....................... 15 在 AIDC 需求释放态势下对 HVDC 技术放量的市场推演 .................................................................................... 16 需求侧：看好 HVDC 在 AIDC 需求驱动下突破渗透率瓶颈 .................. 300Pflop/s 的 S1 级超算中心（通常为国家级 超算中心或国家级实验室）为例，计算节点的用电需求为 25～28MW，高速网络、存 储等节点的用电需求合计 2MW 左右。 3） 智算中心 AIDC-智能算力：通常采用芯片异构计算架构，结合 CPU、GPU、NPU、TPU 等多种芯片，形成高并发的分布式计算系统。随着智算需求的持续增加，当前我国智算 中心用电规模可以达到 100-200MW（根据 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 10 工业/能源 综上所述，我们认为 AI 数据中心将加速传统数据中心向智算中心 AIDC 的切换，展望后续， 或将面临四大挑战催化供配电系统迭代。 #1 电能供应：电能消耗随 AIDC 市场（推理算力需求带动）规模提升和硬件功耗膨胀相应 增长，对电力接入、电能利用率和能源利用效率（PUE）提出挑战； #2 空间利用：随着数据中心

中国联通与腾讯集团合作的首批智算集群项目⸺中国联通宁夏中卫云数据中心：该项目总投资 10 亿，建成后将具备 12 万架标准机柜、28 万 GPU 卡算力供给，部署超过十万卡规模的智算集群，成为西部地区最大的 AIDC 智算中心。未来还将打 造占地 1000 亩、承载能力超 1GW 的超大规模智算园区，向“超大建设规模、超快交付速度、超低时延传输、超强智能应用、 超高安全运营”目标迈进。 正泰为客户提供主 专家系统； 模块化设计，满足未来扩容需要 正泰一体化智能电气解决方案 正泰一体化智能电气解决方案亮点 中国智算中心供配电系统应用市场研究报告（2025） 22 中兴通讯预制化电力模块帮助AIDC 灵活扩容，极速交付 预制化电力模块：属供配电模块，可实现从 10KV 输入到交流 380V/ 直流 240V 不间断电源输出。 用户对产品的重点要求：可靠性提升，效率提升，占地面积节省，快速交付，智能化运营。

3% 提升至 2025 年的 35%。 一、智算中心概述 （一）智算中心概念与功能 智算中心即智能计算中心（Artificial Intelligence Data Center， 简 称 AIDC），一般认为是在传统数据中心的基础上，基于 GPU、TPU、 FPGA 等人工智能芯片及计算框架构建的人工智能基础设施，可以支 撑大量数据处理和复杂模型训练。智算中心狭义上是智能算力的物理 载体，是“机房+网络+GPU 建 规 模 IT 容 量 达 1144MW、中国区近 900MW。 字节跳动（对应营收超 50 亿）、网宿科技、微 软等 润泽科技 43.51 亿元 2023 年底全国已建成 7 个 AIDC 智 算基础设施集群，已交付 10 多个智 算中心，合计规划约 61 栋智算中 心、32 万架机柜。 字节、华为、京东、快 手、美团、中国电信等 宝信软件 34.91 亿 元 （ 服务

54相比进一步改善。其中，东北、华北等北部地区充 分利用自然风冷等自然优势，平均PUE分别为1.40与1.39、远低于华南、华中等南部地区平均PUE1.53与1.54。 Ø 随着智算数据中心能耗的持续提升，AIDC节约用能成为大势所趋。美国发布《数据中心优化倡议（DCOI）》，要求既有数据中心的PUE达到1.5，新建数据中心为1.4。德国出台《能源效率 法案》，要求2026年7月或之后开放的数据中心PUE达到为1 56kW，此外需要配套10台网络与存储机架，合计功率10×12=120kW。因此，参考维 谛的设计方案，计算服务器功率占AI数据中心IT负载的90%。 Ø 综上，我们估计AI计算芯片功耗占未来AIDC整体IT功耗占比约为60%-75%。 GPU, 5600 （8×700） CPU、内 部网络连 接、 NVLink, 3600 存储、管 理等, 183 网络网络 连接, 729

他人工智能相关场景，如图像渲染、金融量化、医 药开发、自动驾驶、智能制造等。 来源：公开资料、专家访谈、艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 数据中心 （IDC） 超算中心 （HPC） 智算中心 （AIDC） 整合通用算力资源，为各类企 业业务提供综合的算力支持 汇集高质量算力资源，以满足大 规模科学研发及工程计算需求 聚合智能算力资源，结合智算服务及生 态，为企业人工智能业务提供专业服务 建设

[18] 1：https://tech.cnr.cn… 2：https://www.amaz… 3：https://finance.sin… 4：工业互联网联盟、信通… [19] 1：https://aidc.shisu.… 2：腾讯研究院、斯坦福HAI… [20] 1：https://www.gov.c… 2：https://www.shan… 3：https://www.thepa… 4：https://www

数据中心走到新旧转换节点： 能耗与绿色平衡术 在AI大模型快速发展背景下，数据中心正迎来新一轮发展周期。 传统以CPU为主要构成的IDC数据中心已经远远无法满足AI相关计算需求，以GPU为核心的新一 代AIDC智算中心，成为本轮AI发展浪潮中的重要基础设施，由此推动行业新旧转换发展。 为了承接本轮AI大模型浪潮，全球主要经济体都在积极推进智算中心建设，其中一些采用新增建 设方式，另一些则需要针对老旧数据中心的基础设施进行改造升级。

OpenAI，谷歌推出了 Vertex AI，英伟达推出 了 AI Foundations；国内，阿里、百度、字节跳动、腾讯等公司均推出了基于自有云服务 的 MaaS 模式，商汤等公司也推出了基于自有 AIDC 和大模型能力的 MaaS 服务。其中， 大模型的来源包括厂商自身训练的闭源模型和开源模型，以及第三方开源模型。以微软 Azure 为例，用户可选择 OpenAI 的闭源模型，微软自己的开源模型 Phi