行业趋势：AI数据中心（AIDC）成为新质生产力核心基础设施 - 2025年人工智能正从技术探索迈向规模化落地的关键拐点，企业对AI的需求转向“数据—算力—模型—应用”全链路的智能支撑 [1] - 传统数据中心（IDC）正加速向人工智能数据中心（AIDC）演进，成为推动新质生产力发展的核心基础设施 [1] - AIDC的本质已发生根本性转变，从被动承载计算任务的“资源容器”转向主动赋能产业的“智能生产系统” [3] 核心理念：从资源中心到能力中心与产业引擎 - AIDC的核心逻辑是从“资源中心”转向“能力中心”，目标是实现“无感化用AI”，成为一个能够持续输出智能产出的生产系统 [2] - AIDC与传统IDC的核心区别在于，其本质是“产业智能生产力的培育载体”，而非单纯的算力设施 [3] - 要成为区域AI产业集群的“核心引擎”，关键在于做好“需求承接”、“要素聚合”和“能力沉淀”三件事 [3] 实践模式：按需供给与生态构建 - 北电数智在佛山南海桂城智算中心的实践实现了“算力跟着产业需求走”的按需供给模式，通过“智能调度+生态链接”机制解决“算力供需错配”问题 [3] - 公司构建覆盖数据、算力、模型和应用场景的全栈协同体系，企业无需关注底层技术细节即可直接调用贴合自身业务场景的AI工具 [3] - 通过与佛山合作，依托AIDC底座共建了“AI+制造+文旅”的产业生态，推动形成本地化的智能创新闭环 [4] 技术突破：高算力与低能耗的统一 - 在北京数字经济算力中心（“星火・761”项目）中，实现了1000P算力规模的同时，PUE（能源使用效率）低至1.146 [5] - 技术架构完成从“硬件堆叠”到“全链路协同”的变革，通过复合制冷、算电协同等前沿技术集成应用实现高性能与低能耗的统一 [5] - AIDC具备强大的动态适配能力，能够灵活应对大模型迭代和多样化行业场景的变化 [5] 国产化与生态支持：降低产业AI化成本 - 针对国产芯片“适配难、落地慢”的行业痛点，通过国产算力PoC平台已完成11款国产芯片的适配，并实现其中10款的规模化纳管 [6] - 异构算力的核心价值在于降低产业AI化的适配成本，同时提升国产芯片的落地效率，形成“芯片—算力—产业”的正向循环 [6] - 此举增强了我国AI产业链的自主可控能力，为千行百业提供更加灵活、多元的技术选择 [6] 数据价值：从成本负担到智能生产要素 - AIDC推动数据全生命周期的智能治理与价值转化，解决企业“存储成本激增”与“数据资产化难”的双重困境 [6] - 通过三层体系实现数据价值跃迁：分级存储与智能调度、建设可信数据底座、开展场景化数据赋能 [6] - 通过“数据—算力—模型”的协同，让数据从静态资产变为动态的智能生产要素，使数据成为可衡量、可交易、可增值的战略资源 [7] 安全与可控：AIDC全栈安全体系 - 提出“AIDC全栈安全体系”解决方案，确保系统“可控、可信”，防止技术偏离产业需求与人文价值 [8] - 体系涵盖技术、机制、治理三个层面，包括嵌入产业需求校验机制、建立“人机协同”流程、以及通过数据分级和模型审计保障决策过程可追溯 [8] - 技术必须服务于产业与社会需求，例如在制造业AI方案中结合生产工艺标准设置决策边界 [8] 方法论：可复制与可工程化的实施路径 - “星火・761”项目的意义在于验证了一套可复制、可推广的AIDC实施路径 [8] - 成功经验归结为“需求导向”和“体系化建设”，通过“高密度算力集群+全栈协同架构+智能运营体系”构建贴合产业节奏的AIDC平台 [9] - 该平台已在政务、医疗、工业、AI for Science（AI4S）等多个领域落地应用，展现出强大的跨行业适应能力 [9] 未来展望：可演进的设计与价值重塑 - AIDC的长期适配性源于其“可演进”的设计逻辑，模块化架构支持弹性扩展，全栈适配能力兼容不同代际的技术演进 [9] - 下一代数据中心不仅是技术设施的升级，更是产业逻辑的重构 [9] - AIDC的使命是让每一个组织都能无感地使用AI，让每一份数据都转化为智能生产力，其正在重塑算力的价值链条 [10][11]