2025全球算力效能竞争：商汤大装置的中国方案深度解析

第二十届中国IDC产业年度大典（IDCC2025）暨数字基础设施科技展（DITExpo）在京圆满闭幕。商汤科技大装置事业群智算中心总经理林海发表主题演讲，聚焦“算力与电力协同”这一核心议题。其分享的《从稳定保障到效率引领——商汤大装置算电协同创新实践》，不仅呈现了企业的前沿探索，更指明了全球AI基础设施竞争的下一个关键战场。

演讲伊始便揭示了一个全球共识：算力基础设施的竞争维度，已从粗放的规模竞赛，升级为对“算力效能”的深度角逐。国际科技巨头正通过自研AI芯片、部署先进液冷方案、整合可再生能源等手段系统布局。值得关注的是，Palantir推出的“Chain Reaction”平台，其目标直指构建一个集算力调度、电力预测与芯片管理于一体的“国家级AI基础设施操作系统”。这标志着，一场围绕“算力-能源”协同效率的战略竞逐已全面展开。

全球竞速：算力与能源协同成为AI基础设施竞争新焦点

林海在演讲中重点剖析了Palantir的案例。这家公司将新产品定位为“面向美国人工智能基础设施的操作系统”，其战略意图清晰——从国家层面系统化整合“算力-芯片-能源”资源，旨在构建一个自主可控、高效协同的国家级AI基础平台。

面对全球性的战略布局，中国产业界应如何应对？商汤大装置的实践提供了一种可行路径。基于其万卡级智算中心（AIDC）的长期运营积淀，商汤于2025年7月正式推出自主可控的“算电协同智能调度平台”，实现了算力与电力数据的全链路贯通。这不仅是企业内部的降本增效工具，其战略价值在于，它关乎中国能否在AI时代的基础设施层面掌握核心发展主动权。

商汤的探索形成了一条以核心技术驱动、以实际运营验证的中国式创新路径。它既与国际前沿理念同步，又通过本土化实践积累了差异化经验，为构建绿色、高效、安全的中国AI产业基石提供了关键支撑。

破除数据孤岛：商汤大装置构建算电深度融合的体系化能力

AI应用的爆发式增长与“双碳”目标的刚性约束，使得电力成为制约算力扩展与绿色运营的核心瓶颈。现代智算中心的核心挑战，已演变为如何实现“算力需求与能源供给的深度协同”。

然而行业普遍面临数据割裂的困境：模型训练数据、集群负载数据、底层电力调度数据分属不同系统，加之结算机制复杂，形成了牢固的数据壁垒，严重阻碍了协同效率。

为破解这一结构性难题，商汤大装置选择从基础设施的运行逻辑底层切入，构建了“IaaS + MaaS + 算电协同”的一体化架构。该体系的核心目标是：穿透从顶层AI模型任务到底层风水水电的全链路数据，通过打造“源-网-荷-储”全链路协同平台，最终实现算力需求与能源供给的精准匹配与动态平衡。

该体系依托两大关键支柱：一是以自研能源大模型为核心，打破数据孤岛，实现智能预测与高频调度；二是联合宁德时代，部署具备智能控制能力的大规模储能系统，为算力负载的波动提供灵活、稳定的电力缓冲。

能源大模型驱动：创新算法实现高精度负荷预测与调度

精准预测是高效调度的前提。商汤自研的能源大模型采用多模态MoE架构，其训练数据融合了海量行业知识文本、结构化能源数据、实时算力监控指标及专业领域知识库，从而能够对复杂场景下的能源需求进行精准预测并生成可靠决策。

其核心能力体现在三个层面：

首先，打通数据闭环，实现全链路精准映射。通过独创的“能量块”数据模型与“算电功耗模型”，平台成功串联起从AI训练任务、算力平台、服务器硬件到配电系统的完整数据链，实现了“任务-算力-功耗”的精准量化映射。

其次，创新“能量块”机制，强化复杂场景预测。平台将能源本征数据、用户用能特性、能源平衡规则等信息与具体算力服务器绑定，形成“能量块”作为基础计算单元。基于多轮预训练持续优化算法，显著提升了在多变场景下的预测精度与泛化能力。

最后，实现高频动态调度，达成最优能源平衡。平台以15分钟为周期进行负荷预测，并以5分钟为周期进行决策修正与迭代。它能基于实时能源状态与负载预测，自动生成最优调度策略，并通过跨系统联动执行，完成从预测、决策到修正的闭环管理。

整体上，该能源大模型能够前瞻性预测算力负载趋势，并综合实时电价、绿电比例、储能状态、电网需求等多重因素进行联合求解。其目标是将数据中心从电网的“刚性负荷”转变为可灵活调节的“优质资源”，实现“算随电用、电随算动”的智能调度。目前，基于能量块的模型能源需求预测准确率已超88%，决策准确率超过93%。随着算法与储能的持续优化，预测准确率有望达到90%-95%的行业领先水平，决策准确率将突破95%。

部署智能储能：毫秒级响应平滑高峰负载波动

拥有精准的“大脑”后，还需要强健的“体魄”来执行。在储能侧，商汤与宁德时代联合部署了一套大规模新型储能系统（17.888MW/35.776MWh），并为其注入了智慧管理能力。该系统专门针对大模型训练与推理产生的高峰波动负载场景进行优化设计。

该系统充当了智算中心的“电力缓冲池”。其具备毫秒级快速响应能力，当万卡级集群突发启动或负载骤增时，能瞬时提供功率支撑，有效平滑负载波动对电网及自身系统的冲击，保障集群运行稳定性。

同时，系统创新采用“分季节调度”策略以平衡安全与效率。在PUE较低的冬、春、秋季，沿用传统的两充两放模式；而在PUE高、系统冗余度低的夏季，则切换至由能源大模型驱动的智能调度模式，确保所有操作在安全边界内实现效率最大化。

上海临港AIDC实践：率先实现“算随电用、电随算动”双向闭环

实践是检验理论的唯一标准。通过上述系统级的算电协同优化，由商汤建设运营的上海临港AIDC已成为一个成功的“中国样板”。作为全国首个5A级智算中心，它不仅能依据算力负载自动优化任务调度，还能通过能源大模型预测用电需求，智能控制储能系统进行削峰填谷。

这一系列举措，在保障算力中心稳定运行的同时，持续降低了能耗与用电成本，真正跑通了“算随电用、电随算动”的双向闭环。其标杆价值获得行业高度认可，上海临港智算中心荣获“2025年度中国IDC产业算电协同先锋奖”。

目前，该中心已取得显著运营成效：整体PUE降至1.267，较设计值降低3%；全年节电超1000万度；年化电费成本节约达7%；实现碳减排约3000吨。这些数据不仅带来了直接的经济效益，也创造了可观的社会效益，使其成为绿色智算中心建设的典范。

展望未来，商汤大装置将以能源大模型和系统级算法为核心引擎，持续深化产业协同。其目标是构建面向大模型时代的下一代AI基础设施底座，为整个产业的降本增效与绿色发展提供持续动能。