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短短兩三年時間，AI已脫離實驗室概念，實實在在地滲透進了各行各業中。從金融風控到智能制造，從醫療診斷到自動駕駛，AI大模型正以前所未有的速度被訓練、部署、迭代。與之相應的，是AI對智能算力前所未有的龐大需求——據華為預測，（相比2023年）到2030年，通用計算能力將增長10倍，AI計算能力將增長500倍。

這也意味著，對于算力基礎設施需求也在同步提升，而傳統的數據中心架構已經難以支撐如此龐大的計算任務。因此，龐大而復雜的算力基礎設施體系正迎來一場深刻的變革——傳統數據中心正從“通算”向“智算”演進，網絡、存儲、供電、冷卻等基礎設施也必須隨之升級。

從“通算”到“智算”

智算中心毫無疑問是當前最熱門的投資領域之一。根據中國IDC圈不完全統計，僅2025年一季度，立項或建設、投產的智算中心就多達165個，其中不乏投資過百億，算力規模超萬P的項目（相關詳情：2025年165個新項目動態隱現3個關鍵信號）。

但在這股建設熱潮之下，哪怕是算力產業的從業者之間，一個疑問一直揮之不去：數據中心與智算中心，AIDC與DC到底有何區別？

按照工信部印發的《算力基礎設施高質量發展行動計劃》定義，算力中心包括是以風火水電等基礎設施和IT軟硬件設備為主要構成，具備計算力、運載力和存儲力的設施，包括通用數據中心、智能計算中心、超算中心等。

其中，智能計算中心（智算中心）指通過使用大規模異構算力資源，包括通用算力（CPU）和智能算力（GPU、FPGA、ASIC等），主要為人工智能應用（如人工智能深度學習模型開發、模型訓練和模型推理等場景）提供所需算力、數據和算法的設施。智能計算中心涵蓋設施、硬件、軟件，并可提供從底層算力到頂層應用使能的全棧能力。

而對于傳統數據中心來說，其設計邏輯主要服務于通用計算場景，核心在于提供穩定的、可擴展的通用計算及存儲環境。但在AI時代，數據密集型、并行計算的任務特征使得數據中心必須重新思考如何提升效率、降低延遲、增強彈性。尤其是在大規模AI集群部署中，通信瓶頸、資源利用率低、運維復雜等問題日益突出，成為制約AI應用落地的關鍵障礙。

特別是大規模的智算集群實際運行遠比想象中復雜。通信瓶頸、資源利用率低、故障響應慢等問題頻繁出現，導致“紙面算力”和“有效算力”之間存在巨大落差。有業內人士透露，一些千卡級別的集群，在訓練效率上甚至不如優化良好的幾百卡系統。更不要提所謂“萬卡集群”，投產即停運的傳聞也經常在業內流傳。

這不僅是一個技術問題，更是一個系統工程問題。

算網融合：突破算力瓶頸的新路徑

AI大模型訓練是當前智算中心最重要的應用場景。根據AI大模訓練的規模化法則（Scaling Law），模型性能與其規模、數據集大小以及算力之間存在的冪率關系，即隨著三者的增長，模型性能也會隨之增長。但反過來，一旦其中一個環節遇到瓶頸，那么模型性能的增長也會受限。

對于算力來說，雖然理論上可以通過不斷拓展芯片數量來達到更高的算力規模。但在實際的AI訓練過程中，節點之間的數據交換頻率極高。一旦各個節點——芯片、服務器、機柜之間的通信成為瓶頸，整個訓練過程就會大幅拖慢，甚至中斷。

因此，“算網融合”成為了行業追求的目標。所謂算網融合，就是把網絡作為核心環節納入AI系統的整體設計中。通過構建高速、低延遲、無丟包的通信環境，讓算力真正“流動起來”，而不是被困在節點之間。

為了解決這個問題，算力產業巨頭紛紛各出奇招。比如行業內某企業推出了自有的平臺體系，通過專有網絡，以成熟的銅纜網絡大大提升了其圖形處理芯片之間的通信效率，并且一度帶動了銅價大漲。

而在芯片、通信領域均掌握有核心技術的華為也獨辟蹊徑，推出“星河AI網絡”，提供了一個典型的實踐樣本。其采用業界公用的ROCE無損網絡技術，結合自研的NSLB算法，以創新的光通信網絡實現了接近98%的通信吞吐率，大幅提升了訓練效率。同時，通過光模塊亞健康檢測、丟包可視化等智能運維手段，也讓網絡的穩定性得到了保障。

