人工智能領域正掀起一股前所未有的熱潮，特別是在2023年末至今，大型模型的應用如雨后春筍般涌現，迅速催生了一批用戶量破千萬乃至上億的超級應用程序。這股浪潮不僅推動了科技城市的快速發展，更讓眾多城市夢想著成為“模都”。
如同歷史上的技術轉折點催生了眾多知名企業，如今正處于拐點的AI技術不僅預示著新一批明星企業的崛起，更將重塑萬億級產業格局。這一切變革的基石，正是算力的革命。海量的基礎設施支撐著各行各業的數字化轉型，使AI技術滲透到我們生活的方方面面，共同構建了一個安全、健康、和諧且充滿希望的數字世界。
華為數字能源在2025年1月13日舉辦了一場以“讓數字世界堅定運行”為主題的數據中心能源十大趨勢發布會。會上，華為數字能源數據中心能源領域總裁堯權對十大趨勢進行了詳細解讀。
趨勢之一，安全可靠已成為智能計算數據中心（智算DC）的首要核心需求。盡管人們普遍預期宏大的投資與建設敘事會占據榜首，但安全可靠卻意外奪冠。堯權指出，“數據中心壞不起，安全故障的代價太大。”的確，隨著AI服務器成本的飆升和故障域的擴大，一旦數據中心出現問題，不僅是投資的巨大浪費，更可能帶來競爭機會、信任和品牌的嚴重損失。
趨勢之二，隔離式架構成為保障智算設施安全的最優選擇。隨著數據中心功耗的急劇增長，鋰離子電池逐漸取代了傳統的鉛酸儲能。然而，鋰離子電池的熱失控風險不容忽視。華為數據中心能源認為，通過規范化部署應用和隔離式架構，可以最大程度地保障算力設施的安全性。這種物理安全措施將強電與IT機房進行拉遠部署和隔離，從而有效控制故障范圍，降低業務風險。
趨勢之三，連續式制冷是智算高密場景的必要能力。隨著智算中心功率密度的增加，制冷系統的故障響應時間被壓縮到秒級。華為數據中心能源提出連續式制冷方案，確保正常制冷不中斷，實現供電連續、無感切換，并能在極端和異常場景下快速恢復制冷，最大化減少損失。
趨勢之四，AI將顯著提升數據中心運維的主動安全。利用AI預測能力，可以對實時設備數據和云端數據進行分析，提前發現潛在問題，如阻抗、短路、過熱等，從而有效預防風險。統計顯示，掉電、起火和高溫是數據中心的主要故障原因，AI的應用將顯著提升數據中心的穩健性和韌性。
趨勢之五，專業化服務是數據中心可靠運行的堅實保障。數據中心的壽命長達10-15年，其長期安全可靠運行的關鍵在于專業化服務。隨著智算時代對應急響應時間的要求越來越高，故障預防和預測成為關鍵。強大的AI工具、定期的機器巡檢以及高度專業度的服務，包括專業的工程師、軟硬件平臺和流程標準，都是保障數據中心穩定運行的重要因素。
趨勢之六，模塊化架構是應對AI數據中心需求不確定性的關鍵。傳統的數據中心項目型工程化交付方式缺乏彈性，難以滿足彈性演進和平滑擴容的需求。模塊化架構則能夠靈活匹配不同的算力部署，滿足差異化、多元化的算力場景需求。華為蕪湖數據中心的快速落地和二期擴容就是一個生動的例證。
趨勢之七，子系統預制化是AI數據中心快速交付的有效手段。預制化能夠減少現場工作，簡化復雜環境的影響，提高生產效率。華為作為預制化數據中心的倡導者和引領者，已經在這一領域持續研發和創新了13年。子系統預制化方案不僅提高了生產效率，還降低了部署時間，如馬來西亞某60MW的AI數據中心就實現了TTM11個月快速上線。
趨勢之八，供電高效在AI數據中心的價值日益凸顯。隨著行業從通算轉向智算，液冷成為備受關注的方案。華為數據中心能源認為，供電高效將成為關鍵，業界對供電效率的關注正從模塊高效走向系統高效。系統高效能夠解決數據中心面臨的高能耗問題，盡管程度有限，但仍需華為數字能源等廠商破解難題。
趨勢之九，AI將賦能數據中心綜合能效提升。AI不僅能夠提升供電能效，還能提升制冷能效，從而整體上提升數據中心的綜合能效。在供電方面，AI通過輪巡控制供電設備，根據負載情況靈活調控；在制冷方面，AI根據設備環境的實時狀況精細調整制冷能效，實現智能化的能效調優。
趨勢之十，算電協同將成為數據中心建設的新模式。由于數據中心用電量大，電力短缺地區難以建設新的數據中心。因此，數據中心可以通過建設光伏等方式形成電力自給，或在光伏豐富的區域周圍規劃、設計和建設數據中心。數據中心還可以與電網協同，參與電網的調頻調峰，解決電網穩定性問題，獲取收益，并根據自身訓練/推理需求按需調度負載，實現綜合效率最優。
堯權最后表示，華為數據中心能源堅信，在與行業伙伴們的共同努力下，將共同推動數據中心的發展，讓數字世界堅定運行。
