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浩云长盛彭轶峰:兼容并蓄,系统性思维应对IDC迭代之道

时间:2025-12-18 14:55
来源:环球网【环球网科技报道 记者 林迪】当前,数据中心(IDC)正经历着前所未有的深刻变革。它不再仅仅是数据存储与计算的物理空间,更被赋予了“算力中心”的全新使命,成为支撑AI大模型训练、算法迭代

来源:环球网

【环球网科技报道 记者 林迪】当前,数据中心(IDC)正经历着前所未有的深刻变革。它不再仅仅是数据存储与计算的物理空间,更被赋予了“算力中心”的全新使命,成为支撑AI大模型训练、算法迭代与生态演进的关键基础设施。如何在这场技术革命中保持领先?IDC行业面临着怎样的挑战与机遇?

近日,在第二十届中国IDC产业年度大典(IDCC2025)暨数字基础设施科技展(DITExpo)上,浩云长盛集团技术研发AVP彭轶峰认为核心关键词是“兼容”与“前瞻”。



“今天很多数据中心被淘汰,本质上是因为过去十几年,二十年的路径选择而引起的,因为它不是一个按照未来的发展去重新建设的路径。”彭轶峰一针见血地指出,“很早以前路径是从改造开始的,也就是说你的改造就天然的决定了只能用眼前所需要的标准去设计数据中心。”这种源于“改造”的思维惯性,导致许多从业者的意识形态和认知停留在了起点,一切创新都以当下的标准为蓝本进行想象。

然而,AI时代的需求是动态且不可预知的。彭轶峰强调:“AI的特点就是我们看不到它的全貌,所以它的不确定性,决定了未来AI的发展其实是有一定的弹性、方向差异和不可预知性。面对如此充满变数的未来,固守旧有模式无异于刻舟求剑。因此,整个行业面临的首要难题,并非单纯的技术瓶颈,而是认知的转变。”我们必须从“我会做什么”转向“我判断以后需要做什么”,这是“整个行业所遇到的难题”。

“兼容并蓄”

在具体的战略方向上,彭轶峰将未来算力中心的核心特质归结为两点:兼容性和前瞻性。他认为,传统的通算数据中心之所以面临淘汰,正是因为它缺乏这两点。“一切没有兼容能力的算力中心都将被淘汰。”

这也揭示了浩云长盛的生存哲学。

在他看来,在AI时代,算力需求呈现出多元化、高弹性、快速迭代的特点。一方面,通算(通用计算)并未消失,我们日常使用的绝大多数APP依然运行在通算架构之上;另一方面,智算(智能计算)迅猛发展,单机柜功率密度不断提升。更重要的是,硬件、算法、算力任务的迭代周期已从过去的五到六年缩短至两到三年,未来甚至可能只有半年。

面对如此复杂的局面,单一、僵化的解决方案注定会被放弃。浩云长盛的答案是构建一个“工具箱”。

“我们储备的技术不是一个通用方案,而是在工具箱里面储备了一系列兼容性技术,这些工具结合起来,一个场景下只有一种结合方式能够实现最好(效果)。”彭轶峰解释称,这些工具之间能够实现模块化替换,从而灵活组合出适应不同需求、不同发展阶段的方案。这种“模块化拼成的每一个方案”的策略,确保了基础设施能够“兼容到它所运行的全周期发展的路径”,成为一个真正稳定、可持续发展的底座。

超越PUE的全生命周期革命

在追求性能与兼容的同时,绿色节能是IDC无法回避的永恒主题。当前行业普遍关注的PUE(电能使用效率)和WUE(水资源使用效率),更多聚焦于数据中心从建设到运营结束的阶段。

但在彭轶峰看来,这远远不够。

“今天,数据中心所讲的全生命周期,只是从建设开始,到运行期结束。但是这个全生命周期其实所容纳的还是不够全。”他提出了一个更为宏大的视角——全生命周期资源消耗。这意味着,能耗的计算应从原材料开采的第一天起,贯穿材料生产、运输、设备制造、安装建设、长期运营,直至最终报废、清运和环保性分解的全过程。

“从硅材料、玻璃材料生产出来到组装,到全生命周期使用完成,再把这些材料处理掉,这当中要耗的能源、水和不可再生材料,与它使用生命周期产生的价值相比,才能评判其是否节能环保。”他以光伏板为例进行说明:实际的应用和维护效果界定了其价值,若不从全生命周期考量,所谓的“节能”可能只是局部阶段的假象。

基于此,浩云长盛建立了相应的模型,分析节能措施的真实价值——它牺牲了什么,换来了什么。在具体实施上,该公司致力于选增最优应用,并减少能源转换环节。

例如,在电力系统方面,行业趋势是向800伏直流系统演进,以减少传统交流-直流多次转换带来的能量损耗。

彭轶峰解释道:“功率=电压×电流,且损耗正比于电流的平方。”因此,提高系统传输电压是降低损耗的关键。在制冷系统方面,目标是“降低换热环节”,通过解构现有系统,重新组合,用一个系统满足不同服务器(引入不同温度的换热工质)的多样化需求,从而最大化能效。

冷静看待“热潮”

随着前沿GPU芯片功率飙升,液冷技术被视为解决高密度散热难题的终极方案之一。然而,彭轶峰对此保持着清醒的认识。他指出,目前市场端液冷占比仅约15%,大规模应用的高密度项目(如单柜百千瓦以上)屈指可数,主流仍集中在10~20千瓦区间。

“为什么它不会是主流?在相当长的一段时间里,通算和智算依然是同时存在的。”他强调,当前液冷普及受限,与中国芯片产业和AI生态的成熟度直接相关。我们尚不具备“创造一个全新场景,来定义一个起点的能力和水平”。因此,尽管浩云长盛在行业内较早部署了冷板式液冷(如广州二号智算中心),但其发展仍处于探索和积累数据的阶段。

彭轶峰坦言:“高密度冷板式液冷会出现什么样的问题,这些需要大量的应用案例和数据来支撑才能说得清。”目前,即便是头部企业,其冷板式液冷的应用密度也远低于技术理论上限。这表明,液冷技术本身仍在不断改进中,并非一蹴而就的成熟产品。浩云长盛的态度是持续发力,但立足现实,稳步推进。

最后,从认知的转变到前瞻性思考,从全生命周期节能到务实推进技术创新,其背后体现的是一种面向不确定未来的系统性思维。正如彭轶峰所言,IDC必须“站在我们所能看到的最远的位置去迎接AI算力需求大时代的到来”。

来源:https://www.163.com/dy/article/KH2M9G280514R9OJ.html
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