本文基于华为发布的《AI DC 白皮书》，结合中国信息通信研究院、Gartner、Omdia、麦肯锡等全球权威机构的产业研究数据与成果，系统解读智能时代下智算数据中心（AI DC）的产业演进逻辑、核心技术特征、分类建设方法论与行业实践。白皮书深入分析了 AI 技术不可逆的发展趋势对企业数字化架构的重构作用，明确了 AI DC 从传统数据中心的成本中心向企业创新中心、价值创造中心的核心定位变革，拆解了超大型、大型、小型三类 AI DC 的建设需求与技术路径，并提出了产业发展的核心倡议与未来趋势，为企业 CIO 规划建设智算数据中心、推动 AI 技术落地行业核心场景提供系统化的参考框架。

来源：华为，AI DC白皮书2026

PART 01

智能时代 AI 发展的宏观图景与核心驱动力

1.1 AI 作为通用目的技术的不可逆发展趋势

自 1956 年达特茅斯会议首次正式提出 “人工智能” 定义以来，AI 技术历经两次发展低谷，始终保持技术迭代与产业渗透的核心节奏。生成式 AI 的爆发式发展，让人类通往通用人工智能（AGI）的路径前所未有的清晰，AI 已然成为不可逆转的产业趋势，而非短期技术潮流。

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从产业规模来看，根据中国信息通信研究院相关数据，截至 2024 年 7 月，全球 AI 企业近 3 万家，全球人工智能大模型数量达到 1328 个，其中中国企业在不到 2 年时间内发布了 478 个人工智能大模型；斯坦福大学《2024 年人工智能指数报告》显示，2023 年至 2024 年第一季度，全球 AI 独角兽企业已达 234 家，新增数量占全球新增独角兽总量的 40%，尽管 2023 年全球 AI 投资总额有所下滑至 1892 亿美元，但生成式 AI 领域投资较 2022 年增长近 8 倍，达到 252 亿美元。AI 技术正引发全产业链的新一轮工业革命，成为继蒸汽机、电力、计算机、互联网之后，又一项具备跨时代意义的通用目的技术，其具备多场景适用性、全经济领域渗透力、极强的技术互补性与产业溢出效应，将深刻重构人类社会的生产与生活方式。

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AI 引发的变革将是全方位的，集中体现为四大核心革命：一是体验革命，通过自然化的人机交互重构用户服务的体验边界；二是效率革命，通过自动化、智能化的流程重构，大幅降低社会运行的边际成本；三是经验革命，将行业隐性经验转化为结构化的模型能力，实现专业知识的规模化复用；四是科研革命，以 AI 驱动的科研范式重构，大幅缩短基础科学与技术研发的周期。这四大革命共同推动人类社会从以数据和信息为主的信息社会，迈向以知识和智慧生产为主的认知社会。

1.2 智能经济成为数字经济发展的核心引擎

数字经济已成为全球经济增长的核心动力，根据中国信息通信研究院数据，2023 年美国、中国、德国、日本、韩国五个国家的数字经济总量已逾 33 万亿美元，年增长率超过 8%，数字经济对 GDP 的贡献达到 60%。而人工智能技术的成熟，正推动数字经济进入以智能经济为核心的全新发展阶段。

智能经济是以效率、和谐、持续为基本坐标，以物理设备、电脑网络、人脑智慧为基本框架，以智能政府、智能产业、智能社会为基本内容的经济形态，其将在三个层面带来产业底层变革：一是人机交互模式的优化，实现自然化、无感化的人机协同；二是 IT 基础设施的全面重塑，构建以算力为核心的高效智能信息处理与传输体系；三是新业态的持续催生，激发跨领域的技术融合与商业模式创新。华为预测，至 2030 年，全球智能经济规模将超过 18.8 万亿美元，为 ICT 产业开启全新的战略增长窗口。

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1.3 AI 对千行万业的深度重塑与全场景渗透

AI 技术的产业渗透已从单点通用场景，向行业核心生产场景全面深入，呈现出 “每个行业都将被 AI 重塑，每个应用和软件都值得用 AI 重写” 的核心特征。

从行业渗透来看，自动驾驶技术在 2024 年中国新能源汽车市场的渗透率已超过 51%，颠覆了传统汽车产业的产品与服务逻辑；金融行业已在智能风控、智能投顾、智能客服等场景实现规模化 AI 应用，渗透率超过 70%；钢铁、化工、电力等流程制造业，正通过 AI 实现工艺优化、设备预测性维护、生产调度优化，突破传统机理模型的能力边界。AI 不仅能推动行业效率提升，更具备颠覆落后生产力的能力，印度 IT 服务外包业受 AI 技术冲击，过去一年五大 IT 服务公司裁员 69197 人，创下 20 年新高，印证了 AI 对产业格局的重构能力。

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从应用重构来看，生成式 AI 带来的 AI2.0 变革，并非 AI1.0 的简单升级，其通过海量无标注数据训练的基础大模型，实现了跨领域知识的沉淀与智慧生成，将创新成本降至近乎为零。AI 应用正从边缘支撑型场景，向核心生产型场景全面延伸，从办公助手、智能客服等通用场景，逐步深入产品设计、工艺控制、供应链优化、风险预警等企业核心业务环节，形成了 “基础大模型 - 行业大模型 - 场景模型” 的三级应用体系，实现了 AI 能力与行业需求的深度匹配。

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1.4 AGI 发展的理想主义与现实主义双轮驱动

全球 AI 产业的发展，始终在理想主义的技术突破与现实主义的商业落地之间形成协同效应，二者交相辉映共同推动产业进步。

理想主义者以科学家与工程师为核心，将 Scaling Law 推向极致，致力于 AGI 的终极目标。2015 年 OpenAI 牵头启动 AGI 实验，2020 年 GPT-3 推出确立 Scaling Law 为 AGI 的第一性原理，投资规模超 1000 亿美元的 “星际之门” 计划启动，目标在 2028 年建成数百万 XPU 算力卡互联的集群数据中心，未来 10 年内将深度学习的计算能力提升 100 万倍，持续拓展 AI 技术的能力边界。

现实主义者以企业与市场参与者为核心，聚焦 AI 技术的商业化落地与价值闭环。当前 90% 的大型企业计划投资 AI，但真正实现规模化部署的仅占 10%，大量 AI 项目仍处于试点阶段便停滞，核心矛盾在于技术能力与商业价值的脱节。现实主义的核心诉求，是让 AI 技术进入企业核心生产场景，实现收益大于成本的商业正循环，通过行业场景的落地应用，为技术研发提供持续的资金反哺与数据反馈。

AI 产业的健康发展，需要理想主义与现实主义的深度结合。垂直方向上，既需要科学家的理想主义推动技术底层突破，也需要商业现实主义实现技术的场景化落地，在登顶珠峰的同时实现沿途下蛋，形成技术突破与商业成功的正向循环，这也是 AI 产业长期可持续发展的核心逻辑。

PART 02

企业 AI 落地的核心逻辑与架构体系

2.1 企业 AI 发展的确定性与不确定性

企业在推进 AI 落地的过程中，始终面临着确定性与不确定性的双重博弈，能否以战略的确定性应对技术的不确定性，是企业 AI 转型成败的关键。

从不确定性来看，生成式 AI 本身兼具革命性创新与内在局限性，给企业落地带来了多重挑战。一是模型能力的不确定性，大模型既能够完成高难度的数学竞赛证明，也会出现基础数值比较的错误，输出内容的稳定性、可解释性不足，在对精度要求严苛的行业场景中应用受限；二是技术迭代的不确定性，大模型更新换代速度极快，企业面临 “建成即落后” 的架构风险，大量前期投入可能因技术迭代而失效；三是投资回报的不确定性，AI 基础设施建设投入巨大，若无法匹配高价值业务场景，极易出现 “巨大的 AI 投资仅换来写作助手” 的投入产出失衡问题。

