AI训练与推理带动算力需求快速提升
　　
　　大模型应用场景及多能力融合持续催化商业化进度：Deepseek以低算力成本刷新大模型应用进程，随着海内外大厂为模型训练、储备算力、云计算、大模型多行业应用普及而进入重金布局阶段。从Manus开始，AlAgent相比于Chatbot，单词任务对Token的消耗更高。
　　
　　算力需求层面：1）根据信通院测算，2017-2022年，全球算力规模增长CAGR达到55%。2022年，全球算力总规模达到900左右EFLOPS。2）就国内而言，根据环球零碳及未尽研究，2023-2030年我国AI算力规模增速CAGR约70%。
　　
　　技术层面：以海外为例，英伟达芯片从A100-GB200，功率持续提升，对应服务器机柜功率密度提升，数据中心功率消耗提升带来对配套电力设备、冷却系统更高的要求。
　　
　　云厂Capex持续攀升，设备层面迎来行业beta强支撑
　　
　　云厂Capex持续攀升，AI基建加速，强beta支撑。2025年海外云厂Capex增速预计在50%左右。国内阿里表明未来三年资本开支会超过过去十年。AI基建加速，带动整个上游AI/通用服务器、交换机等IT设备、配套电力设备、冷却系统等市场需求陡峭上升，行业景气度上行。
　　
　　关于NV算力的讨论
　　
　　Deepseek对NV算力的冲击怎么看？
　　
　　Deepseek以$87,072/天的低算力成本训练出领先全球的大模型，其V3/R1推理系统的优化目标是更大吞吐，更低延迟，主要采用大规模跨节点专家并行EP方案，EP架构对通信速率要求较高。随着推理端大规模应用，我们认为未来对单位token成本要求越低但并发数要求越高的场景下，且Manus等Agent单次任务Token生成长度会很长，NVLink的通信速率表现较优异，应用前景广阔。
　　
　　AI数据中心电力系统概览
　　
　　数据中心级别：分为A、B、C三级，根据数据中心使用性质、数据丢失或网络中断在经济、社会上造成损失影响程度确定级别，不同级别配套的电力设备会有部分差异。我们假设未来AIDC智算中心均为A级建设要求，后续讨论均基于此假设。
　　
　　我们认为整套供配电系统核心：
　　
　　不考虑损耗的情况下，各环节的变电和负载用电量保持一致。
　　
　　电压、电流层面：从110KV的交流市电，最终变成元器件、芯片等可承载的0.8V等电压等级的直流电。n我们认为数据中心电力设备可以大致分为3大构成:（详见后页）
　　
　　高压变电设备：一般把市电电压110KV降低到400V，设备涉及110KV油变—高压配电柜-10KV变压器。
　　
　　弱电侧设备—接触机房：设备环节涉及400V低压配电柜—UPS/HVDC及后续环节。
　　
　　市电断掉时的备用电源：一般包括较长时间供电的柴油发电机组、供电15分钟以上左右的UPS/HVDC及配套蓄电池组、本次GTC大会可能展示的各家超级电容、BBU锂电池（见后文）。
　　
　　AI数据中心电力系统架构
　　
　　供配电系统图示及未来可能的Side-car方案
　　
　　具体供电过程与各环节电源设备的作用：
　　
　　机房外高压配电：
　　
　　引出市电：目前AI数据中心因为更大的耗电量，一般引出110KV的线。
　　
　　主变环节：AI数据中心建设方有时会自建变电站，变电站内置开关设备及变压器等。油变把市电交流电从110KV—10KV。
　　
　　备用电源柴发：一般数据中心楼里会放置柴油发电机,断电时会通过自动切换开关系统ATS进行切换供电
　　
　　配电变环节：把10KV的电压降压到400V，到此高压配电环节基本结束。
　　
　　机房相近弱电侧设备
　　
　　不间断电源:即UPS或HVDC把电压一般从400V→220V/380V/336V等，该环节电源在市电正常下做改变电压、实现交直流的转变过程；
　　
　　服务器电源/PSU：一般把UPS/HVDC输出的电压从上述等级降到50V，最终输出直流电，一般位于机柜内。未来机柜功率极高，柜内难以承载时会设置专门的Side-car放置相关电源设备。
　　
　　DC-DC电源：50V直流电经过DC-DC变成12V直流电。再经过内部电路把12V的电逐步分出去，变成芯片和各类元器件需要的0.8V等电压等级。
　　
　　AI数据中心电力设备冗余配置及对应功率测算
　　
　　AI数据中心供配电设备冗余配置：单个数据中心内，供电系统流程的各环节的设备冗余配置数量可能不一样，较为常见的冗余存在N+X、2N两种模式。
　　
　　如何计算数据中心总功率？
　　
　　功率有两个口径，服务器等IT设备功率和数据中心总负载功率。数据中心负载设备包含服务器、网络设备、存储等IT设备以及冷却、照明、安全系统等，随着IT设备功率提升，其在数据中心能耗占比可达80%，PUE为1.25左右。
　　
　　数据中心功率的计算：假设数据中心IT设备（包含服务器、网络机柜、存储等）功率1GW，因为还有其他设备如液冷、照明等耗电，整个数据中心功率=IT设备功率*PUE。根据维谛白皮书，未来的总体趋势是新建数据中心PUE<1.3，即1GW的IT设备对于数据中心功率大概是1.25GW。
　　
　　可2N冗余：（注：本文描述的是我们认为相对可能多配置的情形，并不是非要2N配置，1.5N等都可以，可自行选择功率冗余度）
　　
　　针对总数据中心功率或可做2N功率冗余配置的环节：根据2017年《数据中心设计规范》，A级数据中心，变压器、UPS/HVDC环节多为2N冗余。假设数据中心负载功率为1GW，考虑功率因子0.848下，如果2N冗余配置，在满足全数据中心运作需求时，各环节设备总功率需要至少1GW/0.85*2=2.35GW。
　　
　　针对服务器机柜功率也可2N冗余配置：服务器PSU（ACDC电源）。
　　
　　N+X冗余：X=1~N
　　
　　针对总数据中心功率或可做N+X配置：柴发。
　　
　　我们认为，假设数据中心负载功率为1GW，考虑功率因子0.85下，在满足全数据中心运作需求时，如果X=1，国内目前普遍采取N+1台配置，那柴发环节总功率是数据中心负载功率/功率因子=1GW/0.848=1.18GW。
　　
　　远期可能的非2N冗余架构
　　
　　AI数据中心未来也可能需要简化配电架构设计提升系统利用率，降低配电设备占地面积，DR（DistributedRedundancy）/RR（ReserveRedundancy）/N+1架构会被推广和应用，此类架构下，各设备冗余度下降，负载率上升。2N冗余下，各设备向负载提供50%的电能，剩下50%是冗余。RR架构下，各设备向负载提供66.6%的电能，冗余度33.3%左右。
　　
　　编辑：Harris