120天，119個集裝箱，一座算力工廠拔地而起。

馬斯克速度，竟被國內(nèi)這家公司完美復(fù)刻了！

上面這座算力工廠，采用了浪潮信息專為AI時代提出的預(yù)制化AIDC解決方案。

他們以「搭積木」方式，向世界詮釋了驚人的基建速度。

它不僅將長達(dá)18個月的建設(shè)周期，大幅縮短至4個月，甚至還實(shí)現(xiàn)了高效節(jié)能、彈性擴(kuò)容、按需定制、便捷運(yùn)維等技術(shù)創(chuàng)新。

更為重要的是，這座算力工廠能夠完全滿足scaling大模型的算力需求。

不論是訓(xùn)練，還是應(yīng)用部署，預(yù)制化AIDC解決方案全面支持了AI大模型創(chuàng)新研發(fā)和應(yīng)用。

而現(xiàn)在，這座元腦「算力工廠」正式投入運(yùn)營。

AI猛吞算力，還需破局之道

算力，就是這個AI時代的「命門」。眾所周知，AI大模型對算力的需求，遠(yuǎn)超乎所有人的想象。

不論是OpenAI、微軟，還是谷歌等科技巨頭們堅(jiān)信的是，scaling law仍在繼續(xù)。

2024年12月，堪稱過去一年AI含金量最高的一個月，從中便可瞥見一二。

OpenAI十二天Devday連更，為所有人送上了滿血版o1、o1 Pro、Sora、高級語音功能，以及初次亮相的o3系模型。

大批網(wǎng)友上線直接把ChatGPT搞崩了

與之激烈對打的谷歌，更是戰(zhàn)績連連，憑借Gemni 2.0 Flash、Veo 2直接殺出重圍。

邁入2025年，Grok 3、Llama 4、完整版Gemni 2.0等眾多模型，也即將迎來新一輪大戰(zhàn)。

可以預(yù)見的是，每一代新模型都在瘋狂「吃」算力，訓(xùn)練參數(shù)呈指數(shù)級增長。這種瘋狂擴(kuò)張的態(tài)勢，讓人不禁要問：我們的數(shù)據(jù)中心基建，還能支撐多久？

實(shí)際上，當(dāng)前的數(shù)據(jù)中心正面臨著最核心的「三重困境」。

1. 建設(shè)周期長，無法及時彌補(bǔ)高算力需求

作為算力的核心載體，數(shù)據(jù)中心的建設(shè)非一蹴而就。

一般來說，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的建設(shè)是一個復(fù)雜的工程，需要經(jīng)過設(shè)計(jì)、土建、機(jī)電安裝、調(diào)試等多個階段。其中，光規(guī)劃和建設(shè)就要3-5年時間，占到了整個生命周期的約1/3。

老黃同樣說過，「建造一個超算通常需要3年的規(guī)劃時間，外加1年設(shè)備交付和調(diào)試時間」。

而我們所看到的，馬斯克10萬塊GPU建設(shè)速度，甚至即將要建的100萬塊GPU搭建的超算，也只是個例。

3年，這一時間跨度，對于快速發(fā)展的AI時代顯得尤為漫長。

比如，3年前規(guī)劃的數(shù)據(jù)中心普遍采用5-10kW/標(biāo)準(zhǔn)柜，而如今單臺AI服務(wù)器的功耗就已突破10kW。

顯而易見，AI迭代與基建建設(shè)的速度，嚴(yán)重不匹配，導(dǎo)致數(shù)據(jù)中心還未建成就已落后于時代。

同時，這種「建設(shè)慢，需求快」的矛盾，不僅影響了產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度，還直接影響了投資方資金回報周期，形成了惡性循環(huán)。

2. 功耗攀升，能源利用率低

其次，隨著算力需求的暴增，數(shù)據(jù)中心的能耗問題也愈發(fā)突出。

AI大模型訓(xùn)練的耗電量，堪比一個小城市的用電量。而這樣比比皆是的報道，也早已家喻戶曉。

平均而言，ChatGPT查詢所需的電力是谷歌搜索的近10倍。高盛研究估計(jì)，到2030年，數(shù)據(jù)中心的電力需求將增長160%。

從2023年-2030年，AI數(shù)據(jù)中心功耗的增長將達(dá)到每年200Twh。

。另一方面，數(shù)據(jù)中心功耗也面臨著巨大的挑戰(zhàn)。

從芯片設(shè)計(jì)方面來看，CPU熱設(shè)計(jì)功率（TDP）在過去十年幾乎翻倍，GPU熱設(shè)計(jì)功耗從2008年不足200W飆升至現(xiàn)如今1000W。

