AI数据中心规划与建设方案

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内容参考自《AI数据中心规划与建设方案（62页PPT）》，全球AI企业近3万家，大模型1328个，中国两年内发布478个。AI正从2C应用进入行业核心生产场景。但90%企业计划投资AI，仅10%能成功规模化部署。破局关键在于以架构确定性应对模型不确定性——模型多源、三重进化（L0/L1/L2）、应用编排，以应用场景为纲，数据、模型、算力四位一体。

1、从传统DC到智算DC

传统DC以CPU为中心、风冷、单柜3-8kW；智算DC以xPU为中心、液冷、单柜20-100kW。五大技术方向：系统摩尔、能基木桶、迭代式平台、编排式应用、生成式安全。三类AI DC：超大型（头部互联网/模型公司）、大型（金融/交通/能源头部）、小型（医疗/教育等大中型企业）。

2、超大型AI DC：极致算效与能效

• 极致算效：集群有效算力=规模×MFU×可用度。Scale up/out扩大规模，单机与集群优化提升MFU，CKPT加速与快速恢复提升可用度。推理侧采用P/D分离、KV Cache多级缓存、多机并行推理。

• 极致能效：弹性能源模块、软硬协同供配电、全链路液冷、AI联动调优。评价指标涵盖训练算效、推理算效（TTFT/TBT/精度/吞吐）、PUE。

3、大型AI DC：融合与高效

• 四融合：训推融合、通智融合、风液融合、多模融合。

• 五高效：架构高效（算力/模型统一管理调度）、开发高效（MLOps+AI资产中心）、算力高效（时分复用+空分复用）、能源高效（风液混合微模块）、管理高效（全链路监控+故障快速定位修复）。

4、结语

AI数据中心建设需回答建好、用好、管好三问。从超大型到小型，从极致算效到轻灵极简，没有唯一答案，只有最适合的选择。目标是让AI从愿景走向落地，从实验室走向生产线，成为普惠的基础设施。

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