从确定性来看，AI 对企业的核心价值具备不可替代的长期确定性。企业最大的浪费，是经验和人才的浪费，海量沉睡的数据、沉淀的业务知识、内化于流程的行业经验，是企业最核心的无形资产，而 AI 技术是实现这些资产价值最大化的核心抓手。企业通过引入基础模型、行业模型，构建私有化场景模型，能够实现行业经验、企业知识的高效沉淀与复用，达成 “1 个顶级专家 + AI 能力增强型数字员工 + N 个普通员工” 的效率大于甚至超过 N 个顶级专家的目标。同时，AI 带来的科学范式变革，能够帮助企业从海量数据中发现传统机理模型无法识别的规律，解决过去无法解决的核心业务问题，构建企业长期核心竞争力。

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基于此，企业发展 AI 的核心策略，应当是战略上明确发展 AI 的确定性，战术上应对好 AI 的不确定性，以 All in AI 为长期战略，结合自身业务选择合适的落地节奏，以灵活的战术适配技术与市场的变化。

2.2 架构先行：以架构的确定性应对模型的不确定性

企业 AI 架构设计的核心目标，是解决两大核心挑战：哑铃型的非稳定性结构，与行业大模型的不可能三角，通过架构的确定性，对冲模型迭代的不确定性。

哑铃型非稳定性结构，是 AI 时代企业 IT 架构面临的核心变革。传统企业 IT 架构是稳定的正三角结构，基础设施与技术平台变化频率最低，数据与应用使能平台按版本化迭代，应用层基于用户需求敏捷更新。而 AI 大模型时代，IT 架构新增模型层，且模型层的迭代速度、变化幅度远超应用层，形成了 “基础设施层稳定、模型层高频震荡、应用层持续迭代” 的哑铃型非稳定结构，企业面临 “在行驶中换发动机” 的架构难题。针对这一挑战，核心解决方案是分层解耦的架构设计：实现模型与应用解耦、模型与算力底座解耦，算力底座封装软硬件复杂性，以标准化接口对接开放的模型层；模型能力通过 API 封装，形成可替换的 “发动机”，实现 L0 基础大模型、L1 行业模型、L2 场景模型的分层独立进化；应用层通过 API 轻量嵌入或助手型接入业务流程，按需组合模型能力，不受底层模型迭代的影响。

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行业大模型的不可能三角，是指大模型在泛化性、专业性、经济性三个维度难以兼得。泛化性强调基于小样本的场景化学习能力，专业性强调监督学习与场景适配的精度，经济性强调模型规模与算力投入的成本可控。不同行业场景对三个维度的诉求存在显著差异，语言类模型对经济性要求高，产品质检类模型对泛化性要求高，金融风控类模型对专业性要求严苛，行业数据的稀缺性进一步放大了泛化性与专业性的矛盾。针对这一挑战，企业需要构建可控的开放生态，一方面拥抱行业标准与开放生态，保障对主流模型的兼容适配；另一方面建立企业 AI 应用金字塔结构，根据业务价值与竞争力策略，灵活选择自主开发、联合攻关、生态供应等模式，实现自建与共建的平衡，在不可能三角中找到适配自身业务的最优平衡点。

2.3 落地核心：应用场景为纲的四位一体框架

企业 AI 落地的初期，极易陷入 “以模型为纲” 的误区，从技术出发盲目追求大模型的参数量与能力，导致应用、模型、算力、数据的烟囱式发展，最终无法实现商业价值闭环。白皮书提出了 “应用场景为纲，场景、模型、数据、算力四位一体” 的企业 AI 落地核心框架，四个要素缺一不可，共同构成 AI 价值闭环的完整体系。

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场景是价值闭环的起点与终点。企业 AI 落地必须遵循 “场景为纲” 的第一性原理，优先关注模型能否解决业务痛点、能否实现收益大于成本的正循环，而非模型本身的参数量与技术先进性。场景选择的核心依据是 AI 业务价值三角，从低到高分为三个层级：基础层级是通过 AI 助手提升业务效率与用户体验，如办公、HR、客服等高频刚需场景；中间层级是通过 AI 深入生产环节，提升企业生产力与核心竞争力，如工艺优化、供需预测、智能产品研发等；最高层级是通过 AI 实现低概率黑天鹅风险的防控，如业务连续性风控、财务风险识别、安全生产预警等。场景落地需遵循先易后难的原则，从业务、技术、数据三个准备度维度评估，优先选择高频刚需、易落地的场景小切口启动，积微成著形成场景飞轮，再逐步深入核心生产场景。

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模型是能力实现的核心载体。模型选择的核心原则是 “合适最好，而非越大越好”，需要兼顾业务效果、迭代成本与适配性。真实的行业场景问题，无法仅依靠语言大模型解决，需要将机理模型与 AI 模型结合，将感知、理解、预测、决策的多类模型组合应用。行业落地中形成了四种主流的模型编排模式：一是小模型感知、大模型理解，先通过小模型完成前端数据采集与初步分析，再输入大模型完成深度理解与决策；二是大模型分发、小模型执行，由大模型完成任务规划与拆解，小模型负责具体场景的执行落地；三是大小模型协同完成，大模型生成任务列表，调用多个大小模型共同完成全流程任务；四是前三种模式的综合运用，实现多模型的灵活编排与能力互补。

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数据是模型能力的核心源泉。长远来看，随着基础模型的同质化与算力稀缺性的缓解，个性化数据将决定企业 AI 的差异化能力，数据作为企业战略资产的地位进一步强化。生成式 AI 的发展，让企业数据之道得以延续，但也带来了数据治理结构的体系性变革：大模型将数据与知识沉淀在参数中，同时持续生成新的数据，模糊了应用与数据的边界，提升了数据安全与隐私保护的难度。企业数据治理需遵循 “先易后难、以用促建” 的原则，从具体场景入手，基于模型效果反向对数据提出要求，形成数据飞轮；推行源头式治理，通过统一数据采集标准、业务流程内嵌标注环节，低成本获取高质量标注数据；构建全链路数据安全体系，沿原始数据、训练数据集、AIGC 模型的依赖链，实现数据可溯源、可管理、可控制，在数据可用不可见的前提下，实现数据价值最大化。

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算力是 AI 落地的基础底座。大模型的开发与应用是复杂的系统工程，面临集群建设难、数据准备难、模型训练难、推理压缩难、应用落地难五大工程难题，需要底座化、平台化的 AI 算力平台提供支撑。算力平台需要解决四大核心问题：一是实现超大集群的高性能长稳运行，构建参数面的无损网络；二是优化并行组合策略，实现模型训练的可视化调优与断点续训；三是实现分布式推理与推理加速，完成大模型的无损量化与压缩；四是搭建大规模推理集群调度系统，实现故障的快速恢复与隔离。同时，算力路线的选择也是企业技术路线的选择，需要兼顾硬件供应链的长期可获得性、软件栈的可持续性、开发者生态的完善度，以及训练与推理的全场景需求，避免单一供应链带来的架构风险。

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2.4 核心锚点：以数据中心为中心的算力底座重构

信息时代，网络是 IT 架构的主角，承担着联接企业 IT 系统与万物的核心作用；数字时代，云是架构的主角，实现了应用开发的敏捷化与资源的弹性供给；进入智能时代，算力成为绝对主角，而作为算力核心载体的数据中心，其定位与价值发生了根本性的重构。

