超训练部分。 1.2 技术破局：从GPU集群到分布式协同一体 建设和运营智算中心需要巨大的资本投入，包括购买昂贵的AI芯片、建设高密度机房等。AI工作负载对 网络带宽和存储性能有极高的要求。AIDC需要优化网络架构，例如采用高吞吐量的以太网或InfiniBand，并 部署高速、大容量的存储系统。互联网公司通常具备强大的云计算、大数据、人工智能等核心技术积累和研 发实力，能够快速迭代和推出 的比较如下（表2-1）所示： 表2-1 运营商和互联网企业智算中心 智算网络核心技术 19 中国电信智算建设重点规划“2+3+7+N+M”的智算布局，建设“中心集群+边缘DC”一体化的 AIDC，在内蒙古和贵州打造两个公共智算中心，在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝等地建设大型智算 中心和超算集群，重点承载AI训练、高性能计算等需求，在省会城市及重点地市部署边缘算力池，提供低时 延 2025 12. 《Data center capex and IT component markets》 Dell‘Oro 参考资料 缩略语 英文全称 中文全称 缩略语 AIDC AI Data Center 智算中心 BBR Bottleneck Bandwidth and Round-trip 拥塞控制算法（谷歌提出） CPO

城市算力通过算力城域网就近服务本地用户 面对算力产业快速发展趋势，中国电信推出了面向智算的新一代 数据中心（AIDC，Artificial Intelligence Data Center）基础设施技术方 案，在高算力规模、高功率密度、高弹性需求背景下，同时兼容通算、 超算、智算，甚至未来的量子算力。在 AIDC 基础上，中国电信积极 布局算力基础设施建设，面向政府、企业、科研机构等提供就近的高 效算力 版） 5 验结果表明算效、TTFT、TPOT 等指标劣化小于 3%，充分证明算力 城域网方案的技术可行性。 算力城域网具备算力高效整合、算力无损输送、算力服务即取即 用等关键能力，通过构建 AIDC 与用户之间的安全高速通道，支撑城 市算力和行业算力就近服务本地算力用户。算力城域网通过高弹性、 高吞吐、高可靠的一跳入多算等网络新型服务能力，为政府、企业、 科研机构各类客户提供高效便捷的算力服务，加速数字化转型进程， 阶段。数据入算阶段要求网络能够满足 TB/PB 级海量数据的高效传 送。考虑到数据敏感用户的数据“不落盘”要求，还需要网络具备高 稳定和数据无损传输能力，实现用户私域存储与 AIDC 之间的高效拉 远训练。模型训练阶段当前面临单 AIDC 算力资源受限、零散算力资 源未利用等问题，亟需通过分布式协同训练实现算力资源高效整合， 要求网络提供无损、高吞吐的高性能算间互联。模型推理阶段包含推 理结果生成

....................... 15 在 AIDC 需求释放态势下对 HVDC 技术放量的市场推演 .................................................................................... 16 需求侧：看好 HVDC 在 AIDC 需求驱动下突破渗透率瓶颈 .................. 300Pflop/s 的 S1 级超算中心（通常为国家级 超算中心或国家级实验室）为例，计算节点的用电需求为 25～28MW，高速网络、存 储等节点的用电需求合计 2MW 左右。 3） 智算中心 AIDC-智能算力：通常采用芯片异构计算架构，结合 CPU、GPU、NPU、TPU 等多种芯片，形成高并发的分布式计算系统。随着智算需求的持续增加，当前我国智算 中心用电规模可以达到 100-200MW（根据 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 10 工业/能源 综上所述，我们认为 AI 数据中心将加速传统数据中心向智算中心 AIDC 的切换，展望后续， 或将面临四大挑战催化供配电系统迭代。 #1 电能供应：电能消耗随 AIDC 市场（推理算力需求带动）规模提升和硬件功耗膨胀相应 增长，对电力接入、电能利用率和能源利用效率（PUE）提出挑战； #2 空间利用：随着数据中心

（二）海外加快十万/百万卡集群演进，跨地域的多节点协同部署成为新方向。21 3、AIDC 基础设施持续升级，绿色化转型不断深化...................................................................22 （一）AIGC 发展推动 AIDC 容量快速增长，网络等配套基础设施持续升级。.......22 （二）AIDC 绿色低碳转型在能效优先、算电协同方面不断深化。. 模型在千卡规模下的分布式智算中心互联验证，初步证实大模型跨智 算中心分布式协同训练的可行性。 3、AIDC 基础设施持续升级，绿色化转型不断深化 （一）AIGC 发展推动 AIDC 容量快速增长，网络等配套基础设施 持续升级。 一是全球企业持续加大 AI 基础设施投资，推动 AIDC 基础设施容 量规模快速增长。2025 年初，微软、亚马逊、谷歌和 Meta 纷纷表示， 在去年创纪录的支出之后，将在 Research 数据显示，截至 2024 年底，全球超大规模数据中心的总容量在不到 四年的时间里翻了一番，预计未来四年内全球超大规模数据中心的总 容量将再次翻番。二是增强无损以太网逐渐成为 AIDC 网络发展的主 智算产业发展研究报告（2025） 23 流方向。智算中心对网络在高带宽、零丢包、超低时延、高可用性等 方面性能要求更高。目前，智算中心采用的网络互联技术主要有 IB （InfiniBand）和

