【天极网企业频道】2023年，大模型从“横空出世”到“百模大战”，让行业、企业和用户对于AI的认知提升到了新的高度。一年后的今天，大模型、AIGC等AI应用方兴未艾，围绕解决方案、终端、软件衍生出一系列功能和用例，让AI“看得见、摸得着、用得上”，成为驱动数智化转型、发展新质生产力的一支关键力量。
创作者可以通过AI生成文本、图像乃至视频，并从中获取灵感，提升创作效率;金融行业，通过AI来提升决策效率、把控风险，解决专业资源紧缺、个性化服务不足等难题;医药科研领域，通过AI辅助将新药研发周期从3年缩短至0.5年;矿山矿井作业在AI支持下识别准确率从56%提升至98%…AI正在成为全球经济的重要推动力，预计到2030年，AI将为全球带来近20万亿美元经济产值。
智能助理、智能感知、智慧家庭、智能连接、智慧出行、智慧城市…大有作为的AI改变了生产生活方式，也给IT基础设施带来了深远影响，算力、运力、存力都需要迎接AI“制造”的新挑战。特别是算力层面，AI大模型参数规模正从千亿扩展至万亿，未来还将达到十万亿级别，再加之AI慢思考模型等发展路径，不难预料AI计算资源需求还将迎来爆发式增长。
11月20日举行的2024数据中心标准大会，智算未来之数据中心高峰论坛期间，施耐德电气副总裁、关键电源业务中国中心负责人徐栋指出：随着生成式AI爆发，未来智算中心整体增长趋势将是传统数据中心3到4倍的增量。针对中国数据中心智算需求，生成式AI应用规模有望达到五年内21倍爆发的量级。无论大中小企业，还是互联网，涉及的AI场景和数据中心应用，都将向基础设施提供商提出非常多的挑战。智算中心基础设施及应用架构需要全面地满足不同场景、不同AI客户应用需求。
《算力基础设施高质量发展行动计划》指出，到2025年全国算力规模超过300EFLOPS，其中智能算力占比达到35%。重要的是，AI不仅影响了算力格局分布，紧跟AI需求迭代的新一代芯片、服务器也直接提升了数据中心算力密度，再加上发展绿色算力、实现智能运维、降低TCO的需求迫在眉睫，数据中心的供配电体系、散热设计等也面临全方面、更严峻的考验。
在本次智算未来之数据中心高峰论坛上，施耐德电气指出AI将给数据中心带来“致密化、韧性、适应性”三大关键挑战。对此，施耐德电气将围绕“弹性适配未来变化，模块化设计便于扩容，工程产品化快速部署;高可靠设备确保满载无忧，软件辅助实现全链路可验证及切换无忧;助力应对高功率挑战，优化能源利用效率，实现设计建造运维一体化;安全稳妥的多能接入及可再生能源利用方案，碳可视及可持续发展规划”四大维度来布局。
重点来看致密化趋势对数据中心、智算中心的影响。之所以会有致密化趋势是因为AI业务对于算力、时延都有较高要求，想要充分发挥算力优势，必须缩短设备距离，也就是说让GPU在小范围内共同工作，再加上数据中心资源紧张，就需要提升空间利用和算力密度，具体到IT基础设施上的体现就是致密化。而且，面向智算需求，如在AI训练等应用场景下，IT基础设施将更频繁处在高负载、满负载的运行场景。因此数据中心想要提供更强大算力，需要基础设施围绕自身硬件设计、承重能力、散热、供配电等领域同步升级，释放算力潜能，保证业务高效、稳定推进。
那么全面采用先进、顶级的解决方案不就可以了？当然不是，数据中心、智算中心业务呈现多元化发展趋势，即使迫切需要高算力支撑的AI业务也存在众多细分场景，所以从增效降本、发展绿色算力角度来看，根据具体业务需求灵活定制解决方案才是更优解。
这也正是施耐德电气选择的解题思路。得益于深耕行业多年的技术积累与创新，施耐德电气可以为任何地点、任意规模的数据中心，覆盖从电网到芯片、从芯片到冷源的基础设施、监控和管理软件、运营优化服务等完整解决方案，构筑坚实的算力底座，让数据中心紧握AI机遇，拥抱智算未来。
在今年早些时候，施耐德电气与英伟达共同发布面向智算中心的首个参考设计，覆盖设施供电、制冷、IT机房和全生命周期软件四个技术领域。作为行业重要的发展指导路径，已然指出了一项数据中心发展的重要趋势，散热由风冷逐渐向着液冷发展。
对于风冷、液冷解决方案及数据中心升级改造，施耐德电气更多的是从数据中心发展角度定制解决方案。在高峰论坛现场，施耐德电气指出，基于当前市场与数据中心现状考虑，液冷解决方案并非第一选择。目前，仍有很大一部分机柜(12kW)可以由风冷独立支撑，而针对更高负载需求，施耐德电气构建的风液兼容全栈制冷解决方案，也能助力各类规模和不同需求的数据中心获得量身定制的冷却方案。
如专用于全新人工智能集群的IT机房会封闭更多的液冷机柜以及网络机柜，可由3个液液CDU支撑16个70kW液冷IT机柜和16个40kW的风冷网络柜。液冷机柜和网络柜安装在一个 POD 内，共用一个 1.8m 宽的热通道。
为满足数据中心灵活制冷解决需求，施耐德电气推出的冷板式液冷CDU系统，提供液-液(Liquid to Liquid)、液-气(Liquid to Air)等多种热交换方式，并提供支持机柜内安装、落地式安装等多种型号，从物理场景及功能场景两个维度实现数据中心、智算中心的“散热设计按需定制”。
随着AI大模型向着万亿、十万亿级别演进，加上更复杂的应用落地、业务场景实践，千行百业都将加速拥抱AI发展。在算力驱动数字经济发展的进程中，每1%的算力规模增长，将带动数字经济增长0.4%。据“中国人工智能市场支出预测2024-2028”显示，未来生成式AI复合增长率将达到41.8%，其他AI复合增长率也有16.9%。
由此不难看出发展智能算力的重要性。而卓越的智算中心设计方案能够充分利用空间资源、算力资源，灵活应对致密化挑战，减少影响算力扩容的瓶颈，夯实高效、稳定算力与服务的根基。如施耐德电气的完整解决方案，能够灵活适配多类业务规模并提供弹性扩容空间，还可以助力降低TCO、运维成本，推动绿色算力。与此同时，在中国市场，施耐德电气能基于良好的本土研发和制造能力，以及在全球市场积累的经验，从合作伙伴及市场实际需求出发，攻克阻碍智能算力发展的重重难题，实现互利共赢。
