
12月18日,长城证券发表研究报告称:传统数据中心采用分层解耦的规划设计方式配资平台买卖股票,按计算、存储、网络等部件分别采购建设,适用于多数通算任务。但在面向大模型训练等高并行智能计算场景时,传统架构面临挑战,AIDC应运而生并呈现出新的架构特征。AIDC形成了以算力底座层、平台服务层、模型使能层和行业应用层为核心的新型架构。AIDC必须将算力底座构建为如超级计算机般精密协同的系统,实现“DC as a Computer”,传统按部件采购建设模式无法满足要求。在架构上,算力底座与模型使能层、模型使能层与业务应用层之间可解耦,但各层内部需高度垂直整合,以实现高效算力与一体化运维,保障高并行智能计算的稳定高效运行。根据IEA数据显示,AI服务器的电力消耗相比传统服务器将增加五倍,这将导致2030年数据中心的电力总消耗翻倍美国、中国和欧洲占全球数据中心容量的82%,IEA预计到2030年数据中心电力需求增长中,美国占比超过50%以上,中国和欧盟占比6-10%。AI工作负载的指数级增长正在增加数据中心的功率需求,传统机架电源遇到限制。
随着服务器机柜功率的跃迁式提升,数据中心供电系统亟需新的解决方案,以应对未来单个机柜高达兆瓦级的运行功率。HVDC技术采用更高等级的直流母线电压(如DC240V)进行输电,再经由DC-DC电源模块降至DC48V供给服务器主板。该架构以锂电池BBU替代传统UPS中的铅蓄电池,同时省去了UPS的逆变与整流环节,从而显著提升了电力传输的转换效率。从2027年开始,NVIDIA正在率先向800VHVDC数据中心电力基础设施过渡,以支持1MW及以上的IT机架。传统的数据中心配电涉及多次电压转换,会导致效率低下并增加电气系统的复杂性。根据智研咨询报告,随着头部企业加速推进800VHVDC电源产品的研发与落地,预计到2030年,全球AI数据中心800VHVDC市场规模将达到354亿元,2026–2030年间年复合增长率高达46%。
在人工智能技术快速演进与相关行业高速增长的背景下,芯片功耗持续上升,促使制冷方案趋于多样化。随着机架功率密度不断提高,风冷技术的有效散热边界约为40-60kW/机架。超越此阈值后,无论从散热效能还是成本角度考虑,均需转向液冷方案部署。因此,数据中心制冷正从纯风冷模式向风液混合模式演进。数据中心能耗持续攀升,液冷技术被视为关键的突破方向。根据IDC数据显示显示,2025年人工智能数据中心的IT能耗预计达77.7太瓦时,为2023年的两倍;到2027年或将进一步增至146.2太瓦时。从2022年至2027年的年复合增长率预计为44.8%,五年内增长约六倍。液冷技术通过提升计算密度、降低整体能耗,为数据中心节能提供重要路径。全栈液冷方案能够推动计算节点、机柜乃至数据中心多层面向绿色低碳转型。IDC预计2028年中国液冷服务器市场规模将达到105亿美元,2023年至2028年的复合增长率约48.3%。
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