....................... 15 在 AIDC 需求释放态势下对 HVDC 技术放量的市场推演 .................................................................................... 16 需求侧：看好 HVDC 在 AIDC 需求驱动下突破渗透率瓶颈 .................. 300Pflop/s 的 S1 级超算中心（通常为国家级 超算中心或国家级实验室）为例，计算节点的用电需求为 25～28MW，高速网络、存 储等节点的用电需求合计 2MW 左右。 3） 智算中心 AIDC-智能算力：通常采用芯片异构计算架构，结合 CPU、GPU、NPU、TPU 等多种芯片，形成高并发的分布式计算系统。随着智算需求的持续增加，当前我国智算 中心用电规模可以达到 100-200MW（根据 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 10 工业/能源 综上所述，我们认为 AI 数据中心将加速传统数据中心向智算中心 AIDC 的切换，展望后续， 或将面临四大挑战催化供配电系统迭代。 #1 电能供应：电能消耗随 AIDC 市场（推理算力需求带动）规模提升和硬件功耗膨胀相应 增长，对电力接入、电能利用率和能源利用效率（PUE）提出挑战； #2 空间利用：随着数据中心

随着人工智能生成内容（AIGC）和高性能计算场景 的涌现，市场对算力的需求正在由通用基础算力向 智能算力跃升。“算力 1.0” 阶段的传统数据中心主 要提供存储与分发服务，如今以人工智能训练和推 理为核心的新型智算中心（AIDC）正在开启 “算力 2.0” 阶段，具备大规模和高性能数据处理、智能调 度、融合协同等特征。 算力需求多元化与智能化 集中式云计算数据中心与分布式边缘数据中心的协 同将更加紧密，形成覆盖云、边、端的立体化算力 作为关键信息基础设施，数据中心必须保障全天候不间断运 行，任何电力中断都可能导致停机甚至数据丢失。在高负载、 连续运行的工况下，数据中心的电气系统需满足多层面的稳 定性要求。 与传统数据中心电力负荷相对平稳不同，AIDC 在大模型训练 和推理过程中，算力负载波动快速且不可预测，供配电系统 需具备更迅捷的响应能力。 一些常见运行问题——如设备老化、负载波动、短路、谐波 污染干扰等可能引发电气设备故障，或受到如自然灾害、电 PUE（Power Usage Effectiveness）电能使用效率 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）人工智能生成 内容 AIDC（Artificial Intelligence Data Center）智能算力数据中心 UPS（Uninterruptible Power Supply）不间断电源系统 BoP（Balance

中国联通与腾讯集团合作的首批智算集群项目⸺中国联通宁夏中卫云数据中心：该项目总投资 10 亿，建成后将具备 12 万架标准机柜、28 万 GPU 卡算力供给，部署超过十万卡规模的智算集群，成为西部地区最大的 AIDC 智算中心。未来还将打 造占地 1000 亩、承载能力超 1GW 的超大规模智算园区，向“超大建设规模、超快交付速度、超低时延传输、超强智能应用、 超高安全运营”目标迈进。 正泰为客户提供主 专家系统； 模块化设计，满足未来扩容需要 正泰一体化智能电气解决方案 正泰一体化智能电气解决方案亮点 中国智算中心供配电系统应用市场研究报告（2025） 22 中兴通讯预制化电力模块帮助AIDC 灵活扩容，极速交付 预制化电力模块：属供配电模块，可实现从 10KV 输入到交流 380V/ 直流 240V 不间断电源输出。 用户对产品的重点要求：可靠性提升，效率提升，占地面积节省，快速交付，智能化运营。

3% 提升至 2025 年的 35%。 一、智算中心概述 （一）智算中心概念与功能 智算中心即智能计算中心（Artificial Intelligence Data Center， 简 称 AIDC），一般认为是在传统数据中心的基础上，基于 GPU、TPU、 FPGA 等人工智能芯片及计算框架构建的人工智能基础设施，可以支 撑大量数据处理和复杂模型训练。智算中心狭义上是智能算力的物理 载体，是“机房+网络+GPU 建 规 模 IT 容 量 达 1144MW、中国区近 900MW。 字节跳动（对应营收超 50 亿）、网宿科技、微 软等 润泽科技 43.51 亿元 2023 年底全国已建成 7 个 AIDC 智 算基础设施集群，已交付 10 多个智 算中心，合计规划约 61 栋智算中 心、32 万架机柜。 字节、华为、京东、快 手、美团、中国电信等 宝信软件 34.91 亿 元 （ 服务

54相比进一步改善。其中，东北、华北等北部地区充 分利用自然风冷等自然优势，平均PUE分别为1.40与1.39、远低于华南、华中等南部地区平均PUE1.53与1.54。 Ø 随着智算数据中心能耗的持续提升，AIDC节约用能成为大势所趋。美国发布《数据中心优化倡议（DCOI）》，要求既有数据中心的PUE达到1.5，新建数据中心为1.4。德国出台《能源效率 法案》，要求2026年7月或之后开放的数据中心PUE达到为1 56kW，此外需要配套10台网络与存储机架，合计功率10×12=120kW。因此，参考维 谛的设计方案，计算服务器功率占AI数据中心IT负载的90%。 Ø 综上，我们估计AI计算芯片功耗占未来AIDC整体IT功耗占比约为60%-75%。 GPU, 5600 （8×700） CPU、内 部网络连 接、 NVLink, 3600 存储、管 理等, 183 网络网络 连接, 729

他人工智能相关场景，如图像渲染、金融量化、医 药开发、自动驾驶、智能制造等。 来源：公开资料、专家访谈、艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 数据中心 （IDC） 超算中心 （HPC） 智算中心 （AIDC） 整合通用算力资源，为各类企 业业务提供综合的算力支持 汇集高质量算力资源，以满足大 规模科学研发及工程计算需求 聚合智能算力资源，结合智算服务及生 态，为企业人工智能业务提供专业服务 建设