再加上，集群越來越大，高密度服務(wù)器部署來帶的散熱壓力，與日俱增。

與此同時，信通院發(fā)布的《中國綠色算力發(fā)展研究報告（2024年）》顯示，我國數(shù)據(jù)中心的平均電能利用效率（PUE）在2023年時為1.48，而新的國家政策規(guī)定，新建數(shù)據(jù)中心的PUE不得超過1.25。

如何保持高性能計(jì)算的同時，達(dá)到節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)，已經(jīng)成為一大難題。

而當(dāng)前，智算中心需要探索的是，與綠色電力深度融合，實(shí)現(xiàn)能源高效利用，讓算力向智力有效轉(zhuǎn)化。

3. 擴(kuò)容難題，升級有限，無法第一時間進(jìn)行升級

不僅如此，AI快速迭代對數(shù)據(jù)中心的靈活性，提出了更高的要求。

然而，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的固定架構(gòu)，限制了升級空間，無法及時采用新一代技術(shù)，難以快速響應(yīng)業(yè)務(wù)需求的變化。

另一方面，數(shù)據(jù)中心還將面臨建成即落后、供不應(yīng)求的窘境，投資回報率難以保障。

針對這些挑戰(zhàn)，這些年，一些企業(yè)打造的預(yù)制模塊化數(shù)據(jù)中心應(yīng)用而生，并將成為主流模式。

根據(jù)規(guī)模不同，可分為單元級（Unit）、包間級（Pod）、建筑級（Stack Cube）、園區(qū)級（Base）等細(xì)粒度。

在AI時代下，我們就需要專為AI而生的預(yù)制化AIDC。

浪潮信息，便是這個方案的引領(lǐng)者。

算力工廠，全方位為AI而生

算力工廠是一種創(chuàng)新的數(shù)據(jù)中心全生命周期服務(wù)模式，核心是通過規(guī)（劃）、建（設(shè)）、運(yùn)（營）一體化的「交鑰匙」工程。

其總體架構(gòu)自下而上，由算力底座、算力支撐、算力運(yùn)營三部分組成。

算力底座

首先，算力底座，就是我們可以直觀看到的算力中心。

元腦「算力工廠」這座智算中心采用創(chuàng)新的預(yù)制化AIDC解決方案，僅需119個預(yù)制化集裝箱單層拼接，4個箱體即可實(shí)現(xiàn)千卡規(guī)模AI算力。

正如之前所述，它書寫了驚人搭建速度的傳奇，直接將同等規(guī)模數(shù)據(jù)中心的建設(shè)周期，從18個月縮減至4個月。

這種創(chuàng)新方案，可以說完全顛覆了行業(yè)常規(guī)。

具體來說，它具備了以下幾點(diǎn)優(yōu)勢：

- 快速交付，工期可縮短80%左右

因?yàn)椴捎昧祟A(yù)制化集裝箱建設(shè)方式，同等規(guī)模數(shù)據(jù)中心的建設(shè)周期從18個月縮減至4個月，工期縮短了近80%。

- 高效節(jié)能，PUE可低至1.1以下

因?yàn)閯?chuàng)新地應(yīng)用了液冷、光伏、儲能、余熱回收等節(jié)能技術(shù)，提高了散熱及能源利用效率，PUE可降至1.1以下，全年節(jié)省電費(fèi)近2億元，運(yùn)營成本大幅降低。

- 靈活擴(kuò)展，最高可擴(kuò)容至5層，實(shí)現(xiàn)全場景覆蓋

預(yù)制模塊化疊箱體系建設(shè)模式可根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)模，分期高效地進(jìn)行水平及豎向擴(kuò)容，有效節(jié)省前期投入成本。

同時，八種模塊化的功能箱體可根據(jù)不同場景、規(guī)模靈活組合，并按照功率區(qū)段分區(qū)部署，實(shí)現(xiàn)風(fēng)冷/液冷、AI/通用/高密度等多種形態(tài)靈活兼容，匹配智算算力、通用算力、邊緣算力等多種應(yīng)用場景。

元腦算力工廠包含了數(shù)據(jù)處理、AI大模型、業(yè)務(wù)應(yīng)用、研發(fā)測試等多個集群，為全球服務(wù)器壓力測試、大模型開發(fā)應(yīng)用等多種業(yè)務(wù)應(yīng)用，提供了綠色高效的算力支撐。

算力運(yùn)營

如前所述，在大模型時代，算力需求呈爆發(fā)式增長，但高效運(yùn)營AI算力卻面臨著諸多的挑戰(zhàn)。

該如何調(diào)度資源？如何控制成本？如何保障算力平臺穩(wěn)定性和可用性？如何讓AI算力性能持續(xù)優(yōu)化?

