2025年AIDC机房参考设计白皮书_15页_15mb

AI算力设备发展趋势

• AI业务负载特征：模型规模从数十亿参数向数万亿演进，参数量与数据量持续增长，应用领域扩展至自动驾驶、金融、医疗、智能制造等。
• 算力设备演进方向：高密化（功率密度300kW以上）、液冷化（替代风冷）、集群化（张量并行+大规模分布式混合并行算法）。

AIDC机房主要挑战

散热系统设计挑战

• 风液比变化（液冷占比达90%+）、CDU与二次侧流阻非线性增长。

供配电系统设计挑战

• 终端接口不足（需支持1~10MW供电）、配电系统跨代演进压力。

建筑结构设计挑战

• 机房承重需求提升至20kN/㎡、层高需求达7米。

网络布线设计挑战

• 网络布线需求增加10倍级、超节点互联距离约束、运维空间需求增长。

建设周期挑战

• AIDC基础设施需满足AI业务快速交付需求，传统模式需6-8个月。

设计思路建议

散热系统

• 风液同源设计方案、CDU容量弹性设计。

供配电系统

• 中低压配电系统与智算设备解耦设计、末端接口柔性设计。

建筑结构

• 承重能力裕量设计、层高按7米规划。

网络布线

• 双路由设计，短脉络路径优化。

部署模式建议

• 模式一：土建+大机电先行
  • 启动时间：非大规模场景首选，机房就绪周期约3个月。
• 模式二：土建+大小机电模块开发、框采先行
  • 启动时间："模块化、预制化"交付，机房就绪周期约3个月，可缩短至4个月。

标准规范与生态建设倡议

• 标准体系构建：建立高功率、液冷化、弹性解耦等标准团体规范。
• 跨产业协作：推进关键部件供应链协同、可持续技术研发与生态共建。
• 政策响应：结合"东数西算"与"双碳"目标，争取用政策合力推动AIDC可持续发展。