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人工智能行业：算力奔腾时代，重构数据中心电源及基础设施架构脉络。传统数据中心采用分层解耦的规划设计方式，按计算、存储、网络等部件分别采购建设，适用于多数通算任务。但在面向大模型训练等高并行智能计 算场景时，传统架构面临挑战，AI DC 应运而生并呈现出新的架构特征。AIDC 形成了以算力底座层、平台服务层、模型使能层和行业应用层为核心 的新型架构。AIDC 必须将算力底座构建为如超级计算机般精密协同的系统，实现“DC as a Computer”，传统按部件采购建设模式无法满足要求。 在架构上，算力底座与模型使能层、模型使能层与业务应用层之间可解耦，但各层内部需高度垂直整合，以实现高效算力与一体化运维，保障高并行 智能计算的稳定高效运行。根据IEA数据显示，AI服务器的电力消耗相比传统服务器将增加五倍，这将导致2030年数据中心的电力总消耗翻倍美国、中 国和欧洲占全球数据中心容量的82%，IEA预计到2030年数据中心电力需求增长中，美国占比超过50%以上，中国和欧盟占比6-10%。AI 工作负载的 指数级增长正在增加数据中心的功率需求，传统机架电源遇到限制。

随着服务器机柜功率的跃迁式提升，数据中心供电系统亟需新的解决方案，以应对未来单个机柜高达兆瓦级的运行功率。HVDC技术采用更高等级的直 流母线电压（如DC240V）进行输电，再经由DC-DC电源模块降至DC48V供给服务器主板。该架构以锂电池BBU替代传统UPS中的铅蓄电池，同时省去 了UPS的逆变与整流环节，从而显著提升了电力传输的转换效率。从2027年开始，NVIDIA正在率先向800V HVDC数据中心电力基础设施过渡，以支持 1MW及以上的IT机架。传统的数据中心配电涉及多次电压转换，会导致效率低下并增加电气系统的复杂性。根据智研咨询报告，随着头部企业加速推 进800V HVDC电源产品的研发与落地，预计到2030年，全球AI数据中心800V HVDC市场规模将达到354亿元，2026–2030年间年复合增长率高达46%。

在人工智能技术快速演进与相关行业高速增长的背景下，芯片功耗持续上升，促使制冷方案趋于多样化。随着机架功率密度不断提高，风冷技术的有 效散热边界约为40-60kW/机架。超越此阈值后，无论从散热效能还是成本角度考虑，均需转向液冷方案部署。因此，数据中心制冷正从纯风冷模式向 风液混合模式演进。数据中心能耗持续攀升，液冷技术被视为关键的突破方向。根据IDC数据显示显示，2025年人工智能数据中心的IT能耗预计达77.7 太瓦时，为2023年的两倍；到2027年或将进一步增至146.2太瓦时。从2022年至2027年的年复合增长率预计为44.8%，五年内增长约六倍。液冷技术 通过提升计算密度、降低整体能耗，为数据中心节能提供重要路径。全栈液冷方案能够推动计算节点、机柜乃至数据中心多层面向绿色低碳转型。IDC 预计2028年中国液冷服务器市场规模将达到105亿美元，2023年至2028年的复合增长率约48.3%。