星河AI網絡支持200G/400G高速互聯，具備大規模組網能力。在萬卡級別集群中，依然能保持穩定的通信帶寬與低延遲表現，滿足千億參數模型的訓練需求。其業界領先的雙層收斂網絡架構，可以大幅降低調優難度，提升集群整體的可用性。

對于大規模智算集群的算力能力衡量，星河AI網絡給出了明確的算力公式：集群總算力=單芯片算力x集群規模x有效算力效率x可用率。其中，有效算力效率指網絡吞吐、性能加速能力；算力可用率則指算力穩定性，以月為單位計算。

結合強大的網絡通信能力，昇騰智能芯片通過華為集群通信庫和作業調度平臺，整合HCCS、 PCIe 和 RoCE 三種高速接口，實現集群級互聯，充分釋放出強大性能，幫助客戶實現更快的進行圖像、語音、自然語言等 AI 模型訓練或推理應用。

基于昇騰智能芯片的CloudMatrix 384（CM384）采用全連接拓撲結構連接384顆昇騰芯片，可提供約300 PetaFLOPS的BF16精度總計算能力。通過采用400G CPO（計算處理器接口），CM384可以大幅增強網絡性能，優于傳統服務器設計中的PCIe解決方案，行業認為其非常適合快速擴大我國計算能力供應以滿足當前AI算力的需求。

目前，星河AI網絡與昇騰處理器已在多個大型智算中心落地實踐，包括互聯網頭部企業、運營商、金融及能源行業的客戶。在某萬卡集群項目中，華為成功部署了超過9000張NPU卡、數百臺交換機和數十PB存儲設備，構建起全球領先的AI訓練平臺。

極致密碼：能效、運營、生態協同

對于一個正在上升期的產業來說，性能是核心問題，但并不是全部。擺在當前算力產業者面前的，還有綠色發展、高效運營、產業合作等眾多難題需要突破。

AI芯片的功耗持續攀升，單臺服務器的功率已超過10kW，整機柜甚至達到幾十、上百千瓦。傳統的風冷方案越來越吃力，供電系統也面臨極限挑戰。與此同時，國家“雙碳”目標對數據中心的PUE提出了更高要求。

國家發改委發布的《數據中心綠色低碳發展專項行動計劃》明確要求，到 2025 年底，全國數據中心布局更加合理，整體上架率不低于 60%，平均電能利用效率降至 1.5 以下，可再生能源利用率年均增長 10%，平均單位算力能效和碳效顯著提高。

在這種壓力下，液冷、風液混合制冷、動態能效調節等技術開始走向主流。華為提出的目標是PUE≤1.15，追求“極致能效”。通過精準控制冷卻系統，結合負載感知機制，實現從芯片到機房的全鏈路節能。

而當集群規模達到萬卡級別，任何一次人為干預都可能帶來巨大的時間成本。傳統依賴經驗判斷和人工排查的方式，已經無法適應AI數據中心的高可用性需求，智算中心必須有符合其“智能”定位的智能運營模式。

就此，華為引入了AI Agent智能運維模式，實現了端到端的自動故障處置。通過CCAE一體化運維工具，配合圖形化流量分析、丟包監控等功能，華為智能運維平臺可將平均修復時間（MTTR）從30分鐘壓縮到5分鐘以內。

然而，數據中心內部的技術再先進，產業卻時刻需要面對一個更深層次的問題：供需錯配。一邊是大量昂貴的算力建設完成，另一邊卻是應用場景不足、資源利用率低下。尤其是在中小企業和垂直行業中，AI落地仍面臨門檻高、適配難、維護難等問題。

這反映出當前AI產業鏈的一個結構性問題：上下游尚未形成合力。芯片廠商、軟件平臺、云服務商、終端設備商各自為戰，缺乏統一標準和協作機制。

面對這一局面，華為采取開放心態，從軟硬件到商業合作，促進生態上下游廠商共同合作，推動AI向更多場景滲透。技術只是基礎，只有形成閉環、構建生態，才能真正釋放AI的價值。

回望來路，AI的發展不僅改變了我們對智能的理解，也在重塑整個數字基礎設施的面貌。數據中心不再只是“幕后英雄”，而是承載著創新、決策和產業升級的重要平臺。在這場基礎設施的重構中，包括華為在內的產業參與者都在做著自己的探索，他們的每一步都在指向一個更成熟、更可持續的AI基礎設施體系，為了AI真正走向產業、走進生活貢獻自己的力量。