資源最優分配，避免算力的浪費，都是亟待解決的問題。

不僅如此，隨著算力規模的擴大，運營成本也會隨之攀升。諸如電力消耗、運維人員等各方面成本，都是企業面臨的挑戰。

另外，對于企業級AI應用來說，對算力平臺穩定性提出了高標準、高要求。

然而，集群規模擴大管理只會愈加復雜，硬件出現故障的風險就會增加，隨之帶來的是系統性能波動頻繁，數據安全隱患增高。

還有需要考慮到的一點是，AI算力性能必須持續優化。這當中也涉及到了多個層面，比如硬件協同優化、軟件架構改進、算法效率提升等等。

為了應對這些挑戰，元腦算力工廠為企業提供了全方位的運營方案。

- AI基礎設施管理平臺

AI基礎設施管理平臺面向金融、通信、互聯網等多行業的數據中心，可實現前所未有的一體化管理。

平臺突破性解決了IT基礎設施管理與動力環境管理割裂的痛點，帶來了全新的管理體驗。

首先，它實現了智算中心全生命周期的統一納管，運維效率提升100%。

平臺還創新實現了高密單排微模塊2D/3D、核心制冷部件遠程調控等5大功能，安全性能飆升30%，為超大規模數據中心穩定高效運行提供重要保障。

- 人工智能開發平臺AIStation

作為深度學習開發平臺，AIStation能夠為企業客戶提供強大的開發支持。

比如，統一管理和精細調度AI計算資源，全面整合計算資源、訓練數據和開發工具。

不僅如此，AIStation還提供了完整的AI軟件棧和敏捷標準化的開發流程，降低資源投入同時，大大提升開發效率。

基于系列平臺的創新與整合，對于企業來說，算力的高效穩定運營也不再是難題。

大規模AI訓練與應用

既然有了這樣一個堪稱「黑科技」含量最高的解決方案，對于大模型時代下的訓練和部署，意味著什么？

當前，AI大模型正在經歷著前所未有的進化：從單一語言模型走向多模態；突破長文本限制；引入MoE架構；強化學習能力不斷提升。

不僅如此，大模型進化Scaling Law仍在繼續，老黃還在CES大會上首次提出了AI時代三個Scaling Law。

這暗示著，大模型的突破未來有著更加廣闊的空間，唯一的限制，就是如何構建出強大的算力基礎設施。

如今，AI大模型的參數規模已經從千億級別攀升到了萬億級別。AI大模型廠商紛紛投建大規模算力資源，壓縮大模型訓練周期。

顯而易見的是，隨著算力規模的不斷擴展，單顆芯片的性能瓶頸愈發明顯，整個AI系統的通信效率成為焦點之一。

大型AI模型訓練過程中，網絡通信通常占據整體訓練時間的20%到40%，這造成了大量算力資源浪費，優化網絡通信效率，成為AI大模型發展的關鍵議題。

然而，目前的傳統RoCE網絡面臨著網絡性能不足、難以滿足多樣化AI系統網絡需求、部署周期長、可靠性低、管理難度大等問題。

對此，元腦算力工廠采用了專門面向生成式AI打造的超級AI以太網交換機——X400，大幅降低網絡通信占比，革命性地提升了大規模GPU訓練性能；同時，采用浪潮信息 ICE智能云引擎，實現智能化的網絡管控。

這，就成為了新型的AI訓練網絡解決方案，打造業界領先的AI Fabric。

超級AI以太網交換機X400，采用AR自適應路由、RTT CC擁塞控制、亞毫秒級故障自愈等技術，擁有高性能（高吞吐量、高帶寬、低延遲）、高可靠性、快速部署、靈活拓展等核心優勢。同時，它還具備多租戶隔離、多業務并發支持的能力，以應對AI模型訓練的復雜需求。

性能方面，X400的吞吐量達到了業界最高的51.2T，較上一代產品提升了4倍。在4U空間可提供128個400Gb/s的高速網絡端口，相比傳統RoCE網絡性能提升了1.6倍。

值得一提的是，其對AI網絡的帶寬利用率可達95%以上，同時還可將通信時延降低30%。

綜上，X400的應用將大幅提升大模型的訓練效率，縮短訓練時長，降低訓練成本。

此外，在 AIGC 時代，網絡管理已不再是傳統的設備配置與監控，而是面向未來的智能化、自動化以及可視化的平臺。

浪潮信息ICE智能云引擎正是這一趨勢下的先行者，基于數字孿生技術，打造網絡虛擬仿真和優化驗證平臺，并利用人工智能技術實現自動化管理和智能化監控，提升管理效率與故障響應速度，讓企業在復雜環境中實現高效、可靠的網絡運維，助力企業充分釋放AIGC潛能。

系統性創新，三層無縫銜接

算力基礎設施有了之后，如何解決算力與應用之間斷層問題？

在此之前，浪潮信息早已給出了完美的解決方案——企業大模型開發平臺「元腦企智」EPAI。

它猶如一座「橋梁」，通過提供軟件棧及綜合服務，賦能算力挖潛、模型優化和應用開發。

這次，元腦算力工廠直接搭載了EPAI，連接了多元算力、多元模型、應用層，直接加速LLM應用落地。

元腦企智EPAI的完整架構

EPAI可實現百萬token、千億參數、領域大模型的高效微調，可以更好地適應具體行業場景下的任務需求，快速打造領域LLM。

與此同時，它還提供面向多元多模的計算框架，讓LLM應用在跨算力平臺上無感遷移。

這個過程，就降低了多模、多元的適配與試錯成本，為企業用戶根據實際場景需求，選擇開發部署適合自己的大模型，提供了極大便利。

通過EPAI，企業可以高效地開發部署生成式AI應用，打造智能生產力。

在AI時代浪潮下，算力基建正成為決定創新速度、深度的關鍵要素。

基于預制化AIDC解決方案的算力工廠，不僅僅是一次技術創新，更是對這整個產業發展模式的革新。

算力工廠重新定義了算力釋放的價值與效率，實現了基建與算力的強綁定，是以算力為中心來確定建設模式和內部的算力模組，所有設計都是算力的一部分，實現了投入即產出。

這一次，浪潮信息向世界真正展現了，中國速度與中國智慧的完美融合。

算力工廠的模式將成為智算中心建設的主流。