AIDC建设从通用标准迈向适用高效新阶段

近日，2026全球智算中心（AIDC）产业论坛在东莞成功举办。商汤科技大装置事业群智算中心总经理林海受邀出席，并发表了题为《商汤AIDC：从通用标准到高效适用原则的演进之路》的主题演讲。演讲系统阐述了商汤大装置在智算中心建设领域的核心思路、长期运营经验与关键成果，为行业提供了宝贵参考。

演讲伊始，林海便指出了当前AI时代智算中心发展的核心趋势：其建设逻辑正经历从追求通用标准化，向注重高效与场景适用性的深刻转变。围绕这一判断，他详细介绍了商汤大装置在模块化交付、冗余下沉设计、算电协同优化等多维度的创新实践，为构建面向AI原生的智算基础设施提供了清晰的演进路径。

01. 破解AIDC三大核心矛盾：商汤大装置的实践与思考

早在2019年，商汤科技便前瞻性地认识到，人工智能的规模化应用必须依托于集约化、体系化的基础设施。基于这一战略洞察，亚洲领先的商汤上海临港智算中心（AIDC）启动规划，并于2022年投入运营。目前，该中心已成为亚洲最大、国内首个获评5A级的智算中心之一。

“我们的设计初衷，就是超越传统数据中心（IDC）的思维定式，”林海强调，“目标是构建一个贯穿算力供给、任务调度、模型开发到应用落地的全栈AI基础设施体系。”这一顶层设计，为后续所有技术探索与运营优化奠定了坚实基础。

近六年的运营历程是在不断解决矛盾中迭代升级的。智算中心建设长期面临三大关键挑战：如何平衡长远规划与灵活扩展？如何兼顾通用标准与定制化能力？又如何在安全冗余与极致效率之间取得最优解？这些矛盾体现在时间、空间、架构与电力容量等各个决策维度。

针对规划与扩展的矛盾，商汤大装置在园区规划阶段就进行了通盘考量，全面布局了供电架构、建筑承重、制冷系统、空间与电力冗余以及能效管理。这种做法的优势在于，既确保了基础设施具备支撑未来十年发展的前瞻性，又为分阶段、按需的弹性扩容预留了充分空间。

面对通用与定制的平衡难题，挑战更为具体：如何在单一园区内集成多种制冷方案，以快速满足不同AI集群的差异化需求？同时，电力架构又如何实现从机柜到园区的多级弹性支撑？目前，商汤临港AIDC已成功部署多达5种制冷形式，并建立了一套基于多级阈值的电力容量精细化管理体系，从而高效应对复杂的定制化需求。

对于安全与效率的经典权衡，林海重点介绍了“算电协同平台”这一创新解决方案。该平台深度打通了IDC基础设施层、AI集群硬件层及上层模型任务调度层，实现了全链路资源协同优化。平台以15分钟为周期进行高频预测与调度，自动生成最优的算力分配与电力调配策略。

此外，针对GPU功率持续快速攀升的行业现状，商汤提出了“冗余下沉”的架构设计理念。简言之，即在机柜、列头柜等末端设备层面预留更高的电力冗余以确保安全；而在园区整体层面，则通过规模化、集约化运营来降低平均冗余比例。这一“下沉冗余，提升效率”的策略，在保障高可用性的同时，显著提升了整体资源利用率。

02. AI重塑AIDC：算力需求、供应链与架构演进的三重挑战

当前，大模型与AI智能体的迅猛发展，正驱动着对算力需求的指数级增长。然而，全球供应链波动、地缘政策等多重因素，使得稳定、经济的算力供给面临巨大不确定性。同时，国产服务器与AI芯片生态的快速成熟，也让智算基础设施的架构选型与集成变得空前复杂。

一个明确的行业共识是：传统数据中心的建设与运营模式已难以适应AI时代的需求，其迭代速度甚至超出了预期。智算中心，正在被AI技术本身深刻重塑。

为应对挑战并实现快速交付，林海阐述了“模块化交付”与“整体界面和弹性框架”的核心建设思路。后者的关键在于打破传统成本与责任边界，将交付能力深度前置——即让交付体系直接嵌入业务需求一线，从而实现极限速度的响应与部署。

在模块化交付实践上，商汤大装置已与生态伙伴取得重要突破。双方率先实现了“电力模块的标准化交付”，并正朝着“功能模块化”的方向持续演进。通过更灵活、更标准化的架构设计，旨在从本质上提升AI基础设施的扩展敏捷性与交付速度。

03. 模块化实践典范：1.5个月极速扩容18MW智算能力

理论的价值在于实践验证。演讲中，林海分享了一个近期完成的标杆案例：仅用1.5个月，成功完成18MW智算容量的快速扩容，创造了行业新速度。

2025年底，为满足近20MW的外部算力租赁需求，商汤大装置团队经过综合评估，决定不新建机房，而是充分利用园区内现有4个库房进行改造升级，并将单机柜功率密度大幅提升至48kW。

项目实施过程中，商汤与合作伙伴紧密协同，从项目启动到完成送电及全链路验证测试，全程仅耗时一个半月，较传统建设模式缩短约两个月工期。尤为重要的是，整个扩容过程实现了“零干扰”，未对园区原有业务的稳定运行造成任何影响。

本次扩容创新性地采用了室外模块化部署方案，将原有库房高效转化为高性能AI机房。该模式节约了约70%的配套占地面积，整体电能使用效率（PUE）优化至1.02以下，电力相关资本支出（CAPEX）降低了13%，经济效益显著。

林海总结指出，此项目的最大意义，不仅在于展现了惊人的交付速度，更在于验证了一条可行的技术路径：通过模块化、预制化的架构，实现供电、制冷及算力系统的快速弹性扩展，为大量传统数据中心向智算中心升级改造，提供了一个高效、经济且可复制的新范式。

随着AI技术进入规模化推理与产业深度融合的新阶段，智算中心正从一种高性能数据中心，演进为AI原生时代不可或缺的新型生产力基础设施。展望未来，商汤大装置表示将持续深耕AI基础设施在效率、弹性与智能化协同方面的技术演进，致力于推动千行百业的智能化转型与升级。