行业挑战 - 人工智能大模型快速渗透千行百业，AI应用广度与深度不断突破 [1] - 智算中心建设面临全新挑战：GPU功耗十年增长5.5倍，建设周期从12个月压缩至6-9个月，专业运维人员缺口突破53%，单次宕机损失可能超百万美元 [1] - 传统数据中心“被动响应”的建设模式已难以为继，行业需转向“标准化+模块化分布式架构” [1] 安全可靠 - AI集群单机柜功率密度达20–50kW并快速向200kW迈进，10MW智算中心算力相当于传统通算数据中心上百倍，故障恢复时间窗口从2分钟压缩至30秒以内 [2] - 安全可靠是智算中心不可动摇的基石，是决定业务生死的核心竞争力 [2] - 公司构建覆盖“产品—架构—智能—运维”四维度的全生命周期安全体系，通过FusionPower智能供电系统、模块化UPS与智能锂电“拉远+隔离”部署阻断风险传导 [2] - 采用三层BMS安全架构实现关键部件寿命预测与故障提前预警，将被动告警升级为主动AI预测性维护，实现“1分钟发现、3分钟分析、5分钟恢复”高效响应 [2] 弹性敏捷 - 智算中心建设面临“规划周期长”与“需求变化快”矛盾，建设周期从18–24个月缩短至6–12个月上线 [3] - 公司以模块化技术为核心构建弹性敏捷建设体系，核心在于“四化”：子系统解耦化、功能模块化、模块预制化、高密融合化 [3] - 通过“四化”实现串行施工变并行施工，工程产品化，推出3.2MW室外电力模块及混合制冷方案 [3] - 华为云（芜湖）数据中心项目仅用3个月完成交付，支持按需扩容，实现CAPEX与OPEX最优平衡 [3] 绿色低碳 - 数据中心需满足算力增长需求并扛起低碳发展责任，与国家发改委《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》要求高度契合 [6] - 在供电端，公司UPS在S-ECO模式下效率高达99.1%；在制冷端推动风冷与液冷融合，通过AI调优实现冷源统一 [6] - 打通L1能源基础设施与L2算力基础设施信息流，推动绿电直供、削峰填谷 [6] - 国家气象局项目采用公司全套绿色解决方案，PUE值低于1.3，成为“东数西算”工程中低碳数据中心标杆 [6] 生态与战略 - 公司目标是通过技术输出与生态合作推动整个行业高质量发展，未来竞争是技术创新能力、生态协同能力与场景适配能力的综合较量 [7] - 公司优势在于“全栈能力”与“自我验证”闭环，基础设施团队能在AI服务器规划初期深度参与，确保方案与算力需求精准匹配 [7] - 所有新方案均先在自有业务中部署验证，公司数字能源产品上市前至少已在华为云运行一年以上 [7] - AI爆发将数据中心电力需求推入“吉瓦时代”，电力成为比芯片更基础的战略资源，公司目标是打造安全、敏捷、绿色的智算底座 [8] - 公司RAS理念正在重塑智算中心发展格局，为“东数西算”战略落地与“双碳”目标实现提供支撑 [8]

AI算力需求爆发式增长 - 到2035年，全社会算力总量将增长10万倍[2] - 中国日均Token消耗量从2024年初1000亿增长至2025年6月的30万亿，增长300多倍[3] - 2024年全年中国公有云大模型调用量为114万亿Tokens，2025年上半年即飙升至536.7万亿Tokens[3] - 全球20亿活跃AI用户产生的海量数据处理需求使AIDC从"辅助设施"升级为"核心生产力"[3] 智算中心建设面临的挑战 - AI大模型训练对算力连续性要求较传统通算提升两个量级：10MW智算中心算力密度相当于100个传统通算中心[4] - 智算中心故障响应时间需压缩至30秒，传统数据中心要求2分钟以内，故障影响半径扩大3倍[4] - 单机柜功率从2.5kW标准提升至8kW、10kW，甚至20kW、50kW[5] - AIDC时代"白空间"与"黑空间"比例从传统2:1逆转为1:3，3/4场地被配电、散热设备占据[6] - 传统数据中心18到24个月建设周期与算力"一年一迭代"速度形成致命错配[7] - 服务器更新周期3到5年，数据中心基础设施设计寿命10至15年[7] 华为AIDC解决方案框架 - 提出RAS理念：Reliable安全可靠、Agile弹性敏捷、Sustainable绿色低碳[8] - 构建覆盖产品、架构、管理、运维的四层防护体系，实现从器件到系统全生命周期可靠[8] - 锂电池告警覆盖率92%，报警准确率97%，最高可提前七天预警[9] - 通过"解耦化、模块化、预制化、高密融合"四化方案将数据中心交付周期缩短60%以上[10] - 将AIDC拆分为IT、供配电、制冷三大独立子系统，实现串行施工向并行施工转变[11] - 华为云（芜湖）数据中心机电安装仅用71天完成，较传统方案节省50%时间[11] 绿色低碳技术路径 - 华为UPS在S-ECO模式下效率高达99.1%[14] - 通过高效供电、高效制冷、系统高效、算电协同四大路径实现全链路降碳[13] - 风冷和液冷系统走向融合化，冷源统一化，通过AI手段对制冷系统做系统级能效调优[15] - 打通L1能源基础设施与L2算力基础设施信息流，通过AI算法根据负载波动调节设备状态[15] 行业发展趋势 - 计算领域将突破传统冯•诺依曼架构束缚，在计算架构、材料器件、工程工艺、计算范式四大核心层面实现颠覆性创新[3] - 数据中心设计思路从"大系统"向"标准化+模块化分布式架构"演变[16] - AI算力需求推动数据中心向超高功率、超高密度和超大规模发展[16]