在大規(guī)模AI訓(xùn)練場景下，算力資源調(diào)度堪稱一大難題。

一方面，不同AI任務(wù)對于算力需求各不相同；另一方面，如何在多用戶、多任務(wù)場景在實(shí)現(xiàn)資源最優(yōu)分配，避免算力的浪費(fèi)，都是亟待解決的問題。

不僅如此，隨著算力規(guī)模的擴(kuò)大，運(yùn)營成本也會隨之攀升。諸如電力消耗、運(yùn)維人員等各方面成本，都是企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)。

另外，對于企業(yè)級AI應(yīng)用來說，對算力平臺穩(wěn)定性提出了高標(biāo)準(zhǔn)、高要求。

然而，集群規(guī)模擴(kuò)大管理只會愈加復(fù)雜，硬件出現(xiàn)故障的風(fēng)險就會增加，隨之帶來的是系統(tǒng)性能波動頻繁，數(shù)據(jù)安全隱患增高。

還有需要考慮到的一點(diǎn)是，AI算力性能必須持續(xù)優(yōu)化。這當(dāng)中也涉及到了多個層面，比如硬件協(xié)同優(yōu)化、軟件架構(gòu)改進(jìn)、算法效率提升等等。

為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，元腦算力工廠為企業(yè)提供了全方位的運(yùn)營方案。

- AI基礎(chǔ)設(shè)施管理平臺

AI基礎(chǔ)設(shè)施管理平臺面向金融、通信、互聯(lián)網(wǎng)等多行業(yè)的數(shù)據(jù)中心，可實(shí)現(xiàn)前所未有的一體化管理。

平臺突破性解決了IT基礎(chǔ)設(shè)施管理與動力環(huán)境管理割裂的痛點(diǎn)，帶來了全新的管理體驗(yàn)。

首先，它實(shí)現(xiàn)了智算中心全生命周期的統(tǒng)一納管，運(yùn)維效率提升100%。

平臺還創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)了高密單排微模塊2D/3D、核心制冷部件遠(yuǎn)程調(diào)控等5大功能，安全性能飆升30%，為超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心穩(wěn)定高效運(yùn)行提供重要保障。

- 人工智能開發(fā)平臺AIStation

作為深度學(xué)習(xí)開發(fā)平臺，AIStation能夠?yàn)槠髽I(yè)客戶提供強(qiáng)大的開發(fā)支持。

比如，統(tǒng)一管理和精細(xì)調(diào)度AI計(jì)算資源，全面整合計(jì)算資源、訓(xùn)練數(shù)據(jù)和開發(fā)工具。

不僅如此，AIStation還提供了完整的AI軟件棧和敏捷標(biāo)準(zhǔn)化的開發(fā)流程，降低資源投入同時，大大提升開發(fā)效率。

基于系列平臺的創(chuàng)新與整合，對于企業(yè)來說，算力的高效穩(wěn)定運(yùn)營也不再是難題。

大規(guī)模AI訓(xùn)練與應(yīng)用

既然有了這樣一個堪稱「黑科技」含量最高的解決方案，對于大模型時代下的訓(xùn)練和部署，意味著什么？

當(dāng)前，AI大模型正在經(jīng)歷著前所未有的進(jìn)化：從單一語言模型走向多模態(tài)；突破長文本限制；引入MoE架構(gòu)；強(qiáng)化學(xué)習(xí)能力不斷提升。

不僅如此，大模型進(jìn)化Scaling Law仍在繼續(xù)，老黃還在CES大會上首次提出了AI時代三個Scaling Law。

這暗示著，大模型的突破未來有著更加廣闊的空間，唯一的限制，就是如何構(gòu)建出強(qiáng)大的算力基礎(chǔ)設(shè)施。

如今，AI大模型的參數(shù)規(guī)模已經(jīng)從千億級別攀升到了萬億級別。AI大模型廠商紛紛投建大規(guī)模算力資源，壓縮大模型訓(xùn)練周期。

顯而易見的是，隨著算力規(guī)模的不斷擴(kuò)展，單顆芯片的性能瓶頸愈發(fā)明顯，整個AI系統(tǒng)的通信效率成為焦點(diǎn)之一。

大型AI模型訓(xùn)練過程中，網(wǎng)絡(luò)通信通常占據(jù)整體訓(xùn)練時間的20%到40%，這造成了大量算力資源浪費(fèi)，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)通信效率，成為AI大模型發(fā)展的關(guān)鍵議題。

