AIDC（Artificial Intelligence Data Center），即人工智能数据中心，是指集成了高性能计算能力、大数据处理能力、人工智能算法和云计算服务的综合信息处理中心。作为新时代信息技术发展的关键基础设施，AIDC能够为政府、企业、科研机构等各类用户提供强大的数据处理和智能分析能力，支持智慧城市、智能制造、科研计算等多样化的应用场景，是推动社会信息化和智能化转型的重要力量。
全球AI共振推动AIDC基建需求进入新周期在当今数字化时代，人工智能（AI）已成为全球科技发展的核心驱动力。从自然语言处理到图像识别，从智能推荐到自动驾驶，AI技术的应用场景不断拓展，对算力的需求也日益增长。据预测，全球AI市场规模将在2024年至2034年间保持19.20%的年复合增长率，预计到2034年达到36804.7亿美元。这一趋势表明，AI技术的普及和应用将推动全球数据中心基础设施进入一个新的增长周期。
人工智能数据中心（AIDC）是为满足AI计算任务而设计的新型数据中心。与传统数据中心相比，AIDC在芯片类型、应用场景和机柜规格等方面存在显著差异。AIDC的核心在于提供强大的算力支持，以满足AI模型的训练和推理需求。随着AI技术的不断演进，数据中心的规模和处理能力也必须相应提升。据数据，全球数据中心的关键IT电源总需求将从2023年的49吉瓦翻倍至2026年的96吉瓦，其中90%的增长来自AI相关需求。
在这一背景下，全球科技巨头纷纷加大在AIDC领域的投入。北美四大云服务提供商——亚马逊、谷歌、微软和Meta——在2025年的资本开支预计超过3150亿美元，主要用于AI基础设施的建设。在国内，阿里巴巴、字节跳动和腾讯等互联网巨头也在积极布局。
这种全球范围内的AI共振不仅推动了AIDC的建设需求，也为相关产业链带来了巨大的发展机遇。AIDC的建设涉及多个环节，包括供配电系统、冷却系统、服务器和存储设备等。其中，供配电系统和冷却系统是AIDC的核心组成部分，分别占数据中心总成本的57%和19%。随着AI技术的不断发展，这些环节的技术创新和市场需求也将持续增长。
AI大模型对电力的“亿”点点需求AI，尤其是大模型的训练和推理，对算力的需求是惊人的。人工智能(AI)数据中心的电力需求急剧增加，给电网、发电能力和环境带来了巨大压力。构建大规模的AI系统遇到的瓶颈不是芯片计算能力，而是数据中心的容量和部署空间。
不同于传统的数据处理任务，AI训练需要将GPU协同部署，以满足高速芯片间网络的需求，这就对数据中心的物理空间布局提出了更高的要求。而推理部署虽然可以相对分散，但其庞大的总体规模也对数据中心的容量构成了巨大挑战。
一个形象的比喻是，AI大模型的尽头是“电力”。这句话并非危言耸听。据预测，未来几年，数据中心电力容量增长将从12-15%的复合年增长率加速到25%。全球数据中心关键IT电力需求将从2023年的49吉瓦（GW）激增至2026年的96吉瓦，其中AI将消耗约40吉瓦。到2030年，AI将推动数据中心使用全球发电量的4.5%。
这种爆发式的增长，已经让全球的数据中心行业感受到了压力。特别是在北美等AI发展热点地区，数据中心的建设速度已经跟不上AI算力增长的步伐。
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