传统数据中心的定位，是企业的成本中心，核心承载数据存储与常规信息处理任务，是企业信息化、数字化的配套基础设施。而智能时代的智算数据中心，从成本中心转变为企业的创新中心、生产中心、价值创造中心，其规模性、算力效率、开发效率，直接决定了企业 AI 的核心竞争力。

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这一重构的核心驱动力，来自大模型训推业务的算力需求特征。当模型参数规模与数据规模持续扩大，企业 AI 的价值闭环，不再是个别杀手级模型的低频次推理，而是数百个场景模型在海量、重复、复杂的业务场景中的高频使用，一次普通的人机交互背后需要百亿次的运算。大模型的训练与推理，已成为最复杂的 IT 工程，数据中心的算力利用率、能效水平、集群稳定性，直接决定了模型开发的效率与 AI 应用的落地成本，成为企业 AI 商业价值闭环 “投资收益不等式” 中的核心系数。因此，企业智能化转型，必须以数据中心为中心，构建适配 AI 业务需求的智算基础设施，这是 AI 技术落地千行万业的核心前提。

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PART 03

智算数据中心（AI DC）的产业演进与核心特征

3.1 从传统数据中心到 AI DC 的根本性变革

数据中心的发展历程，始终与 ICT 技术的演进同频共振，历经四个核心发展阶段：1940-1990 年计算机时代的机房雏形，1990-2010 年互联网时代的规模化数据中心（DC），2010-2020 年大数据与云计算时代的云数据中心（云 DC），2020 年至今智能时代的智算数据中心（AI DC）。AI DC 并非传统数据中心的简单升级改造，而是数据中心产业的一次全方位重构，与传统数据中心存在本质性的差异，核心体现在四个维度。

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一是承载业务的差异。传统数据中心主要承载企业级应用与数据存储业务，如 Web 服务、数据库管理、文件存储等常规信息处理任务，业务负载呈现多样化、低耦合的特征。AI DC 的核心业务是 AI 模型的训练与推理，高效提供并行算力资源，支撑海量数据集的处理与模型的全生命周期管理，业务负载呈现单任务高耦合、长周期满负荷运行的特征。

二是技术架构的差异。传统数据中心采用冯・诺依曼主从架构，以 CPU 为核心指挥官，负责任务分配与调度，在大规模并行计算场景中面临 “计算墙”“内存墙”“I/O 墙” 的性能瓶颈。AI DC 采用全互联对等架构，实现处理器之间、处理器与内存、网卡之间的直接通信，减少中心化控制带来的延迟，突破主从架构的算力瓶颈，实现高效的分布式并行计算，达成 “DC as a Computer” 的架构目标。

三是算力类型的差异。传统数据中心以 CPU 为中心，聚焦通用算力供给，适配通用计算需求，算力密度低。AI DC 以 xPU 为中心，以 GPU、NPU 等 AI 加速芯片为核心算力载体，聚焦智能算力供给，适配 AI 模型训练所需的大规模矩阵运算，提供多样性算力支撑，算力密度较传统数据中心提升 5-10 倍。

四是散热模式的差异。传统数据中心单机柜功率密度通常在 3-8kW 之间，以传统风冷散热为主。AI DC 单机柜功率密度通常在 20-100kW 之间，高功率密度带来了散热需求的根本性变革，液冷或风液混合散热成为主流技术方案，能够更高效地带走高热量，保障高性能计算设备的稳定运行。

根据中国信息通信研究院《智算中心发展白皮书（2025 年）》数据，2024 年我国智算中心算力规模占比已超过 40%，增速达到通用算力的 3 倍以上，AI DC 已成为我国算力基础设施建设的核心方向，是数字经济与智能经济发展的坚实底座。

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3.2 AI DC 的核心业务承载与建设场景分类

AI DC 的核心业务，是围绕 AI 模型的 “训推用” 全生命周期展开，对应基础模型、行业模型、场景模型三级模型体系，不同业务环节对算力规模、集群性能、工程难度的要求存在显著差异。基础模型预训练需要千卡至万卡以上的超大规模算力集群，工程难度极高；行业模型二次训练需要数百卡至数千卡的算力规模，工程难度较高；场景模型微调与推理，从单机单卡到数百卡规模不等，工程难度相对较低。

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基于不同企业的业务需求与建设目标，AI DC 主要分为四大典型建设场景，对应三大类型的 AI DC。

四大建设场景分别为：一是全量预训练场景，主要由头部互联网企业、通信运营商、大模型厂商建设，用于基础模型的全量预训练，同时承载面向海量 C 端用户的推理业务；二是二次训练 + 中心推理场景，主要由金融、电力、交通等国计民生行业的头部企业建设，用于行业模型的二次训练与企业级中心推理业务；三是二次训练 + 边缘推理场景，主要由集团化企业建设，总部搭建大型 AI DC 完成二次训练与中心推理，分支机构建设小型 AI DC 实现边缘推理与模型微调，形成中心 - 边缘协同的架构；四是轻量化推理场景，主要由医疗、教育、中小企业等机构建设，用于轻量化推理任务与模型微调，核心满足数据安全与隐私保护的本地化需求。

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对应四大场景，业界将 AI DC 分为三大核心类型：超大型 AI DC、大型 AI DC、小型 AI DC，三类 AI DC 的建设主体、核心用途、技术要求与核心挑战各不相同，构成了智能时代算力基础设施的完整体系。根据 Omdia2025 年行业报告数据，2024 年全球超大型 AI DC 建设数量同比增长 45%，行业大型 AI DC 增长 60%，边缘小型 AI DC 增长超 100%，云边协同的三级 AI DC 架构已成为行业发展的主流模式。

3.3 AI DC 的五大核心技术特征

从技术维度来看，应对不同类型 AI DC 的建设挑战，构建行业领先的 AI DC，需要在五大核心技术领域实现突破与变革，形成系统摩尔、能基木桶、迭代式平台、编排式应用、生成式安全五大核心特征。

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3.3.1 系统摩尔：突破传统摩尔定律的算力增长新范式

当前，主导算力发展的传统摩尔定律正面临物理学与经济学的双重限制，硅基电子技术临近发展极限，算力增长速度已远远落后于 AI 产业的算力需求增长速度，算力裂谷持续扩大。在此背景下，系统摩尔成为突破算力瓶颈的核心范式，其核心是通过系统级架构创新、算存网深度协同、软硬深度协同来提升有效算力，满足 AI 产业指数级增长的算力需求。

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系统摩尔的落地，围绕五大创新方向展开：一是新架构，采用全互联的对等计算架构，打破冯・诺依曼架构的 “通信墙” 与 “内存墙”，实现算网存深度协同，充分释放硬件算力效能；二是新计算，实现从以 CPU 为中心的通用计算，向以 GPU/NPU 为中心的智能计算转变，通过 Chiplet 技术、2.5D 封装技术提升芯片性能与能效比；三是新存储，通过 NPU/GPU 直通存储技术提升训练阶段的数据读写效率，通过以 KV Cache 为中心的多级缓存加速技术，提升长序列推理场景的吞吐性能；四是新网络，向 400GE/800GE 乃至更高速率的网络演进，通过动态 NSLB 全局负载均衡技术，提升网络带宽利用率与训练效率；五是新管理，构建具备全链路可视化监控、跨域故障快速定位与修复能力的运维管理体系，提升大规模集群的可用度与训练效率。根据 IEEE 相关研究，基于系统摩尔定律的系统级创新，可在未来 5 年内将智算集群的有效算力提升 10 倍，远超单芯片性能的提升速度。

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3.3.2 能基木桶：能源基础设施成为 AI DC 发展的核心瓶颈

