人工智能浪潮席卷全球，算力需求激增，機房基礎設施面臨前所未有的挑戰，如何構建新一代AIDC（人工智能數據中心）已成為產業共同面對的核心命題。

9月17日，在首屆AIDC產業發展大會上，科研機構、數據中心服務商、互聯網運營商代表等產業鏈各方代表齊聚上海，圍繞標準共建、技術共研與生態協同等話題討論，并在大會上預發布《AIDC基礎設施規范》，為未來2～3年的AIDC建設提供參考，推動產業高質量發展。

值得一提的是，華為新發布的面向智能世界2035十大技術趨勢報告披露，到2035年全社會的算力總量將增長10萬倍，在計算架構、材料器件、工程工藝、計算范式四大核心層面實現顛覆性創新，最終催生新型計算的全面興起。

算力需求大爆發

隨著人工智能技術深入各行各業，算力需求呈爆發式增長。

“當前，全球人工智能技術發展風起云涌，成為推動新一輪科技革命和產業變革的重要力量，而算力作為數字經濟時代的關鍵生產力要素，其賦能作用日益凸顯，已成為驅動各行業變革的核心力量。” 中國電子技術標準化研究院副院長陳大紀表示。

中國移動數智化部發展規劃處高級項目總監高從文表示，行業評估國內人工智能服務器復合年增長率超過20%，智能算力規模復合增速超30%。這意味著，GPU芯片算力和交換機芯片容量不斷挑戰物理極限、迭代周期減少，AI基礎設施需要持續升級。

華為最新發布的《智能世界2035》和《全球數智化指數2025》報告，展望了未來十年包括人工智能、算力、數據存儲等方面的關鍵技術趨勢。

報告指出，隨著大模型的發展，AI智能體將從執行工具演進為決策伙伴，驅動產業革命。到2035年，全社會的算力總量將增長10萬倍，計算領域將突破傳統馮?諾依曼架構的束縛，在計算架構、材料器件、工程工藝、計算范式四大核心層面實現顛覆性創新，最終催生新型計算的全面興起。

全球計算聯盟（GCC）秘書處CTO苗福友接受券商中國記者采訪時表示，隨著大模型進入實用化階段，人工智能正催生出大量全新的應用場景，AI產業正處于應用快速爆發期。

他解釋，爆發體現在兩方面，一是基礎模型的訓練，基礎模型的訓練會消耗大量的芯片算力，不管在中國還是在其他國家，這是普遍發生的事情。二是各種應用層出不窮，也會產生很多算力方面需求。相應地，算力需求產生的驅動，帶來AIDC形態要求它發生一些變化，不管是從散熱還是供電、機房空間等都產生變化，對數據中心提出了新的要求。

他進一步指出，從多方預測來看，未來兩三年，國內AIDC建設仍將保持每年40%以上的年增速，隨后每年新增建設量還會增加，然后慢慢趨于平緩，預計到2030年前后，年增長率或在10%左右。

AIDC行業新標準出臺

AI算力需求激增給數據中心帶來變革性影響。在AI算力需求大爆發之下，相關算力密度、機房功率密度等問題接踵而至。

全球計算聯盟（GCC）理事長金海教授指出，AIDC建設面臨“熱、電、空間”挑戰，以及標準缺失、建設周期長導致的“AI等機房”困境。他呼吁產業鏈加快標準體系建設、突破技術瓶頸、構建協同創新生態。

更關鍵的是，AIDC基礎設施標準尚未完善，上下游企業多處于各自探索階段，這不僅帶來成本浪費，也延長了交付周期。業內普遍反映，如今數據中心建設往往以“年”為單位計算交付時間，導致AI設備等待機房的現象發生，影響到產業發展的速度。

中國電子技術標準化研究院副院長陳大紀認為，AIDC產業正飛速發展，同時面臨著規劃、交付、運營等多方面的挑戰，產業界需要一個面向新趨勢的AIDC標準與規范，在結構、電氣、液冷等多方面提出新的技術要求，共同推動AIDC與AI產業蓬勃健康發展。

在大會上，產業鏈上下游共14位代表聯合發布《AIDC基礎設施規范》，標志著AIDC建設進入新階段，將推動產業向標準化、規模化發展。

“ 隨著AIDC基礎設施規范的預發布，產業將從各自探索走向有章可循的新范式。”中國電子技術標準化研究院高級工程師沈芷月對券商中國記者表示，新的規范標準破解了AI等機房的困境，通過推動基礎設施標準化和規范化發展，有效降低行業整體的建設和運營成本。此外，有利于引導有序競爭，強化產業協同。

與此同時，華為在大會上發布了匯聚計算、數字能源、集成服務以及華為云等多領域綜合實踐與經驗積淀的《AIDC機房參考設計白皮書》，進一步為行業提供了可落地的參考實踐。

華為董事、ICT BG CEO楊超斌表示，AIDC是智算時代關鍵基礎設施，隨著AI算力規模與芯片功率的快速提升，液冷數據中心正成為AIDC的必然選擇。面對當前液冷機房建設的挑戰，需要協同產業鏈，加快液冷機房的產品化與標準化，加速AIDC的部署與使用，共同推動AI產業發展。

排版：劉珺宇

校對：趙燕