自ChatGPT問世以來，在新一輪AI浪潮的席卷下，智算需求逐漸增加，這也推動了IDC向著AIDC邁進?！端懔A設施高質量發(fā)展行動計劃》中指出，到2025年，計算力方面，算力規(guī)模超過300 EFLOPS，智能算力占比達到35%。

從如今國內IDC市場發(fā)展現(xiàn)狀上看，目前通用算力已經有供大于求的趨勢，而智能算力則是相當緊俏，一方面，芯片的短缺是影響智算發(fā)展的重要因素之一；另一方面，隨著摩爾定律逐漸“失效”，似乎依靠“粗暴”堆疊芯片，已成為當下滿足智算需求的最佳路徑，這也對數(shù)據中心的電容、制冷等諸多系統(tǒng)提出了新的要求。

在IDC向著AIDC演進的過程中，預制化、綠色化、智能化已經成為當下產業(yè)向前發(fā)展的“三板斧”。

數(shù)據中心步入預制化時代

建設一座支持萬卡的數(shù)據中心需要多久？

如果從土建開始算起，在一切順利的情況下，大概需要12個月的交付周期，對于北方存在“凍土期”（凍土期不能進行土建施工）的數(shù)據中心而言，可能這個時間還會更久。

大模型的變化有多快？

短短2年時間，大模型已經席卷了各行業(yè)，各行業(yè)對于算力，尤其是智能算力的需求呈現(xiàn)式井噴式的增長。

其實不光是大模型，早在大模型之前的互聯(lián)網時代，互聯(lián)網企業(yè)對于業(yè)務部署的速度要求也是越來越快，在這個“唯快不破”的年代，早一天上線業(yè)務，就能早一天賺錢，就能早一天占據市場。而這也導致了企業(yè)對于底層支撐的數(shù)據中心建設速度的要求。

對此，普洛斯中國高級副總裁、數(shù)據中心業(yè)務聯(lián)席總裁郭仁聲表示，用戶如今對于數(shù)據中心交付周期的要求很高，都希望早點上線業(yè)務，這也就對數(shù)據中心建設提出了更高的要求，而預制化、模塊化的方式，可以幫助用戶在更短的時間，保質保量的完成交付，“未來，預制化的模式會成為數(shù)據中心建設的一種主流方式。”他指出。

預制化數(shù)據中心就是將數(shù)據中心中的各個系統(tǒng)進行模塊化分解，比如將制冷、變電站、供配電等不同的功能模塊，通過預制化的方案，在工廠進行標準化的生產，并進行測試，確保達到使用要求，再拉到施工現(xiàn)場，進行拼裝，郭仁聲說，“預制化的優(yōu)勢在于，一是可以實現(xiàn)快速的交付，二是減少了現(xiàn)場的安全測試環(huán)節(jié)，交付質量更有保障。”

以普洛斯常熟東南數(shù)據中心為例，總建筑面積15萬平方米，IT負載達120MW，可為超過30萬臺服務器提供設施和增值服務。項目采用了多系統(tǒng)預制化的方案，對變電站、冷凍站、鋼結構/熱通道等進行模塊拆分、工廠預制化及現(xiàn)場拼裝建設，在7個月內就實現(xiàn)了改建項目一期的落地交付（建筑面積6萬多平方米，IT負載65兆瓦），而傳統(tǒng)方案平均要接近一年的時間才能完成，工期縮短了接近一半。而整個建設過程中還包括了一般數(shù)據中心不會單獨建設的一個110千伏變電站。

除此之外，通過預制化、模塊化的方式，也可以降低數(shù)據中心全生命周期的碳排放，側面推動了數(shù)據中心整體的碳中和進程。

魚和熊掌需兼得

從產業(yè)角度上看，預制化、模塊化的建設數(shù)據中心僅是數(shù)據中心節(jié)能減排的“冰山一角”，在算力需求與碳中和需求的雙重影響下，IDC在向AIDC演進的過程中，如何實現(xiàn)算力與碳中和的“魚和熊掌兼得”也成為近幾年來產業(yè)上下游企業(yè)共同努力的方向。

有業(yè)內專家指出，在國家碳中和目標的引導下，數(shù)據中心行業(yè)推進碳中和是必然的趨勢，與此同時，為了確保數(shù)字技術的發(fā)展，數(shù)據中心作為底座，其算力保障也是必不可少的，而如何實現(xiàn)二者的兼得，就成為未來很長一段時間內，產業(yè)需要共同面臨的話題。

