隨著《新一代人工智能發展規劃》進入第二階段實施，我國人工智能產業正進入快速躍升期。

2024年，人工智能核心產業規模從180億元躍升至6000億元，企業數量突破4700家。

其中，算力無疑是支撐一切的核心基石。相關預測顯示，在未來五年內，將有約60%的新增數據中心容量專門用于滿足AI工作負載的需求。隨著算力需求呈指數級增長與快速迭代，單集群算力規模已成功突破萬卡級別，單機柜功率密度更是攀升至40-100kW新高度，數據中心的設計標準正在被重新定義。

電力系統作為核心承載環節，正面臨前所未有的挑戰，而UPS（不間斷電源）作為保障電力連續性與安全性的關鍵設備，其角色與技術形態亦需隨之演進：

1UPS需要滿足兆瓦級的電力供給需求；

2更需在空間利用效率、功率密度極限、動態響應能力和系統可靠性等多個維度實現新突破；

以保障高性能、高可用、高能效的智算中心運行環境。

本期《數據中心·Future Talk》，來自

中國信息通信研究院人工智能研究中心副總工程師 王蘊韜

空港智算中心運營總經理、上海嘉唐副總 占冰強

北京超級云計算中心技術專家 郭躍

施耐德電氣關鍵電源系統業務產品經理 連博

圍繞AI驅動下的算力飛躍，智算中心電力保障如何成為發展的關鍵話題展開深入討論，揭示電力保障如何助力智算中心實現高效、穩定與可持續發展。

AI時代的算力革命

能效與成本的平衡之道

由于人工智能的發展不斷推高算力需求，我國智能算力發展速度遠超預期。

中國信息通信研究院人工智能研究中心副總工程師王蘊韜看到AI對于算力發展帶來了四個顯著變化：

1硬件層面：不同AI應用場景對硬件架構提出了適配異構硬件環境、硬件熱插拔等更多樣化的需求。而且硬件架構需要具備更強的靈活性與快速部署能力，以適應高頻更新的AI算法和任務。

2網絡層面：隨著大模型訓練與推理任務日益復雜，傳統的全連接網絡架構已難以支撐多任務、多層級并發計算的需求。要求網絡實現環形連接，具備分層調度與高速通信能力，從而確保整體算力利用率。

3軟件層面：面對大模型在多場景、多應用中的廣泛部署，現有系統需要進行調整與優化，以更好地滿足不斷增長的新需求。軟件定義數據中心的發展變得尤為重要，特別是在資源切片與動態調度方面，已成為現實且緊迫的話題。

4電力層面：由于硬件架構的多樣化以及軟件環境的差異，電力需求呈現出高度不確定性和差異性。這對供電系統在熱插拔支持、模塊化設計，以及對電力消耗的動態預測、實時感知與自適應調節能力等方面，均提出了更高的要求。

具體到智算中心的運營，隨著算力的變化，能效也需要進一步達到平衡。空港智算中心運營總經理、上海嘉唐副總經理占冰強表示，成本控制是當前智算中心最關注的核心問題。

一方面需要關注電力成本，另一方面則通過引入高端芯片，在相同功耗下提升單位算力，從而實現整體運營成本的有效降低。

為了向用戶提供更加穩定高效的算力服務，北京超算從資源調度、散熱設計、運維韌性和成本優化四個維度著手，構建差異化的高效穩定運營體系。北京超級云計算中心技術專家郭躍指出，借助基于地域特性的動態負載調度，結合極簡架構和自然能源實現散熱管理最大化，同時通過韌性設計保障極端環境下的運行穩定，并在電力成本控制與商業模式創新方面持續探索。

“AI工作負載具備高密度、高能耗、工作負載波動大等特性，要求智算中心在適應增長的同時確保供配電的韌性與可靠性，并平衡經濟效益與環境保護。”施耐德電氣關鍵電源業務產品經理連博表示。面對AI驅動下持續擴張的算力需求，不僅需要更多，還需要更優質的電力資源，同時電力系統本身也必須適配AI的多變特性與高效運行標準。

智算中心的電力革命

UPS的關鍵角色與創新突破

根據國際能源署（IEA）發布的數據，2024年全球數據中心的用電量已達到415太瓦時，占全球總用電量的1.5%。隨著AI訓練與推理任務的快速增長，這一數字預計到2030年將超過945太瓦時，幾乎翻倍。

如此龐大的需求無疑對能源供應提出了多維度的挑戰。王蘊韜認為當前智算中心面臨的電力挑戰可以從四個方面思考和應對：

1傳統安全問題，AI服務器具備高功率、高密度的特性，運行過程中涉及大量大電流場景；

2能量轉化效率，在兆瓦級功耗已成為智算中心常態的背景下，電力系統的轉化效率需維持在97%以上；

3AI應用場景的不確定性，傳統“土建+電改”模式已難以滿足快速部署與多樣化擴展的需求，供電系統需要通過模塊化設計和改造，適應不斷變化的應用場景；

4模型訓練的新要求，大模型訓練周期長、任務復雜，對供電系統的連續性與穩定性提出更高標準。

在應對這些挑戰的過程中，用戶正將關注重點聚焦在功耗控制與電力優化。占冰強認為，智算中心在建設與運維過程中高度重視SLA（服務等級協議），尤其對供電連續性與系統穩定性提出嚴格要求。

