当前，人工智能产业加速发展，Token调用量和算力需求持续提升。作为承载AI应用的重要基础设施，AIDC（人工智能数据中心）建设正走向高密度、高负载、高可靠的新阶段。

“算力的尽头是电力。”日前，华为数字能源副总裁何波在做客人民网《人民会客厅》时表示，AI产业发展正在带动数据中心形态演进，算力设备持续运行需要稳定、高效、可持续的电力支撑。

何波表示，随着模型参数、Token调用量等持续提升，算力设备运行带来的能源需求同步增长。AIDC要实现高质量运行，关键在于把电力更加稳定、高效地转化为算力产出，支撑AI产业持续发展。

向电网友好型基础设施演进

何波介绍，当前，AIDC用电仍以传统电力为主，但从长期看，接入更多新能源电力已成为重要方向。新能源电力具有波动性，AI负载本身也并非传统稳定负载。风电、光伏等新能源会给电网的可预测性、可调节性带来挑战；GPU集群在任务启动、调度和切换过程中，也会出现快速波动。

“AIDC与电网之间的关系正在发生变化。”在何波看来，传统数据中心更多是电网侧的用电负荷，以保障自身连续运行为核心；但随着AIDC规模扩大、新能源占比提升，如果大规模负载在电网扰动时集中切离，可能进一步加大电网平衡压力。

对此，何波认为，AIDC发展需要经历从“适应电网”到“支撑电网”，再到“主动构网”三个阶段。在这一背景下，源网荷储AIDC成为产业发展重点方向。何波介绍，“源”包括传统电力和新能源，“网”强调稳定友好，“荷”是高价值、高密度、强波动的AIDC负载，“储”则是连接两端、平衡波动的关键资源。通过构网型能源路由器，可以在两端波动之间形成缓冲，推动AIDC成为电网友好的能源节点。

破解高密机柜的供电与散热挑战

当前，在AIDC建设中，高密度机柜带来的直接挑战，是电力能否高效送达。何波表示，传统数据中心单机柜功率多为几千瓦、十几千瓦，如今AI机柜已达到几十千瓦、上百千瓦，未来还将不断走高。

据介绍，在同等功率条件下，如果电压不提升，电流就会增大，线缆数量、尺寸、损耗和发热都会随之增加。因此，AIDC需要通过升压降低电流压力，也需要通过直流化减少变换环节和配电线缆压力，800伏直流电成为产业研究重点。何波介绍，800伏直流首先会在负载高密场景率先应用，但在相当长一段时间内，交流和直流会长期共存。

“800伏直流的落地还需要直流电源、快速开关、锂电系统、母线、熔丝、连接器以及服务器电源等设备和环节共同适配。”何波表示，800伏直流要真正实现规模商用，要看整个产业链是否成熟。

电力供给之外，散热也是AIDC发展亟待解决的难点。何波认为，随着机柜功率进入百千瓦级甚至更高，液冷正在从可选项变为必选项。

“液冷散热能力更强，但也改变了数据中心可靠性边界。液体进入服务器、机柜和二次环网后，漏液、工质变质、脏堵等问题都可能影响服务器运行。尤其在高密机柜场景下，一旦冷却异常，留给运维处理的时间窗口可能只有一分钟到几分钟。”何波认为，AIDC液冷的关键不只是降温，而是让系统可预测、可预警、可控制。通过AI技术反哺基础设施，可以将压力、流量、水温、水质等运行参数用于模型训练，帮助系统更早识别异常趋势，推动运维从故障后处理转向风险前预防。

以全局视角提升算力基础设施效益

在业内看来，AIDC建设具有明显的重资产属性。何波表示，电力、散热、楼宇等基础设施一旦建成，往往需要运行十年甚至更长时间；而GPU服务器等IT设备迭代速度很快。如何让长生命周期基础设施匹配快速迭代的算力设备，成为行业共同面对的问题。

“基础设施要主动适配IT发展，预制化、模块化、产品化，会成为AIDC设计和交付的重要方向。”何波认为，未来AIDC发展仍要依靠基础设施弹性扩容，而AI可以在全生命周期运营中发挥作用，帮助供电、储能、热管理等系统从被动告警走向主动预防。

面向未来，何波认为，AIDC发展需要产业链协同推进。AIDC是长生命周期系统，任何单点优化都不能以牺牲全局可靠性为代价。未来需要相关企业形成共识，共同推动标准、规范和关键技术成熟。