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。
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