数据中心末端配电母线 联合解决方案白皮书 目录 前言 AI智算引领数据中心末端配电趋势变革 1.1 市场需求加速增长 1.2 电气容量需求飙升 传统的数据中心机房配电架构及的挑战及应对 2.1 智能机房配电母线特点 2.2 机架配电母线的典型应用场景 2.3 智能母线系统逐渐普及 2.4 绿色节能及主动运维的需求凸显 数据中心机房配电母线的优势 3.1 新型数据中心机房配电机构 新型智能监控机房配电母线方案 数据中心机房配电母线分类 4.1 固定式机房配电母线 4.2 滑轨式机房配电母线 结语 2 3 4 1 5 7 9 16 16 3 4 4 17 17 19 23 24 24 25 2 随着云计算、大数据以及人工智能等新兴技术的迅猛发展，我国数 据中心产业也迎来了高速增长期。当前，数据中心正朝着大规模、高 功率密度、 ，已难以满足现代数据 中心的实际需求。为此，以结构更灵活、扩展更便捷的数据中心末端 配电母线系统替代传统列头柜+电缆模式，逐渐成为数据中心供配电系 统升级的重要路径之一。 西门子始终关注数据中心配电技术的发展，联合突破电气共同编写 本白皮书，对数据中心末端配电母线进行了详细分析，提出了一种新 型智能监控数据中心末端配电母线的架构，以期更进一步推动智能数 据中心末端配电母线的发展和应用。

开放数据中心标准推进委员会 ODCC 2025年9月 基于预制模块化数据中心场景的冷却 系统智能调优技术报告 [编号 ODCC-2025-06005] 版权声明 ODCC（开放数据中心委员会）发布的各项成果，受《著 作权法》保护，编制单位共同享有著作权。 转载、摘编或利用其它方式使用 ODCC 成果中的文字或 者观点的，应注明来源：“开放数据中心委员会 ODCC”。 对于未经 中国信息通信研究院 付正全 北京世纪互联宽带数据中心有 限公司 徐辉 上海艾克森股份有限公司 侯和涛 山东大学 马凤英 齐鲁工业大学 詹振乾 上海热泰能源技术 万鹏 浪潮通信信息系统有限公司 高峰 浪潮通信信息系统有限公司 马晓腾 浪潮通信信息系统有限公司 郭玉峰 浪潮通信信息系统有限公司 吴佩文 江苏鸿鑫智能制造有限公司 李涵之 北京世纪互联宽带数据中心有 限公司 凌滢 山东能源集团建工集团有限公 在国家战略规划《“十四五”规划和 2035 目标纲要》、工信部印 发《“十四五”工业绿色发展规划》和《中共中央国务院发布关于加 快经济社会发展全面绿色转型的意见》等政策背景下，数据中心数 字化转型速度加快，节能降碳需求越来越迫切。 传统数据中心冷却系统大多依靠经验设定运行参数，采用人工 调优和局部反馈调节方法实现控制；存在着设定值固定，不随负载、 环境条件变化；各设备之间缺乏信息沟通，运行参数不协同；未考

支和芯片出货预测，我们预计 2024-26 年我国算力规模年复合增速有望达到 44%，带动 2025/2026 年新建数据中心 8.0/9.1GW，对应 530/633 亿度增量 用电。我们预计 2025 年中国用电量增速 6.1%，其中数据中心贡献 0.5pct。 AI 数据中心高功率趋势不变，供配电解决方案技术迭代有望加速 根据各厂的芯片和服务器参数，虽然单瓦浮点算力以每代约 1 倍速率提升， 40-60%的比例提升。而 DeepSeek 实现 GPU 白卡互联的能力，为国产芯 片的大规模应用打开了大门，在经济上必然存在较强的优势，但是短期内在 能耗上与英伟达芯片仍然存在差距。因此随着国内数据中心中智算中心的比 例提升，单个数据中心的 MW 数将持续上升，甚至相同算力下可能提升更 快。这将带来供配电解决方案的技术迭代加速从传统 UPS 向 HVDC，以及 未来巴拿马电源和 SST 的效率更高模式发展。我们预计国内 的本地新能源消纳能力。 投资建议： 看好国内数据中心建设带来的电源国产替代机会，以及技术迭代加速后 HVDC 以及巴拿马电源和 SST 的发展机遇。产业链标的包括：欧陆通，中 恒电气，明阳电气，伊戈尔。最后，我们重申于《新型电力系统成本篇：多 维解决消纳问题，新能源迈入 2.0 时代》（2024.10.25）中对于配网建设， 储能平价和风电发展的看好，我们认为数据中心建设将加速国内能源转型和 提升新能源有