為降低電力開支，不少智算中心正在探索將新能源引入傳統供電體系，實現成本與可持續性的雙重優化。

在運營層面，液冷技術正逐步成為提升機房效率的關鍵手段，相較于傳統風冷方式，液冷有助于提高單柜設備部署密度，減少空間浪費，并降低對空調系統的依賴，從而有效優化PUE水平，提升整體能效與資源利用率。

“電力供應已從傳統的‘穩定即可’升級為‘高連續、高密度、高智能’的新型需求體系。”郭躍指出。AI用戶對電力的需求變化主要體現電力連續性、電力密度、電力智能化幾大維度，所以在UPS的選擇上也要重點去考慮這些問題，因為一旦出現中斷，可能不僅僅是簡單經濟賠償，更可能導致關鍵業務中斷、服務不可用，造成難以挽回的損失。

施耐德電氣關鍵電源系統業務產品經理連博：作為全球首臺三相UPS的締造者和模塊化理念的開創者，施耐德電氣在UPS領域擁有將近半個世紀的深厚積淀。

Galaxy VXL作為其最新一代兆瓦級UPS產品，覆蓋500至1250 kW（400V）功率范圍。該產品集高密度、模塊化、可擴展及冗余設計于一體，具備卓越的空間利用率、領先的功率密度和出色的安全性能。

Galaxy VXL全面適配各類AI應用場景，不僅在功率密度和空間優化上實現突破，還專門針對AI負載做了適配性設計：

1Galaxy VXL通過專利技術獲得了97.5%，最高至99%的整機效率；

2獲得TüV的在線插拔認證，在保證設備本身高效、安全、可靠的前提下，可顯著提升用戶運維效率和運維安全；

3通過采用多極傳導創新設計，專注解決高密度設計帶來的散熱難題，使得該機型可以在0-50攝氏度工況下正常工作。

4......

將“高安全可靠”貫穿于產品的全生命周期，確保系統穩定運行。

電力保障的進化革命

綠色驅動下的可持續發展

隨著AI算力不斷躍升，電力保障、能效與低碳管理，正成為智算中心未來發展的三大核心命題。

智算中心需要構建綠色碳足跡的全生命周期追蹤能力建設，這應涵蓋包括UPS在內的所有設備從原材料選取、制造、運輸、運維直至回收的全過程。

此外增加新能源的使用可以進一步達到可持續的目標，需要注意光伏和風能等新能源雖然具備環保優勢，但其波動性和不確定性對穩定供電提出了嚴峻挑戰。因此，實現能源的動態保障和匹配，確保供電的可靠性和靈活性，是未來發展的重要探討方向。

未來，UPS及相關設備應向著高度模塊化和可擴展性進行設計，以滿足AI帶來的多變需求和不確定性。王蘊韜指出，UPS的整體架構及設備細節設計必須兼顧高性能與高可靠性，確保其在智能算力時代具備更強的競爭力和適應能力。

占冰強也有著同樣的看法，他看到，未來電力保障上有很多優化空間。由于全國各地電價差異及晝夜波動，合理調度不同區域的算力資源，實現錯峰用電，能夠顯著降低能源成本，提升運維效率。同時，隨著智算中心對PUE指標要求日益嚴格，液冷技術逐漸成為趨勢，但液冷機柜適配及冷卻液技術仍需進一步突破。此外，單機柜功率需求不斷增長，推動機柜設計向更高功率密度發展。

整體看來，電力供應的穩定性、效率和調度靈活性，是智算中心未來優化的核心方向。郭躍認為，在高密度、高能耗的AI場景中，如何以更清潔、更穩定的方式提供電力，已成為影響算力部署效率和持續性的核心因素。

1一方面，海底數據中心等新型部署方式，借助海洋環境助力降溫并提升能源利用效率，為綠色供電提供了新解法。

2另一方面，借助“東數西算”帶來的區域電力優勢，通過在電價較低、能源資源豐富的地區部署數據中心，不僅降低了運營成本，也提升了整體電力保障能力。

在可持續發展領域深耕多年的施耐德電氣，一直致力于打造綠色可持續發展的產品。連博表示，以V系列UPS為代表，Galaxy VS和VXL產品均已入選國家工信部綠色制造名單。而且VXL在延續綠色設計理念的基礎上，全面采用可回收、低碳足跡的原材料，每年可減少超2噸原材料使用，相當于將碳排放減少約34%。

面對AI驅動的快速變革，數據中心的電力系統正從傳統的“幕后支撐”躍升為智算時代的“關鍵使能”力量。UPS等關鍵設備的持續進化，不僅代表技術層面的重大突破，更是推動數字經濟與綠色低碳轉型的關鍵契機，這一進化為全球智能算力的安全、高效與可持續運行提供了堅實的能源底座，并有力支撐未來發展目標的實現。