面对高密计算带来的电网负荷与散热瓶颈,华为推出源网荷储AIDC 1.0解决方案,涵盖供电、构网型储能与冷电联动液冷系统,推动智算基础设施从单一能耗管理走向以Token产出为核心的能效重构。
一座AI数据中心的投产进度,往往取决于电网的时间表。国际能源署(IEA)预测,全球数据中心用电量将从2025年的485TWh增至2030年的950TWh,其中AI数据中心用电需求将激增至三倍。等待接电、功率瞬时跳变以及机房高密散热,正成为制约算力释放的关键瓶颈。
如何将电力稳定转化为有效计算?能源与算力的协同设计已成行业焦点。近期,英伟达、Google与Emerald AI联合成立AI能源管理联盟(AEMA);华为也在全联接大会期间推出“源网荷储AIDC 1.0”解决方案,系统阐述了其重构智算基础设施的技术路线。

AI集群的用电特性与传统数据中心截然不同。大规模模型训练在计算、通信与等待之间快速切换,引发供电系统的剧烈功率波动。与单纯的容量需求相比,应对电网冲击和实现绿电时空匹配更为棘手。
各地政策也在加速收紧能源门槛。西班牙草案要求1MW以上数据中心实现“逐小时绿电匹配”,严禁仅靠购买年度绿电凭证合规;中国四部委印发的《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》,也明确鼓励算力设施配置构网型储能及绿电直连。

传统供电主要依赖UPS与备用柴发,属于被动的“适应电网”模式。而在新一代AIDC中,数据中心正向“支撑电网”乃至“主动构网”演进:利用构网型储能平抑毫秒级功率跳变,同时结合业务特性动态调度计算负载,使算力中心演变为可调节的柔性负荷。
针对算电矛盾,华为提出了涵盖Watt(供电链路)、Heat(热管理)、Bit(数字化运营)与建设模式的系统性方案。

在供电链路(Watt)重构上,华为发布单柜容量达1280kVA的泰山UPS,双变换效率达98%;恒山直流UPS则在单一硬件平台下兼容270V、400V及800V多种直流制式。配合构网型储能与智能锂电SmartLi 5.0,系统既能缓冲瞬时波动,也为未来直流化演进提供了平滑过渡通道。
在热管理(Heat)重构方面,华为推出以TMU(热管理单元)为核心的液冷系统。该方案与昇腾服务器原生适配,实现“冷电联动”:液冷系统能直接根据计算负载的瞬时变化动态调节制冷输出,并内置微小漏液监测与介质健康预测算法,兼顾极致散热与运行可靠性。

在工程交付层面,传统串行施工正被预制化产品取代。电力模块5.0实现占地缩减40%,交付周期从7天压缩至3天;全链供电Power POD单箱支持3.2MW容量,实现室外部署、即插即用。在商汤临港智算中心18MW扩容项目中,预制化与室外部署将原需3个月的供配电交付压缩至45天,同时释放了宝贵的机房IT空间。

随着智算基础设施由辅助机房转向算力工厂,衡量数据中心优劣的指标正经历变革。传统PUE仅反映配套设备的电能损耗,无法体现IT设备是否在做有效计算。

目前,行业开始转向以TPW(Tokens Per Watt,每瓦特Token产出)为核心的全链路能效评估。商汤科技披露,通过算网电一体优化,其大装置已实现单位电力成本Token产出提升80%。华为数字能源也明确提出,智算中心的核心竞争力在于“每一瓦特产出更多Token,每一Token成本更优”。
AI硬件迭代周期通常为2至3年,而供电与管路等基建设施需服役10年以上。只有同时理解芯片架构与电能热力特性的厂商,才能在保证长期基础设施复用的同时,兼顾新一代高密算力的即插即用,这正成为下一代AIDC的核心壁垒。
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