6月11-12日,2025火山引擎春季FORCE原动力大会在北京举行,大会聚焦大模型前沿领域,探索AI应用新边界。秦淮数据& BDC(Bridge Data Centres)CEO 吴华鹏受邀参会,在圆桌论坛上分享了AI时代算力基础设施的技术与运维发展趋势。他认为,为应对AI发展带来的能源和功耗密度提升挑战,未来超大规模智算中心需具备离网能源供给、模块化可复用的高弹性部署、业务深度智能化三大能力。秦淮数据& BDC(Bridge Data Centres)CEO 吴华鹏AI技术爆发式发展驱动智算中心产业加速发展,但也衍生出诸多挑战。国际能源署今年4月的报告预测,到2030年,全球数据中心的用电量将增加一倍以上,达到每年约945 Twh,高于目前日本每年的总用电量。前谷歌CEO埃里克·施密特(Eric Schmidt)近日提到能源的紧迫性时表示,2030 年(美国)可能需要高达 96 GW的额外电力,有可能吞噬几乎整个国家的能源生产。与此同时,GPU快速迭代,IT设备所需要的能源密度大幅跃升,传统数据中心亟需布局重构。吴华鹏认为,针对这些挑战,未来的超大规模智算中心需具备三大能力——一是能源供给能力,打造离网供电智算中心AI算力需求驱动算力集群规模越做越大,因此,稳定充足、低成本的能源供给将是智算中心的关键能力。未来的超大规模智算中心应拥有独立的能源解决方案,可脱离大电网离网运行。离网不仅可解决大电网短期无法快速扩容的瓶颈,也可减轻项目中新能源的并网压力,实现就地消纳。目前新能源电力直供、燃气发电机、小型核反应堆等供电方式在业内已有探索实践,而可控核聚变技术也在加速发展,或将成为未来智算中心的终极能源方案。二是更高的弹性部署能力,所有模块需可组装、可复用如今GPU迭代速度加快,单机柜功耗从以前的几kW到现在的最大100kW以上,未来甚至出现MW级机柜,数据中心