中新网北京1月23日电 (记者 夏宾)由119个预制化集装箱拼接而成、总功耗达到10MW、利用液冷与绿色电力相结合使得PUE低至1.1以下、结构材料80%可循环利用、运维基本实现自动化智能化……

　　这样一个规模庞大、绿色环保且运维智能的智算中心，很难想象从建设到正式投运仅用了120天。浪潮信息元脑“算力工厂”近日在山东济南首次亮相，其揭示了人工智能时代大规模及超大规模智算中心建设模式的变革已然发生。

　　在以ChatGPT、Sora为代表的AIGC大模型横空出世的推动下，全球新一轮人工智能浪潮掀起。作为算力底座的数据中心(IDC)迎来上行周期，这其中既有挑战又有机遇，随着AI竞争带来全球互联网巨头算力开支显著增长，传统数据中心加快向智算中心(AIDC)转型，智算中心作为AI新基建呈现遍地开花势头。

　　作为智算新基建，AIDC为各行各业打造新质生产力奠定了坚实基础。赛迪顾问的数据显示，截至2024年上半年，国内已经建设和正在建设之中的智算中心超过250个。专注于人工智能和大数据处理的AIDC与传统数据中心在技术重点、应用场景、能耗管理、发展趋势等诸多方面存在显著差异。

　　智算中心建设是人工智能发展下的大势所趋，同时也能带来显著的经济效益，根据国家信息中心《智能计算中心创新发展指南》数据，“十四五”期间，对智算中心的投资可带动人工智能核心产业增长约2.9至3.4倍，带动相关产业增长约36至42倍。

　　为何传统数据中心(IDC)要转向智算中心(AIDC)？有调查数据显示，受AI影响，从2022年到2026年，中国区人工智能算力规模年复合增长率将达到52.3%。而AI算力规模迅猛增长的同时，也带来了算力紧缺、功耗飞涨等问题，算力的可持续发展正面临新的挑战。

　　“AI的爆发带来了巨大的算力需求，为了满足AI大模型的训练和应用推理，我们需要建设大量的智算中心。”施耐德电气就提出，相较于传统数据中心，智算中心的建设需要在确保高能效和高可用的前提下，实现可持续发展和更具前瞻性，也就是最小化对环境的影响，尤其需要提高适应性来满足未来IT技术(高功耗的芯片和服务器)的需求。

　　中通服咨询设计研究院有限公司总经理朱强表示，人工智能依赖大模型，而基础大模型的训练需要庞大、高效的算力支持。对智算的需求不仅限于提供算力，还包括优化模型训练和推理的能源效率和成本效率。智算需要实现高效的数据处理和存储解决方案，以减少能源消耗和运营成本。随着算力需求的不断增长，对智算数据中心的建设和优化也提出了更高要求。

　　浪潮信息副总经理赵帅认为，随着人工智能应用加速落地，传统数据中心建设方式将会被基于预制化AIDC解决方案的“算力工厂”模式所替代。传统数据中心长周期建设模式，已无法满足算力快速迭代、应用创新加速、业务即时上线的迫切需求。同时，芯片功耗持续攀升与大模型应用开发带来算力需求爆炸的双重压力之下，算力特别是智能算力需要更加创新的“高密+绿色”部署模式。

　　“因此，必须从预制化、模块化、高密化、绿色化等方面着手，全方位推动技术革新与结构优化，实现智算中心的快速交付、高密度部署和绿色降碳，算力工厂的模式将成为智算中心建设的主流。”赵帅说。

　　中国电子信息产业发展研究院副院长刘文强建议，未来从供给与需求侧共同发力，推动智算中心绿色低碳发展。一方面，加快提升资源利用和算力碳效水平。鼓励企业加强绿色设计，加快高能效、低碳排的算网存设备部署，推动软硬件协同联动节能。支持液冷、储能等新技术应用，探索利用海洋、山洞等地理条件建设自然冷源智算中心，优化算力设施电能、水资源、碳利用效率，提升算力碳效水平。

　　另一方面，积极引导市场应用绿色低碳算力。积极引入绿色能源，鼓励智算中心采用源网荷储等技术，支持与风电、光伏等可再生能源融合开发、就近消纳，逐步提升算力设施绿电使用率。加快探索构建市场导向的绿色低碳算力应用体系，推动业务模式、计费模式和管理模式创新。(完)