從生成式人工智能的橫空出世，到“百模千態”賦能千行百業的細分場景，AI正以前所未有的形式引領著時代“躍遷”。數據中心作為承載算力的堅實底座，正在經歷著持續創新與快速的技術迭代，如何找到建設與運營挑戰的最優解，更好地發揮AI效能，成為了行業和企業面臨的重要課題。11月20日，CDCC(中國數據中心工作組)主辦的2024數據中心標準大會開幕在即，施耐德電氣將攜面向智算中心行業的全方位解決方案和諸多創新產品亮相大會，并深入解讀數據中心未來發展趨勢，全力推動AI時代的數據中心建設與運營邁向創新升級。

當下，數據中心正在被AI重新定義，提供澎湃算力、使能廣泛應用場景成為其未來使命與愿景。《中國綜合算力指數報告(2024)》指出，中國在用算力中心超過830萬標準機架，智能算力同比增速超過65%。隨之而來的是快速擴張的規模、持續提升的功率密度，行業企業要在AI浪潮中占據優勢，亟需將前所未有的全方位挑戰轉化為發展機遇。

隨著AI應用場景不斷拓展深入，供配電系統正是首當其沖的一大挑戰。在AI應用中，算法模型的復雜度和強度相對較高，導致大量計算能力的需求激增，這也意味著更大的耗電量。相關數據指出，ChatGPT 查詢所需的電量幾乎是 Google 搜索的 10 倍，而到2030年，數據中心電力需求將增長130%。

其次，新的芯片和服務器技術的迭代升級，加速了數據中心致密化趨勢，更催生了制冷挑戰。傳統風冷方式已難以完全滿足其散熱需求，升級制冷方式對于數據中心運營商至關重要。考慮到液冷系統雖具備多項優勢，但其安裝較為復雜，目前風冷仍是行業主流選擇，企業亟需行業專家評估當前及未來的運營需求，并針對個體化需求定制最佳制冷解決方案。

此外，為了更好地適應AI工作負載需求，機柜尺寸、承重能力、空間及散熱設計等也都是制約算力規模提升的一大難題。在高密度的硬件配置、新一代GPU/CPU芯片、更多的rPDU及液冷的應用要求之下，機柜需尺寸更大、深度空間更大、承重能力更大。

與此同時，在數據中心設計、建設到運維的全生命周期內，物理基礎設施軟件工具(DCIM、EPMS、BMS以及數字化電氣設計工具等)的重要性將會被提升到新高度。針對高密度人工智能集群與液冷、風冷系統相結合產生的復雜性，數字化工具不僅能降低復雜電網出現意外故障的風險，同時也可以支持構建數據中心的數字孿生，從而更好地為企業的布局決策提供有力依據。

作為數據中心、行業關鍵應用領域基礎設施建設和數字化服務的全球領導者，施耐德電氣基于深耕行業多年的技術積累與創新，已為數據中心破局全方位的AI挑戰給出了答案。在此次高峰論壇現場，施耐德電氣將全面展示為任何地點、任意規模的數據中心，覆蓋從電網到芯片、從芯片到冷源的基礎設施、監控和管理軟件、運營優化服務等完整解決方案，助力行業構建堅實可靠的算力底座，把握AI應用的迭代演進，譜寫智算未來新篇章。

2024年11月20日13:30-16:45，請關注施耐德電氣數據中心高峰論壇專場直播，和業內專家一起了解AI時代重塑數據中心未來的創新路徑與實踐，歡迎掃描下方二維碼線上參會或前往國家會議中心3層311A會議室參會。

（來源：施耐德電氣）