AI DC 算力密度的指数级增长，带来了功率密度的急剧攀升，给供电、散热、建筑布局带来了全方位的挑战，能源基础设施已成为制约 AI DC 发展的核心短板，形成了 “能基木桶” 效应 ——AI DC 的算力上限，由能源基础设施的能力短板决定。

来源：华为，AI DC白皮书2026

AI DC 能源基础设施面临三大核心挑战：一是超大容量电力供应的获取与匹配，单个超大型 AI DC 的用电量可达到 200MW 乃至 500MW 以上，远超城市现有电力基础设施的承载能力，电力资源已成为超大型 AI DC 选址的核心决定因素；二是超高密机柜的散热技术创新，单机柜功率密度从传统的 3-8kW 提升至 20-100kW，传统风冷散热已无法满足需求，液冷技术成为行业共识，但面临可靠性、运维复杂度的行业痛点；三是建筑空间分区的前瞻设计，需要兼顾 IT 机房、制冷设施、电力供应区域的复杂需求，打破传统设计模式，适配风液混合、高低密混合部署的弹性需求。

应对能源基础设施的挑战，需要采取四大核心措施：一是通过科学的规划设计，优化数据中心整体布局，实现电力供应、冷却系统与算力需求的高效协同；二是采用先进的节能技术与管理手段，提升能源使用效率，降低 PUE 水平；三是积极发展可再生能源与储能技术，提升清洁能源使用占比，增强电力供给的抗风险能力；四是持续升级供电与制冷设备，适配高功率密度的算力部署需求，实现数据中心的全生命周期弹性适配。根据中国信息通信研究院数据，2024 年全国新建智算中心的平均 PUE 已降至 1.2 以下，液冷技术渗透率超过 30%，成为高密智算集群的标配散热方案。

3.3.3 迭代式平台：持续进化的 AI 平台应对技术快速迭代

相比于传统数据中心，AI DC 的业务更复杂、技术更新速度更快，支撑资源管理调度、模型训练开发、运维运营管理的 AI 平台，需要具备持续迭代的能力，以应对技术与业务的快速变化，这就是 AI DC 的 “迭代式平台” 特征。

AI 平台面临三大核心挑战：一是 AI 算力资源的高效利用，AI 服务器采购成本是传统通算服务器的数倍，算力资源的闲置将带来巨额的成本浪费；二是 AI 开发的高门槛与高成本，大模型开发对算法专家的依赖度高，普通 IT 工程师难以独立完成，导致 AI 应用开发周期长、成本高；三是 AI DC 运维运营的高难度，大规模 AI 集群的器件数量呈指数级增长，故障概率高、中断损失大，对运维人员的能力提出了极高的要求。

为应对上述挑战，迭代式 AI 平台需要朝着四大方向持续进化：一是性能更强，持续引入数据并行、网络优化、量化压缩、提示工程优化等技术，提升模型训练与推理的性能，降低落地成本；二是效率更高，通过优化资源调度策略，实现训练与推理任务的动态切换，支持算力的时分复用与空分复用，最大化算力资源利用率；三是运维更简，构建具备全面监控、故障预测、智能分析、自动修复能力的新一代运维系统，降低大规模集群的运维难度；四是功能更全，提供适配 RAG、Agent 等新型开发模式的全流程工具链，降低 AI 应用开发门槛，提升开发效率。根据 Gartner2025 年技术趋势报告，2025 年超过 70% 的企业 AI 平台将采用 MLOps 全流程自动化架构，可将模型开发周期缩短 80%。

3.3.4 编排式应用：大模型时代的应用开发新范式

AI 技术的发展，催生了 “所有应用都值得用 AI 重写一遍” 的产业变革，同时也彻底改变了企业应用的开发模式，“编排式应用” 成为 AI DC 支撑企业应用创新的核心特征，也是未来企业 AI 应用开发的主流范式。

编排式应用与传统应用开发模式存在根本性的区别：在开发主体上，传统应用以专业开发人员为主，编排式应用让业务人员自主构建应用成为可能；在流程分解上，传统应用依赖人工分解与代码化实现，编排式应用通过大模型自动分解、零编码实现；在流程处理形态上，传统应用是固定的静态流程，编排式应用是灵活的动态流程。这一变革，让企业能够快速响应业务的智能化改造需求，大幅降低 AI 应用的开发门槛与周期。

基于行业实践，编排式应用形成了四种主流的模型编排模式：一是小模型感知、大模型理解，先通过多个小模型完成前端感知数据的采集与初步分析，再将结构化数据输入大模型完成深度理解与综合决策；二是大模型分发、小模型执行，由 NLP 大模型完成任务理解与流程规划，再将具体任务分配给多个小模型执行，形成完整的业务闭环；三是大小模型共同协作完成，由大模型理解问题并生成任务列表，调用多个大小模型共同完成全流程任务；四是前三种模式的综合运用，实现多模型的端到端协同，适配复杂的行业业务场景。根据 IDC2024 年相关报告，2024 年基于大模型的低代码 / 零代码应用开发占比已超过 40%，编排式应用将在未来 3 年内成为企业 AI 应用开发的主流模式。

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3.3.5 生成式安全：AI DC 面临的全新安全防护体系

AI DC 除了需要应对传统数据中心面临的网络安全、物理安全、数据安全等风险，还需要应对生成式 AI 带来的全新安全挑战，构建适配 AI 业务的 “生成式安全” 防护体系，是 AI DC 建设的核心要求。

AI DC 面临的新型安全挑战主要分为三个维度：一是 AI 内容生产的 “黑盒” 特性，导致模型输出内容具有不确定性与不可解释性，在金融、政务、医疗等对输出合规性要求严苛的场景，带来了极大的应用风险；二是新型安全攻击的威胁，大模型基于统计与语言规则的预测机制，难以区分合法指令与恶意输入，攻击者可通过提示词注入、数据投毒等方式，诱导模型执行违规操作；三是数据安全与隐私泄露风险，大模型在训练过程中会记忆海量用户数据，在推理阶段可能无意泄露企业商业秘密与用户隐私信息，三星半导体员工使用 ChatGPT 泄露核心商业数据的事件，已印证了这一风险的严重性。

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针对上述风险，结合 OWASP 发布的大语言模型十大安全威胁，AI DC 需要构建立体化、全链路的系统性安全防御体系：首先，保障训练数据集的安全，重点加强数据版权保护、隐私合规治理，确保训练数据全链路可溯源；其次，在模型训练阶段，增强模型的内生安全能力，通过安全对齐训练提升模型自身的健壮性与抗攻击能力；最后，构建大模型安全护栏，通过输入输出合规校验、攻击行为识别、敏感信息过滤等手段，保障模型输入输出的合规性与安全性，同时适配国家《生成式人工智能服务安全基本要求》等相关法规，确保 AI 业务的合规落地。

3.4 AI DC 架构的核心变革：从分层解耦到垂直整合

传统数据中心的规划建设，普遍采用分层解耦的模式，按照能源设施层、IT 硬件设施层、平台软件层、应用软件层进行分层规划，同时按计算、存储、网络等部件分别采购、分别建设。这种模式在通用计算时代具备极强的灵活性与适配性，但在 AI DC 的建设中，面临着根本性的适配难题。

核心原因在于，通算业务与智算业务的负载特征存在本质区别。通算业务的负载多样化、关联度低，多数任务在单服务器内即可闭环，节点之间是松耦合的关系，因此分层解耦、分部件采购的模式具备可行性。而智算业务，尤其是万亿参数级大模型的训练任务，需要整个算力底座运行单一的训练任务，横跨全集群的计算、存储、网络节点，持续上百天 7×24 小时不间断高并行运转，节点之间必须紧密同步、高度协同，任何一个节点的故障都可能导致整个作业中断，带来巨额损失。这种紧耦合的业务特征，要求算力底座必须像超级计算机一样精密协同工作，实现 “DC as a Computer”，传统的分层解耦模式已无法满足需求。

