自 ChatGPT 问世以来，在新一轮 AI 海浪的席卷下，智算需求逐渐增多，这也推动了 IDC 向着 AIDC 迈进。《算力基础法式高质料发展行为筹画》中指出，到 2025 年，计较力方面，算力界限进步 300 EFLOPS，智能算力占比达到 35%。

从如今国内 IDC 商场发展近况上看，当今通用算力照旧有供大于求的趋势，而智能算力则是相等紧俏，一方面，芯片的空匮是影响智算发展的蹙迫要素之一；另一方面欧洲杯体育，跟着摩尔定律逐渐"失效"，似乎依靠"苛虐"堆叠芯片，已成为当下高傲智算需求的最好旅途，这也对数据中心的电容、制冷等诸多系统建议了新的条件。

在 IDC 向着 AIDC 演进的经由中，预制化、绿色化、智能化照旧成为当下产业上前发展的"三板斧"。

数据中心步入预制化期间

缔造一座支执万卡的数据中心需要多久？

要是从土建启动算起，在一切胜仗的情况下，粗略需要 12 个月的请托周期，关于朔方存在"冻土期"（冻土期不成进行土建施工）的数据中心而言，可能这个时辰还会更久。

大模子的变化有多快？

短短 2 年时辰，大模子照旧席卷了各行业，各行业关于算力，尤其是智能算力的需求呈现式井喷式的增长。

其实不光是大模子，早在大模子之前的互联网期间，互联网企业关于业务部署的速率条件亦然越来越快，在这个"唯快不破"的年代，早一天上线业务，就能早一天获利，就能早一天占据商场。而这也导致了企业关于底层撑执的数据中心缔造速率的条件。

对此，普洛斯中国高档副总裁、数据中心业务联席总裁郭仁声暗示，用户如今关于数据中心请托周期的条件很高，都但愿早点上线业务，这也就对数据中心缔造建议了更高的条件，而预制化、模块化的状貌，不错匡助用户在更短的时辰，保质保量的完成请托，"改日，预制化的模式会成为数据中心缔造的一种主流状貌。"他指出。

预制化数据中心便是将数据中心中的各个系统进行模块化领会，比如将制冷、变电站、供配电等不同的功能模块，通过预制化的决策，在工场进行尺度化的分娩，并进行测试，确保达到使用条件，再拉到施工现场，进行组装，郭仁声说，"预制化的上风在于，一是不错已毕快速的请托，二是减少了现场的安全测试标准，请托质料更有保险。"

以普洛斯常熟东南数据中心为例，总建筑面积 15 万平素米，IT 负载达 120MW，可为进步 30 万台事业器提供法式和升值事业。状貌摄取了多系统预制化的决策，对变电站、冷冻站、钢结构 / 热通说念等进行模块拆分、工场预制化及现场组装缔造，在 7 个月内就已毕了改建状貌一期的落地请托（建筑面积 6 万多平素米，IT 负载 65 兆瓦），而传统决策平均要接近一年的时辰才调完成，工期缩小了接近一半。而通盘这个词缔造经由中还包括了一般数据中心不会单独缔造的一个 110 千伏变电站。

除此之外，通过预制化、模块化的状貌，也不错贬低数据中心全人命周期的碳排放，侧面推动了数据中心举座的碳中庸程度。

鱼和熊掌需兼得

从产业角度上看，预制化、模块化的缔造数据中心仅是数据中心节能减排的"冰山一角"，在算力需求与碳中庸需求的双重影响下，IDC 在向 AIDC 演进的经由中，如何已毕算力与碳中庸的"鱼和熊掌兼得"也成为近几年来产业高卑劣企业共同极力的标的。

有业内巨匠指出，在国度碳中庸指标的带领下，数据中心行业股东碳中庸是势必的趋势，与此同期，为了确保数字技能的发展，数据中心动作底座，其算力保险亦然必不可少的，而如何已毕二者的兼得，就成为改日很长一段时辰内，产业需要共同濒临的话题。

在算力方面，凭证商场调研，当今绝大多数芯片厂商的 GPU 期骗率都在 30% 以下，"这种情况一方面酿成了企业需要堆叠更多的芯片，才调高傲需求，进而使得投资资本更高；另一方面，也酿成了资源亏蚀的步地。"该名巨匠指出，"从技能角度开赴，如何提高 GPU 期骗效劳、算力资源期骗效劳，是当今业内在算力方面最需要治理的问题。"

在碳中庸方面，数据中心动作公认的高载能行业，尤其是在 AI 期间，单机柜功率照旧从原先通算期间的 2.5KW/ 机柜，飞腾到 6KW、8KW、12KW/ 机柜，致使在某些特定的场景下，单机柜功率照旧不错达到几十千瓦，要是还使用传统的模式的话，数据中心的能耗将进一步飞腾。

此时，就需要从两维度对数据中心进行升级优化。领先，便是数据中心供配电系统，一方面，传统的供配电系统照旧不成高傲贯通地为数据中心进行供配电，新的架构下，自建变电站以进步贯通性的数据中心越来越多，而普洛斯常熟东南数据中心便是这其中一个典型的代表。

另一方面，进步供配电系统的效劳亦然当今数据中心行业比拟聚焦的一个问题。针对此，当今数据中心内比拟常见的进步供电效劳的操作是摄取高压直流的状貌进行供电。对此，郭仁声暗示，普洛斯常熟东南数据中心就摄取了高压直流供电的状貌，"一方面，高压直流进步了数据中心供配电的贯通性，另一方面也进步了数据中心的供配电效劳，从而在障碍勤俭了电费的支出的同期，还能贬低数据中心举座的碳排放。"郭仁声如是说。

