夜雨聆风
在 8 月 11 日举行的台北 OCP 亚太峰会上，谷歌在主题演讲中指出，随着 AI 机架向兆瓦级设计演进，目前数据中心广泛采用的 48V 电力架构已接近瓶颈。
谷歌正从多个维度同时着手解决这一问题，包括：更高电压的直流配电、固态变压器（SST）接口、液冷技术、机房设计，以及集成电池储能的数据中心级电力架构。
对于供应商而言，这释放出了一个更深层次的信号，该信号关乎开发流程而非单一产品。谷歌正通过开放计算项目（OCP），将其对 2027 年和 2028 年 TPU 基础设施的预期需求转化为开放规范，从而让供应商能够提前了解未来 AI 系统在电力、散热和建筑方面可能提出的新要求。
谷歌在台北 OCP 亚太峰会上展示固态变压器（SST）接口标准化方案。
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48V 架构触及天花板
谷歌转向更高电压的应对方案对台北来说并不陌生。该公司此前曾规划过通过“Mount Diablo”方案，实现从 48V 直流（DC）向 ±400V 直流的过渡。该方案采用侧置机柜（sidecar）架构，将电力转换和配电设备移出主计算机架，从而为加速器腾出更多空间。
谷歌曾在 2025 年表示，48V 电力架构支持的机架功耗已从约 10kW 扩展至 100kW，而 ±400V 架构旨在推动单机架功耗扩展至高达 1MW。Moore 指出，“Mount Diablo”是由谷歌、Meta 和微软联合定义的。
他还阐述了更长远的发展方向，即向集成了电池储能的原生低压直流（LVDC）设施架构演进，以帮助应对电网波动。谷歌此前已将低压直流与固态变压器的结合列为其长期电力路线图的一部分。
固态变压器是这一过渡时期的关键组成部分。谷歌的主题演讲幻灯片显示，谷歌、微软和英伟达已向 OCP 提交了获得批准的 0.3 版本 SST 规范，作为标准化的起点。该规范涵盖了输入输出接口和配电，以及包括稳态与暂态性能、机械尺寸和物理接口在内的产品要求。Moore 同样提到，这三家公司在这一规范上开展了联合定义。
谷歌 Open Data Center v0.5 规范包含针对 2027 及 2028 年 TPU 密度的设计建议。
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针对 2027-28 年 TPU 密度进行设计
对供应商而言，更具深远影响的信号可能来自谷歌在开源数据中心（Open Data Center）方面的工作。
这项 OCP 规范正式命名为《数据中心：下一代机器学习基础设施设计原则》（Datacenter: Next-Generation ML Infrastructure Design Principles），版本号为 0.5.0，由谷歌起草，并于 2026 年 2 月起生效。它定义了 2026-27 年、2027-28 年及未来的技术要求，涵盖了高密度机器学习部署在物理尺寸、配电、热管理和机房方面的设计规范。
谷歌在峰会上展示的幻灯片指出，0.5 版本的贡献融入了基于 2027 年和 2028 年 TPU 预期混合密度的设计建议。Moore 表示，谷歌正在与 AMD、Meta 和英伟达合作，计划在 2026 年晚些时候推出 1.0 版本。
这并非一场 TPU 产品发布会。它是谷歌将未来的内部基础设施要求公布为行业设计基准，使托管运营商（Colo）、工程公司和设备制造商能够在这些系统真正部署之前，就朝着这些标准进行开发和建造。
该 OCP 规范指出，该设计能够支持谷歌的 TPU 系统，并可扩展至行业通用的 GPU 系统。对于大型数据机房，该规范要求配电系统能够支持单排至少 1MW 的功耗，这凸显了系统需求正以极快的速度向机架之外的外延扩展。
03
散热步入兆瓦级时代
谷歌重点展示了其第五代冷却液分配单元（CDU）设计——Deschutes 项目。
散热基础设施同样正在经历类似的变革。
“Deschutes 项目”是谷歌向 OCP 贡献的第五代冷却液分配单元（CDU）设计。其 1.0 官方规范于 2026 年 2 月 26 日生效，旨在应对高功率、高密度 IT 舱（Pods，包含 AI 和机器学习 ASIC）约 2MW 的散热负载。规范指出，该设计凝结了谷歌七年以上的液冷实践经验。
谷歌另外表示，其已在超过 2,000 个 TPU 舱中部署了吉瓦（GW）规模的液冷系统，运行在线率（可靠性）达到约 99.999%。
除了新建项目，既有设施的改造也同样重要。在台北峰会前披露的“Brazos 项目”，旨在将液冷计算引入传统的风冷数据中心，而无需在机房内部接入基础设施一次侧供水管路。谷歌表示，该系统支持单机架 60kW 的额定热负载，并且可以逐个机架进行独立安装。
这一转变正在引导更多的 AI 基础设施支出和工程精力，流向电力转换、高压直流配电、侧置机柜（sidecar）、电池储能、固态变压器、冷却液分配单元（CDU）、热交换器以及机房基础设施。
这场竞赛已不仅仅局限于加速器性能本身。它正越来越多地取决于数据中心能否提供充足的电力、带走足够的热量，以及其物理基础设施能否快速调整以跟上算力的演进步伐。
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