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“電至兆瓦，智算無界”——在2025科華數據中心年度論壇上，同時亮相了200 kW高密UPS模塊和單柜1.2 MW UPS“兩道硬菜”。隨后，又在行業盛會IDCC產業年度大典上持續曝光。 業內產生一個共同的疑問：800V高壓直流才剛被寫進白皮書，科華數據卻在力推兆瓦級交流UPS，它真的能解決智算中心高密挑戰、場景適配、高效瓶頸的三大痛點嗎？ 突破物理極限的“空間革命” 智算中心作為支撐AI大模型訓練和推理的核心基礎設施，其供電系統正面臨前所未有的挑戰。根據《智能計算中心創新發展指南》，未來五年，中國智能算力規模年復合增長率將達52.3% ，而AI芯片的功耗也呈指數級增長。 以英偉達NVL72超節點為例，單機柜可能達到132kW。根據《智算中心基礎設施演進白皮書》研究表明，單柜功率超過16kW時，配電設備的占地面積將超過IT機房，這將極大程度壓縮智算中心單位面積的算力產出。如此一來，傳統供配電方案密度低、占地大將成為智算中心建設的短板。 科華數據200kW高密UPS模塊，高度僅4U，密度可達47W/in³，相比業內常用的125kW功率模塊，功率密度提升20%。單柜功率最高可達1.2MW，占地僅0.8m²，折算每平方米承載1.5MW電力，是當前業內占地最小的兆瓦級UPS。 科華數據通過提高供配電系統功率密度，以密度換空間，釋放IT設備的空間利用率，補齊智算中心供配電短板。 從通用型到AI專屬的進化 從通算到智算，負載特性的變化給供配電設備帶來不一樣的要求。首先，通算負載的平均功率通常在額定功率的40%~50%，即便是計算高峰期也僅達到額定功率的70%~90%，尖峰功率維持時間一般在1ms左右。 但在智算中心，AI負載的平均功率通常能到70%~80%的水平。從百度、字節、騰訊等頭部企業的部分訓練數據來看，尖峰功率基本超過180%。此外，AI負載的尖峰功率可維持30ms左右，呈現周期性，這對UPS高過載的維持時間也有更高要求。 科華數據200kW高密UPS模塊為適配AI負載周期性高過載特性，將過載能力提高至額定功率180%，過載維持時間可達300ms，保障AI訓練任務的連續性與可靠性。 從“電老虎”到省電利器的蛻變 根據頭豹研究院，中國智算中心總耗電量或在2030年達到4000億kWh。其中，灰白區（供配電系統與制冷系統）的能耗占比達到45%，直逼IT設備的用電量。當前，業內普遍通過液冷方案來降低用于IT設備制冷的損耗，因此，提高供配電系統的效率便成為智算中心另一條節能降耗的有效途徑。此外，提高UPS系統的效率，除了直接節省電能，還可間接降低配電機房制冷系統的損耗。 以10MW智算中心為例，UPS效率每提升1%，直接和間接節省的電費，一年近百萬元（按數據中心額定80%負載，電價1元/度，COP=4測算）。 根據科華數據對外公布的效率指標，通過第三代半導體器件與“磁魔方”專利設計，已實現雙變換效率高達98%。若結合WECO模式與智能休眠功能，效率可進一步提升至99.2%。 高壓直流與UPS的技術之爭？ 智算中心采用高壓直流還是交流UPS？這是一個問題。我們可以從一組數據來判斷。 全球IT機柜平均功率密度逐年提升，高功率密度的占比連續走高，其中20kW及以上的機柜在2025年已超30%。據英偉達官方預測，海外市場單機柜功率密度有望在明年達到200kW，28年將突破1MW水平。若單機柜功率真的達到1MW，那么機柜電源如何布置、灰白區占比如何降低、供電效率如何提高都將成為智算中心必須解決的問題，看上去似乎也只有高壓直流方案才能解決。 為響應單機柜功率發展趨勢，英偉達正在聯合業內幾家設備廠家，積極推進800V高壓直流方案落地。然而，據中原證券基于伯恩斯坦數據的調查，英偉達在華AI芯片的市場份額，于2025年上半年進一步降至54%。英偉達CEO黃仁勛也曾公開表示，公司在中國市場的份額已從95%降至0%，目前對華芯片銷售基本停滯。 反觀國內，我國單柜功率有望在明年突破70、80kW。中國AI芯片供應商中僅華為一家能在市場搶占近三成的份額，國產芯片整體預計在今年實現近一倍的增長。 基于芯片功耗的差異，國內單機柜功率短時間內還將落后于英偉達所預測的水平。針對高壓直流未形成標準、產品成熟度低、國產服務器普遍采用交流供電方案等因素，現階段交流供電方案，可能更加適配國內智算中心建設。 因此，科華數據認為，當前交流UPS與800V高壓直流正處于同步發展的關鍵階段，UPS憑借其超80%的全球高滲透率，在5年內依然是市場的主流選擇。在不同的算力架構下，供電架構的發展路徑將呈現“雙軌制”。 高壓直流也好，交流UPS也罷，二者不是非A即B的選項。或許還有功率密度更高、場景適配性更強的產品正在孕育，但它們的目標是一致的：以更加高密、高效、可靠的方案，解決現在或將來智算中心的供電難題。 科華數據200kW高密UPS模塊、MR33系列1.2MW UPS的亮相，揭示了智算中心建設的另一種可能性，也讓大眾更加期待這款適配AI場景的兆瓦級UPS案例落地。 |
