随着 AI 大模型规模化应用，算力需求进入爆发式增长阶段。国家数据局披露，2025 年 6 月国内日均 Token 消耗量已达 30 万亿量级，较 2024 年初增长 300 多倍，智能算力规模突破 788 EFLOPS。这种增长推动数据中心从传统通算中心（IDC）向 AI 数据中心（AIDC）转型，其建设面临安全、高密、弹性三大核心挑战，同时催生出模块化、预制化等新型落地路径。

一、AIDC 建设核心挑战

1. 安全可靠性要求升级

算力连续性需求提升：10MW 智算中心单次供电中断每秒损失可达数十万元，故障响应时间需从传统 2 分钟压缩至 30 秒；

单点故障风险放大：集中式架构下，任何设备异常都可能引发集群瘫痪，导致数月模型训练成果失效；

储能安全压力：锂电池替代铅酸电池成为趋势，但需解决故障预警与快速处置问题。

2. 高功率密度带来的基建压力

机柜功率大幅提升：传统 2.5kW 标准机柜逐步被 8kW、10kW 甚至 50kW 高密机柜替代，部分 AIDC “白空间” 与 “黑空间” 比例逆转为 1:3；

供配电架构重构：需适配 GPU 等高功耗设备，供电链路损耗控制与冗余设计难度增加；

散热需求激增：高密机柜散热功率是传统机柜的数倍，风冷模式难以满足降温需求。

3. 交付周期与弹性适配矛盾

建设速度滞后算力迭代：传统 18-24 个月的建设周期，与算力 “一年一迭代” 的速度形成错配；

标准不统一导致定制化陷阱：不同厂商 GPU、液冷设备接口差异，推高建设成本与周期；

长期适配需求：服务器 3-5 年更新周期与数据中心 10-15 年设计寿命存在跨度差异。

二、AIDC 建设核心落地路径

1. 安全体系化构建

架构分布式转型：制冷、供电系统采用单元化部署，单单元故障不影响整体运行；

主动安全防护：锂电池部署故障预警系统，提前 7 天识别风险，告警准确率达 97%；

全生命周期防护：覆盖产品选型、架构设计、运维管理全环节，构建四层安全体系。

2. 高密适配技术应用

液冷技术规模化部署：采用冷板式、浸没式液冷方案，满足高密机柜散热需求，降低制冷能耗；

供配电模块化升级：使用交直流一体电力模块，简化链路设计，提升电能利用效率；

空间优化设计：通过预制化电力模块压缩 “黑空间” 占比，增加有效算力输出区域。

3. 弹性交付模式创新

四化建设方案：推行解耦化、模块化、预制化、高密模式，交付周期缩短 60% 以上；

分期部署策略：按算力增长节奏分阶段扩容，避免资源闲置；

接口标准化推进：统一设备连接接口，降低后期升级改造难度。

三、行业实践案例

青海三江源智算示范园：单机柜功率密度达 20kW，采用液冷 + 绿电供应模式，PUE 控制在 1.2 以下；

华为 RAS 方案落地：通过分布式架构与主动安全技术，实现 30 秒故障响应，支撑 10MW 级智算中心稳定运行。

AIDC 建设已成为数字经济核心生产力支撑，其安全、高密、弹性特性的平衡，将决定算力供给的稳定性与经济性。