然而，目前的傳統(tǒng)RoCE網(wǎng)絡(luò)面臨著網(wǎng)絡(luò)性能不足、難以滿足多樣化AI系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)需求、部署周期長、可靠性低、管理難度大等問題。

對此，元腦算力工廠采用了專門面向生成式AI打造的超級AI以太網(wǎng)交換機(jī)——X400，大幅降低網(wǎng)絡(luò)通信占比，革命性地提升了大規(guī)模GPU訓(xùn)練性能；同時，采用浪潮信息 ICE智能云引擎，實(shí)現(xiàn)智能化的網(wǎng)絡(luò)管控。

這，就成為了新型的AI訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)解決方案，打造業(yè)界領(lǐng)先的AI Fabric。

超級AI以太網(wǎng)交換機(jī)X400，采用AR自適應(yīng)路由、RTT CC擁塞控制、亞毫秒級故障自愈等技術(shù)，擁有高性能（高吞吐量、高帶寬、低延遲）、高可靠性、快速部署、靈活拓展等核心優(yōu)勢。同時，它還具備多租戶隔離、多業(yè)務(wù)并發(fā)支持的能力，以應(yīng)對AI模型訓(xùn)練的復(fù)雜需求。

性能方面，X400的吞吐量達(dá)到了業(yè)界最高的51.2T，較上一代產(chǎn)品提升了4倍。在4U空間可提供128個400Gb/s的高速網(wǎng)絡(luò)端口，相比傳統(tǒng)RoCE網(wǎng)絡(luò)性能提升了1.6倍。

值得一提的是，其對AI網(wǎng)絡(luò)的帶寬利用率可達(dá)95%以上，同時還可將通信時延降低30%。

綜上，X400的應(yīng)用將大幅提升大模型的訓(xùn)練效率，縮短訓(xùn)練時長，降低訓(xùn)練成本。

此外，在 AIGC 時代，網(wǎng)絡(luò)管理已不再是傳統(tǒng)的設(shè)備配置與監(jiān)控，而是面向未來的智能化、自動化以及可視化的平臺。

浪潮信息ICE智能云引擎正是這一趨勢下的先行者，基于數(shù)字孿生技術(shù)，打造網(wǎng)絡(luò)虛擬仿真和優(yōu)化驗(yàn)證平臺，并利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動化管理和智能化監(jiān)控，提升管理效率與故障響應(yīng)速度，讓企業(yè)在復(fù)雜環(huán)境中實(shí)現(xiàn)高效、可靠的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維，助力企業(yè)充分釋放AIGC潛能。

系統(tǒng)性創(chuàng)新，三層無縫銜接

算力基礎(chǔ)設(shè)施有了之后，如何解決算力與應(yīng)用之間斷層問題？

在此之前，浪潮信息早已給出了完美的解決方案——企業(yè)大模型開發(fā)平臺「元腦企智」EPAI。

它猶如一座「橋梁」，通過提供軟件棧及綜合服務(wù)，賦能算力挖潛、模型優(yōu)化和應(yīng)用開發(fā)。

這次，元腦算力工廠直接搭載了EPAI，連接了多元算力、多元模型、應(yīng)用層，直接加速LLM應(yīng)用落地。

元腦企智EPAI的完整架構(gòu)

EPAI可實(shí)現(xiàn)百萬token、千億參數(shù)、領(lǐng)域大模型的高效微調(diào)，可以更好地適應(yīng)具體行業(yè)場景下的任務(wù)需求，快速打造領(lǐng)域LLM。

與此同時，它還提供面向多元多模的計(jì)算框架，讓LLM應(yīng)用在跨算力平臺上無感遷移。

這個過程，就降低了多模、多元的適配與試錯成本，為企業(yè)用戶根據(jù)實(shí)際場景需求，選擇開發(fā)部署適合自己的大模型，提供了極大便利。

通過EPAI，企業(yè)可以高效地開發(fā)部署生成式AI應(yīng)用，打造智能生產(chǎn)力。

在AI時代浪潮下，算力基建正成為決定創(chuàng)新速度、深度的關(guān)鍵要素。

基于預(yù)制化AIDC解決方案的算力工廠，不僅僅是一次技術(shù)創(chuàng)新，更是對這整個產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式的革新。

算力工廠重新定義了算力釋放的價值與效率，實(shí)現(xiàn)了基建與算力的強(qiáng)綁定，是以算力為中心來確定建設(shè)模式和內(nèi)部的算力模組，所有設(shè)計(jì)都是算力的一部分，實(shí)現(xiàn)了投入即產(chǎn)出。

這一次，浪潮信息向世界真正展現(xiàn)了，中國速度與中國智慧的完美融合。

算力工廠的模式將成為智算中心建設(shè)的主流。