赋能无限，施耐德电气定义AI时代数据中心解决之道

yulian30

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从生成式人工智能的横空出世，到“百模千态”赋能千行百业的细分场景，AI正以前所未有的形式引领着时代“跃迁”。数据中心作为承载算力的坚实底座，正在经历着持续创新与快速的技术迭代，如何找到建设与运营挑战的最优解，更好地发挥AI效能，成为了行业和企业面临的重要课题。11月20日，CDCC(中国数据中心工作组)主办的2024数据中心标准大会开幕在即，施耐德电气将携面向智算中心行业的全方位解决方案和诸多创新产品亮相大会，并深入解读数据中心未来发展趋势，全力推动AI时代的数据中心建设与运营迈向创新升级。



当下，数据中心正在被AI重新定义，提供澎湃算力、使能广泛应用场景成为其未来使命与愿景。《中国综合算力指数报告（2024）》指出，中国在用算力中心超过830万标准机架，智能算力同比增速超过65%。随之而来的是快速扩张的规模、持续提升的功率密度，行业企业要在AI浪潮中占据优势，亟需将前所未有的全方位挑战转化为发展机遇。

随着AI应用场景不断拓展深入，供配电系统正是首当其冲的一大挑战。在AI应用中，算法模型的复杂度和强度相对较高，导致大量计算能力的需求激增，这也意味着更大的耗电量。相关数据指出，ChatGPT 查询所需的电量几乎是 Google 搜索的 10 倍，而到2030年，数据中心电力需求将增长130%。

其次，新的芯片和服务器技术的迭代升级，加速了数据中心致密化趋势，更催生了制冷挑战。传统风冷方式已难以完全满足其散热需求，升级制冷方式对于数据中心运营商至关重要。考虑到液冷系统虽具备多项优势，但其安装较为复杂，目前风冷仍是行业主流选择，企业亟需行业专家评估当前及未来的运营需求，并针对个体化需求定制最佳制冷解决方案。

此外，为了更好地适应AI工作负载需求，机柜尺寸、承重能力、空间及散热设计等也都是制约算力规模提升的一大难题。在高密度的硬件配置、新一代GPU/CPU芯片、更多的rPDU及液冷的应用要求之下，机柜需尺寸更大、深度空间更大、承重能力更大。

与此同时，在数据中心设计、建设到运维的全生命周期内，物理基础设施软件工具（DCIM、EPMS、BMS以及数字化电气设计工具等）的重要性将会被提升到新高度。针对高密度人工智能集群与液冷、风冷系统相结合产生的复杂性，数字化工具不仅能降低复杂电网出现意外故障的风险，同时也可以支持构建数据中心的数字孪生，从而更好地为企业的布局决策提供有力依据。

作为数据中心、行业关键应用领域基础设施建设和数字化服务的全球领导者，施耐德电气基于深耕行业多年的技术积累与创新，已为数据中心破局全方位的AI挑战给出了答案。在此次高峰论坛现场，施耐德电气将全面展示为任何地点、任意规模的数据中心，覆盖从电网到芯片、从芯片到冷源的基础设施、监控和管理软件、运营优化服务等完整解决方案，助力行业构建坚实可靠的算力底座，把握AI应用的迭代演进，谱写智算未来新篇章。