相较于传统的 UPS 商量供电系统，一方面，高压直流的供电模式摄取模块化缠绵，不错活泼扩容，且每个模块的负载率可达 70%~80%，比传统 UPS 系统高。

另一方面，由于去掉了逆变标准（传统 UPS 系统结构相对复杂，包含多个变换标准和冗余缠绵，以提高供电可靠性），减少了能量损耗，举座效劳更高，一般来讲，高压直流系统的效劳可高达 96% 以上，有些格外优化的致使可达 98%~99% 傍边，比传统 UPS 系统高近 10%。

除了在供配电系统方面的优化升级之外，动作数据中心能耗"大头"的制冷系统也跟着机柜功率的飞腾，迎来了新的变革。

其实供冷的变革早在生成式 AI 爆火畴昔就照旧启动了。彼时，机柜的功率照旧启动呈现出逐渐增长的趋势，诸如 AHU 障碍挥发冷却、闭塞冷 / 热通说念、轮回冷冻水、天然冷却等在内的多项新一代供冷技能照旧逐渐在数据中心中得以应用。

跟着生成式 AI 的到来，液冷技能在数据中心中的发展也迎来了爆发。天然是纯液冷，如故风液搀和；是浸没式液冷，如故冷板式液冷，在行业内仍存在比拟大的争议，但似乎液冷照旧成为智算中心的"标配"，用户关于液冷的承袭度也越来越高，据了解，普洛斯常熟东南数据中心就有与用户一皆作念的液冷试点案例。

而普洛斯在液冷方面的布局也不是个例，当下关于液冷家具的布局照旧不仅局限在开拓厂商，越来越多诸如普洛斯、秦淮数据、世纪互联这么的头部 IDC 事业商在这个领域进行深度布局。郭仁声暗示，液冷的应用，一方面成绩于技能的练习与机柜功率变大，让液冷不再是"杀鸡用牛刀"；另一方面，用户关于液冷的承袭度，以及 IDC 全产业的碳中庸条件，也推动了这项技能在数据中心中的应用，"普洛斯在液冷方面也有着潜入的布局，而相较于其他 IDC 事业商而言，咱们的上风在于有包括管路、冷却液、阀门等在内的液冷全供应链体系。"郭仁声如是说。

面对算力与碳中庸的"鱼和熊掌兼得"，是全产业需要共同濒临的话题。

AI for DC

在数据中心减排的路上，AI 技能也不错为数据中心提供更好地支执。AI 技能在运营治理的应用也成为 IDC 事业商进步中枢竞争力，已毕降本增效经由中蹙迫的一环。

通过数智化的技能，进步数据中心运营治理效劳和质料照旧成为当下数据中心"老例操作"，诸如动环监控、极早期预警等系统在数据中心的应用也已日出不穷。对此，郭仁声暗示，现阶段，IDC 事业商为了加强运营治理，除了需要具备专科的运维团队之外，更为蹙迫的是，要通过智能化的器用更好地支执数据中心的运营治理，"普洛斯为此自主研发了 GLP DCBASE 贤达化运营治理系统，打造了跨数据中心、跨城市的数字孪生的运维治理监控平台。"郭仁声先容说念。

除了基础的动环监控等平台及系统之外，GLP DCBASE 贤达化运营治理系统（简称 GLP DCBASE）还具备了 AI 预警的智商。具体来看，以普洛斯常熟东南数据中心为例，在该状貌中，普洛斯期骗 AI 预警的智商，辘集国度气候等信息，提前调整机房供冷系统，温度高时提前开启机房空调，温度低时提前关闭机房空调，致使在进行 AI 展望以后，提前使用天然冷却已毕机房制冷，"期骗了这套 AI 预警系统后，在常熟状貌上，一年就能省下上百万的制冷电费，"郭仁声指出，"当今，在天下范围投产的十几个数据中心都实行了这项功能，每年可勤俭大都电费资本。"

除了降本之外，AI 还能匡助数据中心运营治理已毕增效。家喻户晓，数据中心需要对机房里面环境进行实时监控，以求确保事业器的安全贯通，保证业务不中断，比如会对机房温度进行监控，同期还需要对网速、蓄电板寿命等标准进行监控，将这些数据"投喂"给 AI 以后，通过算法计较出常态贯通值，"相较于原先的监测系统，通过常态贯通值，不错不仅轨则‘红线’，"郭仁声指出，"当数值进步常态范围后，提前预警，运维东说念主员不错实时进行排查，惟恐候在用户发现预警畴昔，咱们就照旧处理结束，从而湮灭了隐患，进步了运维效劳的同期，还能进步用户举座的体验。"

立足国内 IDC 商场，除了普洛斯之外，诸如世纪互联、万国数据、秦淮数据等国内 IDC 龙头企业连年来也都在纷纷尝试通过 AI 技能，已毕智能化运营，一方面有助于进步举座运营效劳和事业质料，另一方面，也成心于优化运维东说念主员建立，适度数据中心举座运维资本。

而在郭仁声看来，AI for DC 毫不单是与此，"改日，咱们将握住优化 GLP DCBASE 平台，一方面将诸如液冷这么的新的技能的监控融入到平台之中，另一方面，从实施恶果上，要握住优化，兼顾节能减排和运营安全两方面，已毕更精粹化地治理、活泼调配。"郭仁声如是说。（本文首发于钛媒体 APP，作家｜张申宇，裁剪丨盖虹达）