在算力方面，根據市場調研，目前絕大多數(shù)芯片廠商的GPU利用率都在30%以下，“這種情況一方面造成了企業(yè)需要堆疊更多的芯片，才能滿足需求，進而使得投資成本更高；另一方面，也造成了資源浪費的現(xiàn)象?！痹撁麑＜抑赋?，“從技術角度出發(fā)，如何提高GPU利用效率、算力資源利用效率，是目前業(yè)內在算力方面最需要解決的問題?！?/p>

在碳中和方面，數(shù)據中心作為公認的高載能行業(yè)，尤其是在AI時代，單機柜功率已經從原先通算時代的2.5KW/機柜，上升到6KW、8KW、12KW/機柜，甚至在某些特定的場景下，單機柜功率已經可以達到幾十千瓦，如果還使用傳統(tǒng)的模式的話，數(shù)據中心的能耗將進一步上升。

此時，就需要從兩維度對數(shù)據中心進行升級優(yōu)化。首先，就是數(shù)據中心供配電系統(tǒng)，一方面，傳統(tǒng)的供配電系統(tǒng)已經不能滿足穩(wěn)定地為數(shù)據中心進行供配電，新的架構下，自建變電站以提升穩(wěn)定性的數(shù)據中心越來越多，而普洛斯常熟東南數(shù)據中心就是這其中一個典型的代表。

另一方面，提升供配電系統(tǒng)的效率也是目前數(shù)據中心行業(yè)比較聚焦的一個問題。針對此，目前數(shù)據中心內比較常見的提升供電效率的操作是采用高壓直流的方式進行供電。對此，郭仁聲表示，普洛斯常熟東南數(shù)據中心就采用了高壓直流供電的方式，“一方面，高壓直流提升了數(shù)據中心供配電的穩(wěn)定性，另一方面也提升了數(shù)據中心的供配電效率，從而在間接節(jié)省了電費的開銷的同時，還能降低數(shù)據中心整體的碳排放?！惫事暼缡钦f。

相較于傳統(tǒng)的UPS交流供電系統(tǒng)，一方面，高壓直流的供電模式采用模塊化設計，可以靈活擴容，且每個模塊的負載率可達70%~80%，比傳統(tǒng)UPS系統(tǒng)高。

另一方面，由于去掉了逆變環(huán)節(jié)（傳統(tǒng)UPS系統(tǒng)結構相對復雜，包含多個變換環(huán)節(jié)和冗余設計，以提高供電可靠性），減少了能量損耗，整體效率更高，一般來講，高壓直流系統(tǒng)的效率可高達96%以上，有些極度優(yōu)化的甚至可達98%~99%左右，比傳統(tǒng)UPS系統(tǒng)高近10%。

除了在供配電系統(tǒng)方面的優(yōu)化升級以外，作為數(shù)據中心能耗“大頭”的制冷系統(tǒng)也隨著機柜功率的上升，迎來了新的變革。

其實供冷的變革早在生成式AI爆火以前就已經開始了。彼時，機柜的功率已經開始呈現(xiàn)出逐漸增長的趨勢，諸如AHU間接蒸發(fā)冷卻、封閉冷/熱通道、循環(huán)冷凍水、自然冷卻等在內的多項新一代供冷技術已經逐漸在數(shù)據中心中得以應用。

隨著生成式AI的到來，液冷技術在數(shù)據中心中的發(fā)展也迎來了爆發(fā)。雖然是純液冷，還是風液混合；是浸沒式液冷，還是冷板式液冷，在行業(yè)內仍存在比較大的爭議，但似乎液冷已經成為智算中心的“標配”，用戶對于液冷的接受度也越來越高，據了解，普洛斯常熟東南數(shù)據中心就有與用戶一起做的液冷試點案例。

