在大模型與智能體應用加速落地的背景下，算力正成為新一輪產業競爭的核心資源。2026年4月10日，由山東信息協會主辦的AI主題沙龍上，廣東海悟科技有限公司市場營銷中心總經理陳杰應邀出席，并發表題為《AI浪潮下的算力中心：基礎設施的技術挑戰與應對》的主題演講，從產業演進、技術變革與系統破局三個維度，系統闡述了AI時代算力基礎設施的發展方向與關鍵路徑。
算力范式重構：從IDC邁向AIDC
當前，人工智能產業正從“模型突破”向“規模應用”加速演進，算力中心也隨之發生結構性躍遷。陳杰在演講中指出，這一轉型體現在三個層面：
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算力形態升級：從單一通用計算向“通算+智算”融合演進，異構計算成為主流。
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規模持續躍遷：數據中心正從MW級向GW級算力集群跨越，單體算力規模呈指數級增長。
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定位根本轉變：數據中心不再只是資源的承載平臺，而是升級為“AI生產工廠”，成為支撐AI模型訓練與推理的核心樞紐。
核心挑戰：高密度、高能耗與高不確定性
隨著GPU/NPU芯片功率快速攀升，單機柜功率已從傳統的數十kW躍升至百kW級別，帶來一系列系統性挑戰：
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熱密度挑戰：高功率芯片推動散熱模式從風冷向液冷加速演進，傳統制冷架構面臨極限考驗。
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能效與低碳要求：高熱密度帶來高能耗的同時，PUE指標持續收緊，綠色節能成為核心競爭要素。
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生命周期錯配：IT設備迭代周期（3-5年）與基礎設施（10-15年）及建筑（50年）之間存在顯著錯位，要求基礎設施具備前瞻性與兼容性。
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業務不確定性：芯片路線、功耗水平及業務負載持續變化，算力中心設計必須具備更強彈性與可擴展能力。
技術破局：構建面向AI時代的算力底座
面對上述挑戰，海悟提出面向AI時代的基礎設施技術路徑，核心關鍵詞為兼容、彈性、解耦與高效。
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風液融合：通過風冷與液冷融合架構，實現不同功率密度設備的靈活適配，在不確定環境中保持系統穩定性與投資可控性。
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模塊化與預制化：以工程產品化為核心，將機電系統高度集成，實現“工廠預制+現場拼裝”，將交付周期從傳統的數百天縮短至90天以內，大幅提升部署效率。
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分布式與解耦架構：通過冷源、配電與IT負載的分布式設計，降低單點故障風險，同時實現按需擴展與分期建設。
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液冷技術規模化落地：面向單柜50kW+甚至更高密度場景，冷板液冷與近端制冷成為關鍵路徑，在提升散熱效率的同時顯著降低能耗。
生態共建：海悟展區引發深度交流
活動現場，海悟設置了專屬展區，集中展示了包括液冷產品、模塊化數據中心解決方案等在內的核心產品與技術。與會嘉賓圍繞AI算力基礎設施建設、節能降耗路徑與項目落地等議題，與海悟團隊展開了深入探討與交流，展區成為全場關注的熱點之一。
從IDC到AIDC，不僅是算力形態的升級，更是基礎設施理念的根本變革。海悟將持續深耕算力基礎設施領域，以系統化創新助力AI產業躍遷，為數字經濟的可持續發展貢獻堅實力量。