来源：华为，AI DC白皮书2026

因此，AI DC 的架构发生了根本性的变革，形成了以算力底座层、平台服务层、模型使能层、行业应用层为核心的新型目标架构。其核心逻辑是层间解耦、层内垂直整合：算力底座层与模型使能层之间、模型使能层与行业应用层之间实现解耦，保障各层的独立进化；而各层内部的组件之间需要深度垂直整合，尤其是算力底座层，必须实现计算、存储、网络的垂直整合，才能提升集群有效算力，实现一体化的运维管理。根据中国信息通信研究院的测试数据，垂直整合的智算集群，可将算力利用率提升 40% 以上，故障恢复时间缩短 80%，是超大规模智算集群建设的必然选择。

来源：华为，AI DC白皮书2026

PART 04

不同类型 AI DC 的规划建设方法论与实践案例

4.1 超大型 AI DC：极致算效与极致能效的双轮驱动

超大型 AI DC 主要由头部互联网企业、通信运营商、大模型厂商规划建设，核心承载基础模型的全量预训练与面向海量 C 端用户的推理业务，是 AI 产业技术突破的核心算力底座，其建设的核心目标是实现极致算效与极致能效。

4.1.1 核心建设需求与挑战

超大型 AI DC 的建设，面临三大核心建设需求，同时对应着三大行业性挑战。

第一大核心需求，是提升基础大模型预训练效率，缩短训练时长。对于大模型厂商而言，预训练周期直接决定了基础模型的迭代速度与市场竞争先机，同时大规模集群的长周期高负荷运转，将产生巨额的电力成本，提升训练效率是实现降本增效的核心抓手。而这一需求面临的核心挑战，是超大规模集群的有效算力提升难题。当前业界顶尖的千卡智算集群算力利用率不超过 60%，万卡集群不超过 55%，十万卡集群更是不超过 40%，算力的巨大浪费，直接导致训练效率的损失与训练成本的攀升。

第二大核心需求，是满足推理业务的 “LACE” 体验要求。面向海量 C 端用户的推理业务，核心关注四大体验指标：Latency 响应时延、Accuracy 响应准确性、Concurrency 吞吐并发能力、Efficiency 算力使用效率，简称 “LACE”。不同应用场景对时延有着严苛的要求，互联网推荐场景时延要求不超过 30ms，文本对话场景要求 30-100ms，语音对话场景要求 100-200ms，同时需要支撑每天亿级的并发请求，对推理集群的性能与成本控制提出了双重挑战。

第三大核心需求，是打造高效率、高密度、高弹性、高可靠的能源基础设施，满足超大型 AI DC 的可持续发展要求。一个拥有 10 万张智算卡的超大型 AI DC，核心 IT 设备的电力需求超过 100MW，相当于 7.5 万户普通家庭的用电量，电力供应、散热系统、建筑布局的规划，直接决定了数据中心的建设上限。而这一需求面临的核心挑战，是超大容量电力的获取与匹配，以及超高功率密度下的散热与可靠性保障难题。

除此之外，超大规模集群的长稳运行，是超大型 AI DC 面临的共性挑战。超大规模集群由成百上千万的器件构成，大模型训练需要上百天 7×24 小时满负荷运转，光模块、NPU/GPU、HBM 内存等器件极易发生故障，而训练的同步特性使其对故障的容忍度极低，单点故障就可能导致训练任务中断。Meta 在其 16K 集群训练 Llama3 405B 模型时，54 天内发生了 466 次作业中断，故障恢复往往需要数小时乃至数天，造成了巨大的经济损失。

4.1.2 核心规划建设方向

超大型 AI DC 的规划建设，核心围绕极致算效与极致能效两大方向展开，通过系统性的技术创新，实现两大目标的协同优化。

来源：华为，AI DC白皮书2026

在极致算效的建设方向上，核心是提升集群有效算力。集群有效算力由集群算力规模、集群算力利用率、集群可用度三大核心指标决定，对应三大技术优化方向。

一是提升集群算力规模，通过 Scale up 与 Scale out 两个维度实现。Scale up 维度采用超节点技术，通过高速互联总线将数百颗 AI 芯片互联，打破传统单节点 8 颗或 16 颗 AI 芯片的边界，提升单位节点的算力密度；Scale out 维度采用超高速、超大规模的组网架构，通过 400GE/800GE 高速网络技术，以及两层框盒、三层盒盒的确定性组网架构，实现十万卡以上的超高速网络互联，提升集群整体算力规模。

二是提升集群算力利用率，通过单机效率优化与集群线性度提升两大手段实现。单机效率优化核心是软硬件协同，通过小算子融合、硬件亲和的算子优化，减少调度次数与 HBM 读写开销，提升单机计算效率；集群线性度提升核心是算网存协同优化，通过 FSPF 全栈协同技术匹配并行计算与网络架构特征，高速总线技术减少通信时长，算网协同 NSLB 技术提升网络带宽利用率，最大化集群线性扩展能力。

三是提升集群可用度，核心是延长平均无故障时间 MTBF、缩短故障恢复时间 MTTR、缩短 CKPT 备份间隔时间。通过系统级冗余设计、训前压测检查、故障智能预测，延长集群 MTBF；通过算网存协同的故障感知、任务调度、CKPT 加速、集合通信加速，缩短 MTTR；通过异步 CKPT 保存、本地缓存 + 存储直通计算内存方案，加速 CKPT 读写，缩短备份间隔时间，全面提升集群可用度。

同时，针对海量用户的分布式推理业务，需要采用三大核心技术优化推理性能：一是以 KV Cache 为中心的 P/D 分离技术，将预填充阶段与解码阶段分离并分别优化，通过高性能网络同步 KV Cache，在保障首 Token 时延的同时，将推理吞吐率提升 2-5 倍；二是 KV Cache 多级缓存技术，构建 HBM、DRAM、SSD 三级缓存体系，以存代算，降低长序列模型的推理时延与成本；三是多机并行推理技术，通过全互联节点架构与高性能 RoCE 网络，提升超大参数模型与多模态大模型的推理效率。

在极致能效的建设方向上，核心是打造高效率、高密度、高弹性、高可靠的能源基础设施，通过四大关键技术方向实现优化。一是采用弹性能源基础设施模块，通过模块化、标准化的设计，支持多代算力、多元化算力的混合部署，适配未来业务发展的不确定性；二是实现极致的供配电效率，通过 0ms 切换的智能 ECO 工作模式、电力模块集成化设计，将供配电效率提升至 97.8% 以上，同时通过预测性维护提升供配电可靠性；三是实现极致的散热效率，推动液冷技术从芯片、服务器、机柜到冷源的全链路创新，通过微铲齿冷板、无滴漏快接头、风液一体化冷源设计，满足 1000W 以上芯片的散热需求，支持 PUE 低至 1.10；四是通过 AI 联动调优降能耗，构建 AI 能效调优大脑，实现制冷、供电、IT 设备、训推任务的联动调优，可实现数据中心综合能耗下降 8-15%。

4.1.3 行业实践案例

科大讯飞为加速星火大模型的迭代发展，于 2023 年 10 月建成超大规模 AI 算力平台 “飞星一号”，针对超大规模集群组网、高效训练、长稳训练三大核心挑战，通过超大规模无损组网、动态 NSLB 负载均衡、算存协同加速 CKPT、跨域统一运维等技术创新，实现了网络带宽利用率提升至 95%，断点续训恢复时长从 15min 缩短到 1min，80 多种常见故障的自愈时间控制在 10 分钟以内，全面保障了星火大模型的迭代训练，成功赋能金融、能源、汽车等多个行业的智能化升级。

