華為發(fā)布的《智能世界2035》與《全球數智化指數2025》報告指出，隨著大模型技術的突破，AI智能體正從執(zhí)行工具向決策伙伴轉變，推動產業(yè)進入新一輪變革周期。到2035年，全球算力總量預計增長10萬倍，這一趨勢既對新一代算力基礎設施提出嚴峻挑戰(zhàn)，也孕育著巨大市場機遇。

算力需求的爆發(fā)式增長已超出預期。國家數據局數據顯示，2024年初中國日均Token消耗量達1000億，年底躍升至3000億量級，2025年6月更飆升至30萬億，較年初增長超300倍。IDC報告同步顯示，2024年中國公有云大模型調用量為114萬億Tokens，2025年上半年已達536.7萬億，標志AI應用進入規(guī)模化落地階段。這一進程直接推動智能算力需求激增，全球20億活躍AI用戶產生的海量數據處理需求，使算力數據中心（AIDC）從輔助設施升級為數字經濟的核心生產力。

傳統(tǒng)數據中心架構已難以適應AI時代需求。華為報告明確，計算領域將突破馮·諾依曼架構限制，在計算架構、材料器件、工程工藝、計算范式四大層面實現顛覆性創(chuàng)新。華為中國數字能源數據中心能源拓展部部長石憶指出，當前智算中心建設面臨安全、彈性、高功率、高能耗四大核心挑戰(zhàn)。以安全為例，10MW智算中心的算力密度相當于100個傳統(tǒng)數據中心，供電中斷每秒將造成數十萬元損失，故障響應時間需從傳統(tǒng)數據中心的2分鐘壓縮至30秒，且故障影響半徑擴大3倍。

高功率密度帶來的挑戰(zhàn)尤為突出。隨著AI對GPU需求激增，單機柜功率從2.5kW躍升至8kW、10kW，甚至出現20kW、50kW的極端案例。這導致數據中心空間布局發(fā)生根本性變化——傳統(tǒng)“白空間”（服務器區(qū)）與“黑空間”（配電區(qū)）2:1的比例被徹底逆轉，部分高密AIDC中“黑空間”占比達75%，直接壓縮了客戶可用的價值創(chuàng)造空間。更嚴峻的是，服務器3-5年的更新周期與數據中心10-15年設計壽命的矛盾日益尖銳，傳統(tǒng)18-24個月的建設周期已無法匹配算力“一年一迭代”的速度，客戶甚至提出“6個月必須上線”的硬性要求。

技術迭代引發(fā)的標準混亂問題進一步加劇建設難度。不同廠商的GPU、液冷設備接口不統(tǒng)一，導致AIDC建設陷入“定制化陷阱”，既拉長周期又推高成本。與此同時，傳統(tǒng)異步計算向同步計算的轉型，要求供電、制冷、網絡協(xié)同達到“微秒級”，而現有“煙囪式”架構根本無法滿足這一需求。

面對多重挑戰(zhàn)，華為在2025全聯接大會上提出RAS理念（Reliable安全可靠、Agile彈性敏捷、Sustainable綠色低碳），構建覆蓋產品、架構、管理、運維的四層防護體系。在安全領域，華為通過分布式架構改造，將制冷系統(tǒng)風冷或液冷單元相互隔離，確保單點故障不引發(fā)系統(tǒng)性崩潰。針對鋰電池安全，華為實現故障前7天精準預警，告警覆蓋率達92%，準確率達97%。在彈性建設方面，華為推出“解耦化、模塊化、預制化、高密融合”四化方案，通過子系統(tǒng)解耦實現IT、供配電、制冷三大系統(tǒng)獨立施工，在華為云（蕪湖）數據中心項目中，機電安裝周期縮短至71天，較傳統(tǒng)方案節(jié)省50%時間。

綠色低碳已從社會責任轉變?yōu)锳IDC的生存剛需。華為提出“提升系統(tǒng)效率”的核心思路，通過高效供電、高效制冷、系統(tǒng)協(xié)同、算電協(xié)同四大路徑實現全鏈路降碳。在供電環(huán)節(jié)，華為UPS在S-ECO模式下效率達99.1%；制冷環(huán)節(jié)推動風冷與液冷系統(tǒng)融合，通過AI算法實現系統(tǒng)級能效調優(yōu)；系統(tǒng)協(xié)同層面打通能源與算力基礎設施信息流，實現負載波動下的設備狀態(tài)智能調節(jié)；算電協(xié)同方面，國家算力樞紐節(jié)點布局凸顯綠電直供戰(zhàn)略，八個節(jié)點中除北上廣外均位于綠電資源豐富地區(qū)。

石憶強調，高安全與高能效并非對立關系，關鍵在于系統(tǒng)級優(yōu)化設計。隨著數據中心向超高功率、超高密度、超大規(guī)模方向發(fā)展，設計思路正從“大系統(tǒng)”向“標準化+模塊化分布式架構”演變，通過軟硬件層面的網絡安全、供應安全、備電安全綜合防護，構建適應AI時代需求的彈性基礎設施。這場變革中，全棧專業(yè)能力與經驗沉淀將成為制勝關鍵。