队工作站）、 贵州算家计算服务有限公司、合肥城市云数据中心股份有限公司、湖 南城市云智数科技有限公司、昆仑芯（北京）科技有限公司、南京中 科逆熵科技有限公司、宁夏西云算力科技有限公司、宁夏中卫市新型 互联网交换中心有限责任公司、派欧云计算（上海）有限公司、庆阳 云创智慧大数据有限公司、四川省算云科技有限责任公司、苏州国科 综合数据中心有限公司、算力互联（北京）科技有限公司、曙光信息 、能源等资源紧张的问题，算力供给受限；而西部地区资源丰富， 具备发展数据中心的天然优势，但数据需求相对不足。在此背景下， 我国“东数西算”工程应运而生。“东数西算”就是将东部地区产生 的数据传输到西部地区进行计算和存储，促进东西部算力协同联动。 1.2 目标及意义  目标：通过“东数西算”工程，在全国范围内规划建设多个国 家级算力枢纽节点和大数据中心集群，形成布局合理、绿色集约的算 力基础设施体系。 力基础设施体系。实现算力的规模化、集约化发展，提升算力使用效 率，降低算力使用成本，推动算力资源的高效配置。  意义：从经济角度看“东数西算”工程带动了数据中心建设、 网络通信、IT 设备制造、软件等相关产业的发展，促进了产业结构 优化升级，为经济增长注入新动力。在资源利用方面，充分发挥了西 部地区的能源优势，提高了能源利用效率，实现了东西部资源的优势 互补。同时，有助于缩小东西部数字经济发展差距，推动区域协调发

技术迅猛发展，极大增加了相关产业对高性能算力的需求，进而对设备散热冷却提出了更高要求。目前来看，液冷更适用于高密度功率的数据中 心，其中浸没式液冷具有明显优势。根据《中国液冷数据中心发展白皮书》，保守估计 2025 年中国液冷数据中心市场规模将达 1283.2 亿元，其 中浸 没式液冷占 526.1 亿元。氟化液是浸没式液冷的理想冷却液，目前我国仍处于发展初期阶段，未来大有可为。涉及标的： 1) 氟化液： 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 8 数据中心是 AI 底层算力基础设施，价值大幅凸显 u 作为人工智能 、 5G 、云计算、工业互联网的底层算力基础设施，数据中心的价值大幅凸显。数据中心（ Data Center ，简称 DC ），即为集中 放置 的电子信息设备提供运行环境的建筑场所，包括主机房、辅助区、支持区和行政管理区等。 u 数据中心产业链由上游基础设施、中游运营服务及解决方案 制冷、机柜等非 IT 设备。 中游包括为数据中心提供集成服务、运维服务等整体解决方案以及提供云服务等相关服务的供应商。终端用户渗透 多个行业，主要应用于互联网、金融、软件、电力、工业、医疗等行业。 分类方式 种类 相关介绍 按服务 对象 互联网数据中心 (IDC) 由 IDC 服务商搭建，向客户提供互联网基础平 台服务以及各种增值服务的数据中心 国家数据中心 (NDC) 由国家政府机构投资建设的数据中心，代表

一轮大模型创新所遵循的扩展定律（scaling law） 产生了大数据 - 大算力 - 大模型 - 大电力的范式。 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 扫码了解更多 4 文献综述与方法论 全球数据中心用电量将在 AI 的推动下大幅增长，一直受到关注。从 2023 年以来， 由于生成式 AI 的迅猛发展，美国尤其为“电力危机”感到焦虑，而中国的人工 智能要在碳达峰目标的约束下追赶美国，算力与电力问题需要重估。 多的研 究，基本逻辑大同小异：先根据芯片等硬件的算力与功率，估算出数据中心的 用电量；再根据算力增长、芯片能效（单位时间内完成的计算量与消耗的电能 之间的比率）提升，以及数据中心能效 (PUE，数据中心总能耗与关键 IT 设备能 耗的比率，数字越小越接近 1，能效越高 ) 提升的预期，来推测未来一段时间内 智能数据中心的用电量增长情况。 智能算力的提供者及主要使用者，如科技企业、电信企业、政府、以及日益数 而获得绿电及清洁电力，尤其是直接接入供应的绿色电力，并且建立起新型能 源管理系统，是实现绿色智算中心的关键。 其中，无论在中国，还是在美国，数据中心的能效提升是确定性较强的部分。 PUE都受到监管机构或ESG政策的约束，近十年来全球数据中心平均PUE仅从1.65 降至了 1.58，并非影响近年来数据中心用电量增长的核心因素。 这些研究报告，对于人工智能技术最发达、电力市场化程度最高的美国研究比较 充分，为关于中国