中国电信临港智算中心，通过 “两弹一优” 的技术方案，即弹性供电、弹性供冷与优化气流组织，构建了单体万卡的液冷智算数据中心。项目采用冷板式液冷 + 高效模块化 UPS 技术，实现 100% 自然冷却，UPS 智能 ECO 模式效率高达 99%，最终实现整体 PUE<1.25，部分区域 PUE 最低至 1.08，相比同区域其他智算数据中心节能 15% 以上，打造了极致能效的超大型 AI DC 行业标杆。

来源：华为，AI DC白皮书2026

4.2 大型 AI DC：融合与高效的建设核心

大型 AI DC 主要由金融、电力、交通、能源等国计民生行业的头部企业规划建设，核心承载行业模型的二次训练、中心推理与企业核心 AI 应用，是行业智能化转型的核心基础设施，其建设的核心特征是融合与高效。

4.2.1 核心建设需求与挑战

大型企业自建大型 AI DC，核心面临建好、用好、管好三大维度的八大关键需求与挑战。在 “建好” 维度，面临架构规划的挑战，如何面对大模型快速迭代，规划面向未来可演进的架构，避免建成即落后；面临机房准备的挑战，传统通算数据中心的机房标准，无法支撑 AI DC 的高功率密度、液冷散热等需求；面临智算打造的挑战，如何打造高性能、高可靠的智算平台，支撑高效的模型训练与推理。

在 “用好” 维度，面临算力高效利用的挑战，AI 算力资源稀缺且成本高昂，如何避免算力闲置，实现资源利用率最大化；面临模型高效开发的挑战，如何降低 AI 开发门槛，提升开发效率，加速行业与场景模型的能力迭代；面临模型管理编排的挑战，如何实现模型与应用的解耦，避免模型迭代对业务应用的影响，实现大小模型的灵活管理与自动编排。

在 “管好” 维度，面临运维管理的挑战，AI DC 故障概率高、中断损失大，如何降低运维难度，提升故障定位与修复效率；面临安全防护的挑战，如何应对生成式 AI 带来的内容合规、提示注入、信息泄露等新型安全风险，保障企业核心数据与业务的安全。

4.2.2 核心建设特征与方向

大型 AI DC 的核心建设特征，首先是四大维度的融合，实现多业务、多技术的协同适配。一是训推融合，在同一平台上同时支持模型训练与推理业务，实现资源共享与灵活调度，简化管理流程；二是通智融合，实现智算业务与通算业务的混合部署，适配企业多样化的 IT 业务需求；三是风液融合，针对低密度通算设备采用风冷，高密度智算设备采用液冷，实现风冷与液冷的共存与弹性配比；四是多模融合，实现 NLP、CV、多模态、预测决策等多类型模型，以及大模型与小模型的混合部署与灵活编排，适配企业多样化的 AI 应用需求。

在融合的基础上，大型 AI DC 的建设核心围绕五大高效方向展开，实现架构、开发、算力、能源、管理的全维度高效。

来源：华为，AI DC白皮书2026

一是架构高效，核心是实现算力管理与模型管理的双高效。在算力管理层面，构建统一的算力资源管理与调度平台，屏蔽底层多池、多中心、多云的算力复杂性，形成逻辑上统一的 AI 算力资源池，实现训练与推理任务的灵活调度、跨数据中心与跨云的算力调度，提升资源利用率；在模型管理层面，构建统一的模型管理与编排模块，通过标准化的 API 接口屏蔽模型更迭对应用的影响，实现模型版本管理、多模型灵活编排、自动化部署，保障上层应用的稳定性，同时充分适配最新的模型能力。

二是开发高效，核心是构建一站式的 AI 开发平台，降低开发门槛，提升开发效率。平台需要提供三大核心能力：提供集成开发环境，支持本地开发、远程训练，通过 IDE 插件实现本地代码编写与服务器端训练的无缝衔接；支持向导式 AI 开发工作流 MLOps，将特定场景的模型训练与部署流程固化，让普通 IT 工程师也能完成全流程开发；构建 AI 资产中心，实现数据、模型、镜像、工作流四类资产的高效管理与一键复用，促进团队内部的资产共享，大幅提升开发效率。

三是算力高效，核心是通过算力的时分复用与空分复用，最大化算力资源利用率。时分复用，是实现训练与推理任务的动态切换，在训练算力闲置时切换至推理任务，工作日侧重推理、夜间与周末侧重微调训练，实现资源的错峰利用；空分复用，是通过算力切分技术，实现一张智算卡上多任务的并行运行，适配 CV 小模型等低算力需求的场景，避免算力资源的浪费。

四是能源高效，核心是适配风液混合、高低密混合的部署需求，实现能源利用效率的最大化。核心方案是在数据中心划分风冷区与风液混合区，风冷区面向确定性的通算业务，风液混合区作为弹性空间，支持智算与通算业务的按需扩展；采用风液混合微模块，支持液冷机柜 0-100% 的弹性部署，通过智能母线配电适配不同功率密度的机柜需求，通过标准化接口实现与现有系统的快速对接，同时适配新建与改造场景的需求。

五是管理高效，核心是构建新一代智能运维管理平台与立体化安全防护体系。在运维管理层面，实现全链路可视化监控、跨域故障自动感知、快速定位与自动修复，简化运维操作，降低运维难度；在安全防护层面，在传统数据中心安全体系的基础上，重点新增模型安全能力，强化数据安全与应用安全防护，构建从芯片、算力、模型、数据到应用的全链路安全体系。

来源：华为，AI DC白皮书2026

4.2.3 行业实践案例

某大型国有银行通过构建 “一底座、两平台、三中心” 的全栈 AI 技术架构，建成了千卡规模的 AI 算力云，实现了架构、开发、算力的全面高效。一底座即训推混合千卡 AI 算力云底座，通过 RoCE 高性能网络、多层级高性能存储技术，满足模型高效长稳训练的需求；两平台即 AI 开发平台与 AI 模型服务平台，实现模型全生命周期管理与服务化输出；三中心即资产中心、运营中心、能力中心，实现 AI 资产的沉淀复用与业务场景的快速赋能。目前，该行已在客服、信贷、办公等几十个领域实现业务效能提升，远程银行坐席在重点场景的通话时长压降超过 10%，高频场景服务效率提升近 20%。

某头部保险企业率先建设数字劳动力实验室，打造了千卡级训推混合算力底座，构建了 “1 个算力底座、1 个 AI 开发平台、1 套保险大模型、N 个 AI 资产、5 类智能应用” 的完整架构。通过算网存管协同优化，实现了算力资源的统一管理与高效调度，通过全流程开发工具链与多机训练策略优化，实现了大模型的高效敏捷研发，同时基于百万量级的保险高质量数据集，构建了领域专家级 Agent。目前，该企业已试点上线健康险理赔审核员、车险在线理赔助手等 4 个数字劳动力，覆盖近千名员工，成为保险行业大型 AI DC 建设的标杆。

4.3 小型 AI DC：灵快轻易的建设理念

小型 AI DC 主要由集团企业分支机构、三甲医院、高校、中小企业等主体建设，核心承载轻量化的模型微调、边缘推理与本地 AI 应用，是 AI 能力下沉至业务一线、实现边缘智能化的核心载体，其建设的核心理念是 “灵快轻易”，即形态灵活、快速部署升级、轻量极简、易维易用。

