AIDC建设优化指南：从通用标准到高效方案的实践路径

2026-05-20阅读 0热度 0

AIDC

在2026全球AIDC产业论坛上，商汤科技大装置事业群智算中心总经理林海发表了题为《商汤AIDC：从通用标准到适用高效原则的演进》的主题演讲，系统阐述了商汤大装置在智算中心领域的建设方法论、长期运营经验与关键成果。

林海在演讲中指出，AI时代的智算中心建设逻辑正发生根本性转变：核心驱动力已从追求通用标准，转向实现高效适用。围绕这一核心理念，他详细介绍了商汤大装置在模块化交付、冗余下沉架构、算电协同优化等维度的创新实践，为构建AI原生的智算基础设施提供了清晰的演进路径。

01. AIDC三大矛盾，商汤大装置如何破局

早在2019年，商汤便预见到AI规模化落地必须依托集约化、体系化的基础设施。这一前瞻性判断直接催生了上海临港AIDC的规划，并于2022年投入运营。目前，该中心已成为亚洲领先的超大规模智算枢纽，也是国内首个获得5A级认证的智算中心。

“我们的设计起点，就是彻底超越传统数据中心（IDC）的范式，”林海强调，“目标是构建一个贯穿算力供给、任务调度、模型开发与应用落地的全栈AI基础设施体系。”这一顶层设计为后续所有技术实践奠定了基石。

近六年的运营历程，是一个持续解决核心矛盾的过程。智算中心建设长期面临三大结构性挑战：如何平衡全周期规划与灵活扩展需求？如何兼顾通用标准与深度定制能力？如何在安全冗余与极致效率之间取得最优解？这些挑战贯穿于时间规划、空间布局、架构设计与电力容量管理等关键决策中。

针对规划与扩展的矛盾，商汤大装置在园区规划阶段就进行了系统性预埋，全面考量了供电架构、建筑承重、制冷系统、空间与电力冗余以及能效优化。这种做法的优势在于，既确保了基础设施具备支撑长期技术演进的能力，又为分阶段、敏捷的容量扩展预留了充分弹性。

在通用与定制的平衡上，挑战更为具体：如何在园区内兼容多元化的制冷方案，以快速响应不同AI集群的差异化需求？同时，电力架构如何实现分层级的弹性支撑？目前，商汤临港AIDC已部署多达5种制冷形式，并构建了一套基于多级阈值的电力容量精细化管理体系，以应对复杂的定制化场景。

面对安全与效率的经典难题，林海重点介绍了“算电协同平台”的解决方案。该平台将IDC基础设施层、AI集群硬件层及上层模型任务调度层彻底打通，实现全链路资源协同优化。平台以15分钟为周期进行高频预测与调度，自动生成最优的算力与电力分配策略。

与此同时，为应对GPU功率快速攀升的行业趋势，商汤提出了“冗余下沉”的架构理念。其核心是在机柜、列头柜等末端环节预留更高的电力冗余以确保设备安全；而在园区整体层级，则通过规模化、集约化运营来降低平均冗余比例。这一“末端高冗余、整体高效率”的架构，在保障可靠性的同时，显著提升了整体资源利用率。

当前，大模型与AI Agent的迅猛发展正急剧推高行业算力需求。然而，供应链波动与政策环境等因素交织，使得算力供给充满变数。另一方面，国产服务器与芯片生态的快速迭代，也让AI基础设施的架构复杂性空前增加。

一个明确的趋势是：传统IDC的建设与运营模式已难以适应AI原生需求，其迭代速度甚至超出了行业预期。智算中心，正在被AI技术本身深度重塑。

为应对挑战并保障快速交付，林海提出了“模块化交付”与“整体界面和弹性框架”的建设思路。后者的核心在于重构成本与责任划分，将交付能力前置到最接近业务需求的一线，从而实现极限速度的响应与部署。

在模块化交付层面，商汤大装置已与生态伙伴取得实质性突破，率先实现了“电力模块化交付”，并正朝着功能模块化的方向演进。通过更灵活、标准化的架构设计，旨在从根本上提升AI基础设施的扩展效率与敏捷性。

理念需要实践验证。林海在演讲中分享了一个近期完成的标杆案例：仅用1.5个月，便完成了18MW智算容量的快速扩容。

2025年底，为满足近20MW的外部算力租赁需求，商汤大装置团队经过综合成本评估，决定不新建设施，而是对园区内现有4个库房进行改造扩容，并将单机柜功率密度提升至48kW。

项目执行中，商汤与合作伙伴紧密协同，从启动到完成送电及全链路验证，全程仅耗时一个半月，较传统建设模式缩短约两个月。关键的是，整个扩容过程实现了对园区既有业务零影响的平滑部署。

此次扩容采用了室外模块化部署方案，将传统库房快速升级为高标准的AI机房。该模式节约了约70%的配套占地面积，整体能效高达97.8%，电力相关的资本支出（CAPEX）降低了13%。

林海指出，此项目的核心价值，不仅在于创造了行业领先的交付速度，更在于验证了一条可行的技术路径：通过模块化架构，实现供电、制冷及算力系统的快速弹性扩展，为大量传统IDC向智算中心升级提供了兼具效率与经济效益的成熟范式。

随着AI进入规模化推理与产业落地深水区，智算中心正从一种高级形态的数据中心，演进为AI原生时代不可或缺的新型基础设施。未来，商汤大装置将持续聚焦于AI基础设施在效率、弹性与智能协同维度的深度优化，以加速千行百业的智能化转型。