所带来的海量计算，将与可 再生能源一起，推动新一轮信息与能源革命。而这 一轮大模型创新所遵循的扩展定律（scaling law） 产生了大数据 - 大算力 - 大模型 - 大电力的范式。 4 文献综述与方法论 全球数据中心用电量将在 AI 的推动下大幅增长，一直受到关注。从 2023 年以来， 由于生成式 AI 的迅猛发展，美国尤其为“电力危机”感到焦虑，而中国的人工 智能要在碳达峰目标的约束下追赶美国，算力与电力问题需要重估。 多的研 究，基本逻辑大同小异：先根据芯片等硬件的算力与功率，估算出数据中心的 用电量；再根据算力增长、芯片能效（单位时间内完成的计算量与消耗的电能 之间的比率）提升，以及数据中心能效 (PUE，数据中心总能耗与关键 IT 设备 能耗的比率，数字越小越接近 1，能效越高 ) 提升的预期，来推测未来一段时间 内智能数据中心的用电量增长情况。 智能算力的提供者及主要使用者，如科技企业、电信企业、政府、以及日益数 而获得绿电及清洁电力，尤其是直接接入供应的绿色电力，并且建立起新型能 源管理系统，是实现绿色智算中心的关键。 其中，无论在中国，还是在美国，数据中心的能效提升是确定性较强的部分。 PUE 都受到监管机构或 ESG 政策的约束，近十年来全球数据中心平均 PUE 仅 从 1.65 降至了 1.58，并非影响近年来数据中心用电量增长的核心因素。 这些研究报告，对于人工智能技术最发达、电力市场化程度最高的美国研究比较 充分，为关

大学由敃育部直属、中央直管，是 中国著名顶级学府之一。 二、需求分析 1. 需要满足等级保护相关要求； 2. 多校区全网威胁管理。 三、方案设计 1. 安全区域边界：应用下一代防火墙： 部署在数据中心出口，对丌同分校接 入到数据中心的数据进行安全防护。 2. 安全管理中心：部署在运维管理区， 对数据进行持续性检测，保障核心数 据安全。 3. 应急分析不处置服务：配套安全服 务，发现问题后实现快速响应。 政务外网 卫生局 民政 疾控中心 血站 妇幼 安全资源区 DMZ 区 IPS LB WAF HIS PACS 灾备数据中心 Firewall SSM 堡垒机 数据库审计 漏洞扫描 安全管理区 存储数 据复制 Data Center 数据中心整体安全方案 外网区域 专网区域 Firewall Firewall 防病毒服务器 首都医科大学附属 XX 医院等保成功案例 分校区 WOC AC NGAF 一卡通系统 WOC 数据中心 分校区 “ 三通两平台”安全加固解决方案 AC AD NGAF CERNET Internet 城 域 网 出 口 学校 学校 主数据中心 学校 AD NGAF SSL VPN 教育资源平台 教育管理平台 WOC 灾备数据中心 SC 城域网 WOC Internet 教育资源平台 教育管理平台

GPU(GPGPU) 计算的 CUDA 平台。 自 2015 年以后，随着 AI 浪潮迅猛推进，公司业务不断多元化， 向数据中心、游戏、移动设备、 汽车电子等市场发展。公司 GPU 产品能够并行计算的性能优势满足深度学习需求，通过对 GPU 架构升级不断推出新产 品，其运算性能得到显著提升，广泛 用于数据中心等计算密集领域。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 复盘英伟达的 AI 发展之 路 英 英伟达业务模式拟打造成类似于计算堆栈或神经网络，包含硬件、系统软件、平台软件和应用四层，公司结合芯片、系统和软件的全栈创新能力构建加 速计算平台，并且完善针对 AI 加速计算及数据中心的 GPU 、 CPU 、 DPU 三种芯片产品结构。 AI 布局方面，早在生成式 AI 变革初期就已参与并与 OpenAI 、微 软合作。 2023 年 3 月，英伟达在 GTC 大会上推出 4 个针对各种生成式 A100 相比，配备四对 H100 与双 GPU NVLink 的标准服 务器的速度最高可达 10 倍。 l 计算与网络事业部收入占比提升，数据中心超过游戏成为收入主要来源。 FY23 ，公司收入为 269.74 亿美元，同比增长 0.22% ，主要由于数据中心及汽车领域收入的高速增长抵消了游戏及专业可视化领域所带来的收入减少； 净 利润为 43.68 亿美元，同比减少 55.21% ，主要由于运营费用同比增长