4.3.1 核心建设需求与挑战

小型 AI DC 的建设，核心面临五大核心需求，同时对应着资源、环境、人员层面的多重挑战。一是资源高效的需求，小型 AI DC 受环境限制，可用算力资源有限，需要在有限资源下承载更多的业务应用，最大化算力资源利用率；二是快速部署升级的需求，部分小型 AI DC 位于偏远地区，需要实现一站式快速部署，最小化现场施工与人工干预，同时支持远程统一升级；三是应用快速开发的需求，需要提供简便易用的全流程工具链，支持本地数据处理、模型微调、RAG 生成、推理部署等全流程操作；四是便捷运维的需求，小型 AI DC 通常缺乏专职运维人员，需要实现低故障率、极简日常运维，同时支持远程运维操作；五是安全保障的需求，小型 AI DC 通常直接对接前端智能摄像头、传感器等终端设备，面临终端入侵的安全风险，需要构建全链路的安全防护体系。

来源：华为，AI DC白皮书2026

4.3.2 核心建设理念与方向

小型 AI DC 的规划建设，严格遵循 “灵快轻易” 的核心理念，围绕四大方向展开设计与落地。

一是形态灵活，即 “灵”。小型 AI DC 的物理形态可分为节点型与机柜型，部署形态可分为独立部署与云边缘部署，功能形态可分为 NLP 类、CV 类、多模态类，适配不同场景的差异化需求。建设的核心是打造标准统一的轻量化 AI 平台，通过统一的南向接入标准，兼容多样化的硬件底座与端侧设备接入；通过统一的 API 开放标准，支持模型微调、推理、应用的快速调用；通过统一的数据面与管理面标准，实现与中心云的多维协同，支撑边缘 AI DC 的边学边用、持续升级。

二是快速部署、快速升级，即 “快”。核心是构建云边协同的架构体系，实现中心云与边缘小型 AI DC 的资源协同、应用协同、数据协同、模型协同、安全协同。边缘小型 AI DC 通过访问中心云 AppStore 市场，以在线订阅的方式完成模型与应用的下载部署；中心云可远程对海量分散的小型 AI DC，进行模型与应用的统一升级；边缘侧实时采集的数据，可上传至中心云用于模型的持续迭代，实现边用边学、持续优化，彻底解决边缘场景部署难、升级难、迭代慢的痛点。

三是轻量极简，即 “轻”。核心体现在三个维度：负载轻，典型推理应用并发小于 10 路，模型参数规模小，通过算力切分实现一卡多用，提升资源使用率；资源轻，支持 1 节点甚至 1 卡起步，按需扩展，资源投入少、造价低；管理轻，管理平台部署所需资源极低，最低可实现 “1 核 1G” 即可部署，将有限的资源释放给业务应用使用。

四是易维易用高安全，即 “易”。针对独立部署场景，在易用性上，集成全套 AI 开发工具链，满足数据处理、模型微调、推理部署、知识库生成等全流程需求，实现 AI 应用的天级上线；在易运维上，实现算存网硬件、软件、应用的全栈统一管理，基于任务的可视化运维，实现少人运维；在安全上，具备模型内容安全、数据安全、设备接入安全等全链路能力，满足本地部署的合规要求。针对云边缘部署场景，在易用性上，所有操作均可在中心云批量完成；在易运维上，由中心云统一管理海量分散的小型 AI DC，实现边缘侧无人运维；在安全上，边缘侧支持操作系统安全、设备接入认证、安全检测等能力，避免成为全网安全防护的薄弱点。

来源：华为，AI DC白皮书2026

4.3.3 行业实践案例

某三甲医院为实现诊疗全流程的 AI 赋能，建设了人工智能研发与精准诊疗平台，针对平台搭建繁杂、模型微调难、运维复杂等挑战，联合行业伙伴基于超融合一体机方案，通过半自动化数据处理平台、低代码训推工具链、全栈预验证，快速构建了 “灵快轻易” 的小型 AI DC。目前，医院已完成电子病历自动生成和病历内涵质控的业务上线，电子病历编写时间减少 50%，未来将支撑每年 700 万门诊患者与近 30 万住院患者的服务体验升级，成为医疗行业小型 AI DC 建设的标杆。

某能源集团为推动煤矿智能化建设，构建了云边协同的 AI DC 体系，针对下属 100 余家三级单位边缘 AI 建设成本高、部署周期长、模型迭代慢的挑战，在集团总部建设中心 AI 平台，在各生产单位部署边缘小型 AI DC，实现了中心训练、边缘推理、云边协同的全流程闭环。边缘侧完成从数据获取、推理识别到告警处置的业务闭环，推理结果与异常样本上报至中心平台，中心平台完成统一的模型训练、微调与升级，实现边用边学、在线迭代。项目实现了 AI 应用开发部署周期从月级到天级的跨越，以年处理 400 万吨焦煤的选煤厂为例，精煤回收率提升约 0.2%，全年收益增加约 500 万元，实现了安全生产与生产效率的双重提升。

来源：华为，AI DC白皮书2026

PART 05

AI DC 产业发展的行业倡议与未来趋势

5.1 AI DC 产业发展的四大行业倡议

基于 AI DC 的产业发展现状与行业实践，为推动 AI DC 产业的高质量发展，加速 AI 技术在千行万业的落地应用，白皮书联合产业界提出四大行业倡议，为企业与产业参与者提供行动指引。

5.1.1 适度超前建设 AI DC，筑牢企业智能化转型底座

企业在推进 AI 落地的过程中，不应盲目跟风投入，也不应消极等待观望，而应坚持适度超前建设 AI DC 的核心原则，以底座先行的策略，抢占 AI 时代的发展先机。

企业 AI 落地，需要重点关注六大核心要素，分别是战略决心、场景选择、模型匹配、底座先行、行业生态、人才培养，六大要素相辅相成，共同构成企业 AI 转型的完整体系。其中，战略决心是成功的基石，需要企业一把手的高度关注与资源保障，组建专项团队实现跨部门协同；场景选择是落地的起点，需要从业务痛点出发，先易后难、逐步推进，优先选择高价值、高适配度的业务场景；模型匹配是能力适配的核心，需要结合企业行业定位与业务策略，灵活选择不同类型、不同规模的模型，实现技术难度、数据安全、成本效益的平衡；底座先行是长期发展的保障，模型技术仍在持续成熟，存在极大的不确定性，但企业对算力的需求是确定的，优先构建高性能、高弹性、可演进的 AI DC 算力平台，能够避免技术迭代带来的架构风险，为 AI 应用落地提供坚实支撑；行业生态是持续创新的源泉，需要企业积极融入开放的行业生态，实现技术众筹、能力开放、资源共享；人才培养是长期增长的动力，需要企业提前布局复合型 AI 人才的引进与培养，为 AI 技术的深度落地提供人才保障。

来源：华为，AI DC白皮书2026

5.1.2 共同实现 AI DC 集约化建设和绿色发展

为有序推动 AI DC 的集约化建设与绿色低碳发展，需要产业链上下游协同发力，从算力布局、技术创新、标准制定三个维度综合施策，解决行业存在的重复建设、资源利用率低、能耗水平高等问题。

一是有序推动规模化、集约化发展。一方面，联合产业链各方支持传统数据中心向智算数据中心转型，有序提升智算数据中心的建设规模，促进产业的规模化发展；另一方面，强化算力的集约供给，联合运营商、云服务商与算力平台，推动智能算力与通用算力的协同发展，满足不同业务类型的算力需求；同时，加强跨地区 AI DC 之间的算力资源协同，实现不同数据中心之间的负载均衡与资源动态调配，提升整个算力网络的弹性与灵活性，响应国家 “东数西算” 工程的战略指引。