而普洛斯在液冷方面的布局也不是個例，當下對于液冷產品的布局已經不僅局限在設備廠商，越來越多諸如普洛斯、秦淮數(shù)據、世紀互聯(lián)這樣的頭部IDC服務商在這個領域進行深度布局。郭仁聲表示，液冷的應用，一方面得益于技術的成熟與機柜功率變大，讓液冷不再是“殺雞用牛刀”；另一方面，用戶對于液冷的接受度，以及IDC全產業(yè)的碳中和要求，也推動了這項技術在數(shù)據中心中的應用，“普洛斯在液冷方面也有著深入的布局，而相較于其他IDC服務商而言，我們的優(yōu)勢在于有包括管路、冷卻液、閥門等在內的液冷全供應鏈體系?！惫事暼缡钦f。

面對算力與碳中和的“魚和熊掌兼得”，是全產業(yè)需要共同面臨的話題。

AI for DC

在數(shù)據中心減排的路上，AI技術也可以為數(shù)據中心提供更好地支持。AI技術在運營管理的應用也成為IDC服務商提升核心競爭力，實現(xiàn)降本增效過程中重要的一環(huán)。

通過數(shù)智化的手段，提升數(shù)據中心運營管理效率和質量已經成為當下數(shù)據中心“常規(guī)操作”，諸如動環(huán)監(jiān)控、極早期預警等系統(tǒng)在數(shù)據中心的應用也已屢見不鮮。對此，郭仁聲表示，現(xiàn)階段，IDC服務商為了加強運營管理，除了需要具備專業(yè)的運維團隊以外，更為重要的是，要通過智能化的工具更好地支持數(shù)據中心的運營管理，“普洛斯為此自主研發(fā)了GLP DCBASE智慧化運營管理系統(tǒng)，打造了跨數(shù)據中心、跨城市的數(shù)字孿生的運維管理監(jiān)控平臺?！惫事暯榻B道。

除了基礎的動環(huán)監(jiān)控等平臺及系統(tǒng)以外，GLP DCBASE智慧化運營管理系統(tǒng)（簡稱GLP DCBASE）還具備了AI預警的能力。具體來看，以普洛斯常熟東南數(shù)據中心為例，在該項目中，普洛斯利用AI預警的能力，結合國家氣象等信息，提前調整機房供冷系統(tǒng)，溫度高時提前開啟機房空調，溫度低時提前關閉機房空調，甚至在進行AI預測以后，提前使用自然冷卻實現(xiàn)機房制冷，“利用了這套AI預警系統(tǒng)后，在常熟項目上，一年就能省下上百萬的制冷電費，”郭仁聲指出，“目前，在全國范圍投產的十幾個數(shù)據中心都推廣了這項功能，每年可節(jié)省大量電費成本?！?/p>

除了降本以外，AI還能幫助數(shù)據中心運營管理實現(xiàn)增效。眾所周知，數(shù)據中心需要對機房內部環(huán)境進行實時監(jiān)控，以求確保服務器的安全穩(wěn)定，保證業(yè)務不中斷，比如會對機房溫度進行監(jiān)控，同時還需要對網速、蓄電池壽命等環(huán)節(jié)進行監(jiān)控，將這些數(shù)據“投喂”給AI以后，通過算法計算出常態(tài)穩(wěn)定值，“相較于原先的監(jiān)測系統(tǒng)，通過常態(tài)穩(wěn)定值，可以不僅劃定‘紅線’，”郭仁聲指出，“當數(shù)值超過常態(tài)范圍后，提前預警，運維人員可以及時進行排查，有時候在用戶發(fā)現(xiàn)預警以前，我們就已經處理完了，從而消除了隱患，提升了運維效率的同時，還能提升用戶整體的體驗?！?/p>

立足國內IDC市場，除了普洛斯以外，諸如世紀互聯(lián)、萬國數(shù)據、秦淮數(shù)據等國內IDC龍頭企業(yè)近年來也都在紛紛嘗試通過AI技術，實現(xiàn)智能化運營，一方面有助于提升整體運營效率和服務質量，另一方面，也有利于優(yōu)化運維人員配置，控制數(shù)據中心整體運維成本。

而在郭仁聲看來，AI for DC絕不僅僅與此，“未來，我們將不斷優(yōu)化GLP DCBASE平臺，一方面將諸如液冷這樣的新的技術的監(jiān)控融入到平臺之中，另一方面，從實施效果上，要不斷優(yōu)化，兼顧節(jié)能減排和運營安全兩方面，實現(xiàn)更精細化地管理、靈活調配?！惫事暼缡钦f。（本文首發(fā)于，作者｜張申宇，編輯丨蓋虹達）