二是大力夯实绿色能源底座支撑。围绕 AI DC 的电力稳定不间断需求，加强微电网系统的研究与构建，开展新型储能材料与技术的研发，推动液冷相关技术的持续创新，探索余热回收等节能技术的规模化应用，提升清洁能源在 AI DC 电力结构中的占比，在保障供电安全稳定的同时，实现绿色低碳发展。

三是加速研制绿色算力标准体系。标准化是绿色算力产业发展的基石，当前行业在绿色算力的术语定义、能耗评测、分类分级等方面，仍缺乏统一的行业共识与标准规范。需要产业链各方联合发力，建立和完善绿色算力标准体系，推动标准在算力基础设施领域的广泛应用，引导行业向绿色低碳方向高质量发展。

5.1.3 共建开放协作的行业 AI 生态

当革命性技术进入加速发展阶段，通常面临封闭生态与开放生态两条发展路径。单一大企业主导的封闭生态，需要巨额的资金投入、深厚的技术积累、强大的人才储备与生态影响力；而行业共建的开放协作生态，通过多个企业的联合主导、广泛的技术众筹、能力的开放共享，能够实现产业的整体进步与多方共赢。

参考智能手机产业的发展历程，iOS 的封闭生态与 Android 的开放生态，共同推动了移动互联网产业的繁荣，而 AI 技术具备跨学科融合、全行业渗透的复杂特征，更需要开放协作的行业生态，来支撑技术的持续创新与规模化落地。

因此，我们倡导在垂直行业范围内，由企业、主管部门、学术界共同构建开放、协作的行业 AI 生态。一是汇聚产学研多领域的力量，形成产业合力，加速关键核心技术的突破与应用落地；二是在开放的生态平台上，建立统一的行业标准与技术规范，实现跨模型、跨企业、跨行业的互联互通；三是构建开放的交流合作机制，共同应对 AI 发展中的伦理、法律与社会问题，确保技术发展的正当性与可持续性；四是促进 AI 人才的培养与流动，通过联合培训、竞赛、合作项目，提升行业整体的技术水平与创新能力，为 AI 产业的长期繁荣提供人才保障。

5.1.4 筑好三个底座，加速行业 AI 走深向实

AI 技术的核心价值，不在于单纯的技术展示，而在于深入企业业务流程，切实解决核心问题，为企业创造实质性的商业价值。为推动行业 AI 走深向实，需要全行业共同筑好三大战略底座，为 AI 技术的落地应用提供坚实支撑。

一是解决方案底座，核心是围绕 AI DC 构建坚实的算力基础设施。基于统一的技术架构、统一的行业标准、统一的数据规范，夯实以 AI DC 为中心的企业 AI 基础设施，通过定义 AI DC 目标参考架构，优化算力效能，标准化技术架构，实现生态的归一化，促进技术与业务目标的无缝对接，加速技术创新与应用落地。

二是生态底座，核心是构建开放协作的产业和行业生态圈。通过硬件制造商、软件开发者、云服务提供商、行业用户等多个层面的深度合作，强化产业生态的协同效应，加速技术迭代升级，提升 AI DC 整体系统的性能与效率；同时，联合同行业企业，共同探讨解决行业面临的共性问题，推动技术创新与标准化进程，深入企业核心生产场景开展联合创新，推动 AI 技术在千行万业的规模化落地。

三是人才底座，核心是以应用为牵引、技术为支撑，发展产业人才和行业人才。一方面，重视技术型产业人才的培养，特别是精通底层算子开发、行业加速库构建的专业人才，为技术前沿探索提供核心支撑；另一方面，壮大垂直行业的 AI 应用专家队伍，培养能够将 AI 技术与行业需求深度结合的复合型人才，实现技术的场景化价值落地。同时，倡导产教融合的人才培养新模式，为各行各业输送源源不断的 AI 创新力量。

5.2 AI DC 产业未来发展核心趋势

结合白皮书的核心观点与全球权威机构的产业研究成果，AI DC 产业未来将呈现六大核心发展趋势，引领算力基础设施产业的持续变革。

第一，架构创新持续深化，系统摩尔定律成为算力增长核心驱动力。传统摩尔定律的边际效益持续递减，系统级架构创新将成为算力提升的核心来源，算存网软硬深度协同成为行业主流，“DC as a Computer” 的理念将全面落地，全互联对等计算架构将成为超大规模智算集群的标配，通过系统级创新持续突破算力瓶颈。

第二，绿色低碳成为刚性要求，液冷技术实现全面普及。随着 “双碳” 战略的持续推进与算力能耗的持续攀升，绿色低碳将成为 AI DC 建设的刚性约束，PUE 将持续向 1.1 以下逼近。冷板式液冷、浸没式液冷技术将实现全面普及，风液混合散热成为行业标配，可再生能源利用率将持续提升，余热回收、源网荷储一体化等技术将实现规模化应用。

第三，云边端协同的三级架构成为行业标配。超大型中心 AI DC、行业大型 AI DC、边缘小型 AI DC 将形成协同发展的三级算力架构，中心 AI DC 聚焦基础模型训练与大规模算力调度，行业 AI DC 聚焦行业模型训练与企业级推理，边缘 AI DC 聚焦场景化推理与低时延业务响应，实现算力资源的全局优化调度与按需供给。

第四，安全体系全面升级，全链路生成式安全防护成为建设底线。AI DC 的安全防护体系，将实现传统网络安全与生成式安全的深度融合，构建从芯片、算力、模型、数据到应用的全链路安全防护体系。模型内生安全、输入输出合规校验、数据隐私保护、攻击行为识别等技术将持续成熟，安全合规将成为 AI DC 建设的底线要求。

第五，生态开放化与标准化加速，多元兼容成为产业主流。行业将加速形成统一的 AI DC 技术标准、接口规范、评测体系，打破技术壁垒与生态封闭，软硬解耦、多元兼容的开放生态将成为产业发展的主流方向。产业链上下游将实现更深度的协同创新，降低 AI DC 的建设门槛与技术风险，推动产业的整体高质量发展。

第六，智能化运维全面普及，AI for DC 成为现实。AI 技术将深度融入数据中心的全生命周期运维管理，通过 AI 技术实现数据中心的能效优化、故障预测、智能定位与自动自愈，构建自感知、自优化、自恢复的智能运维体系，大幅降低大规模 AI 集群的运维难度，提升集群的稳定性与资源利用率，实现 AI 技术对算力基础设施的反向赋能。

结语

智能时代的大幕已经拉开，人工智能正以不可逆转的趋势，重构千行万业的发展格局，推动人类社会迈向认知革命的全新时代。算力作为智能时代的核心生产资料，已成为二十一世纪的新 “黑金”，而作为算力核心载体的智算数据中心 AI DC，已不再是传统意义上的成本中心，而是企业智能化转型的创新中心、生产中心与价值创造中心，是智能社会的坚实底座。

华为《AI DC 白皮书》系统梳理了 AI DC 的产业演进逻辑、技术特征与建设方法论，为企业 CIO 规划建设智算数据中心提供了全面的参考框架。AI DC 的建设，并非传统数据中心的简单升级，而是一次全方位的架构重构与技术变革，需要企业以架构的确定性应对模型的不确定性，以场景为纲，坚持场景、模型、数据、算力四位一体的落地框架，根据自身业务需求，选择适配的 AI DC 建设类型与技术路径。

AI DC 产业的高质量发展，离不开产业链上下游的协同创新。需要全行业共同推动技术标准的统一、核心技术的突破、开放生态的构建、绿色低碳的转型，通过适度超前的基础设施建设，筑牢千行万业智能化转型的算力底座，让 AI 技术真正深入行业核心生产场景，实现商业价值与社会价值的双重提升，共同迈向万物互联的智能世界。

华为：智算数据中心发展与建设报告（2026）