AI 工廠需求不斷增長，我們穩健應對。
施耐德電氣提供從電網到芯片、從芯片到冷源的綜合數字基礎設施解決方案，為規模化AI算力部署提供全鏈路支持。
施耐德電氣攜手全球生態合作伙伴，提供經過驗證的解決方案、軟件和服務，用于設計、供電、冷卻以及運維規模化的 AI 工廠。
我們與包括英偉達在內的全球領先 GPU 和 TPU 制造商緊密協作，持續引領創新，重塑數據中心的建設、運營和維護方式。
施耐德電氣的 AI 工廠解決方案面向AI就緒的數據中心，涵蓋完整工程設計、數字孿生、液冷與風冷、高密度供電、模塊化機柜、機架、軟件以及全生命周期服務。
依托我們與英偉達及 OpenUSD達成的合作與技術互通能力，我們的 AI 工廠解決方案能夠高效擴展，并在整個 AI 基礎設施中實現無縫協同運行。
經過驗證的AI數據中心參考設計（符合ANSI/IEC標準）+ 選型指南。
基于 ETAP 與 英偉達 Omniverse 的 OpenUSD 數字孿生，用于 AI 基礎設施建模。
800 伏直流配電架構、機架級供電和彈性供電系統。
面向高密度AI工作負載的直接芯片冷卻、浸沒式冷卻和混合冷卻技術。
模塊化方案和數據中心白區模塊。
數據中心基礎設施管理（DCIM）、規劃/建模、告警管理以及 OT 網絡安全。
與英偉達攜手打造 AI 工廠
施耐德電氣與英偉達合作，共同開發經過驗證的藍圖，用于設計、仿真、建造、運營和維護吉瓦級規模的 AI 工廠。
推出全新數據中心解決方案
施耐德電氣推出全新的數據中心解決方案，以應對高密度 AI 和加速計算應用帶來的挑戰。
用于仿真 AI 工廠電力需求的數字孿生
ETAP 與施耐德電氣發布全球首個數字孿生解決方案，基于英偉達 Omniverse，從電網到芯片層級對 AI 工廠的電力需求進行仿真。
基于 OpenUSD 的 AI 數字孿生技術，賦能全生命周期運營
利用 OpenUSD 在數據中心生命周期的各個階段擴展基于 AI 的數字孿生，并實現無縫的生命周期互操作性。
借助英偉達技術，加速 AI 工廠的規模化發展
施耐德電氣與英偉達攜手，加速大規模 AI 工廠的開發與部署。聚焦 AI 工廠的關鍵議題，從環境影響、每瓦詞元數（tokens per watt），液冷技術，到電網補充電力、 800伏直流供電，以及人才短缺等挑戰，理解下一代數據中心如何成為 AI 規模化發展的核心引擎。
AI 工廠是一類專為 AI 模型訓練與部署而設計的基礎設施，通常以一個大型計算集群的方式運行。不同于傳統數據中心需要承載多種混合型工作負載，AI 工廠的核心目標，是在大規模環境下最大化 GPU 吞吐量。正如英偉達的黃仁勛（Jensen Huang）所描述的那樣，這些設施就像一座“生產工廠”：輸入數據和算力，輸出訓練好的模型和結果。
正如施耐德電氣第110號白皮書中所述，在訓練 AI 模型時，這些 GPU 集群的規模和電力需求會導致電力負載同時出現峰值。傳統數據中心的容量設計是基于平均且多樣化的負載，而“AI 工廠”的容量設計則必須針對同步峰值——這是一種根本性的電氣設計差異，會影響不間斷電源（UPS）系統、開關柜以及公用電網的接入方式。?
現代 AI 計算日益增長的熱設計功耗（TDP）不斷提升，單機架的功率密度已經遠超 100 kW，大幅突破了風冷系統的散熱極限。根據施耐德電氣第133號白皮書的闡述，當機架功率超過約 20–30 kW 時，就需要采用直達芯片的液冷技術。相比空氣，水在導熱性和熱容量方面具有數量級優勢，因此在這類高密度場景下更具散熱效率。關鍵在于，當前許多AI服務器出廠時甚至不配備風扇，將全部散熱負擔轉移到了設施級液冷基礎設施上。
正如施耐德電氣首席 AI 倡導者和專家史蒂文·卡爾利尼（Steven Carlini）在這篇文章中所指出的，數據中心是用于承載 IT 基礎設施的物理建筑和設施，這些基礎設施支持特定應用及其相關服務，同時也用于存儲和管理與這些應用相關的數據。而 AI 工廠則更進一步。它以數據中心基礎設施為底座，將數據、算力和 AI 模型運行能力結合起來，持續生產數字化成果。
AI 工廠管理 AI 的整個生命周期，從模型訓練、微調到推理應用的運行。隨著 AI 模型變得更加自主，經過優化的推理工作負載將基于新數據持續運行，并由此創造更多價值。而傳統數據中心無法支撐如此高的功率密度和強散熱需求，相比之下，AI 工廠通過采用創新的參考設計來滿足這些運行需求。
數字孿生可以在 AI 工廠建設前、部署過程中以及正式運營后，幫助運營團隊基于設施的虛擬模型進行仿真和驗證，從而降低風險。在建造之前，數字孿生會對電力、制冷和工作負載運行情況進行建模，以便盡早發現設計缺陷——這些缺陷如果在建造后才進行整改，將耗費高昂的成本（例如散熱能力不足或電力容量有限）。
在部署階段，數字孿生可結合真實工作負載仿真，幫助團隊比較不同方案，例如預制化方案與傳統建設方式。團隊不再只是根據產品規格參數來選擇方案，而是可以在最終確定部署方案之前，通過仿真的 AI 工作負載來驗證技術的實際表現。在投入運行后，數字孿生基于實時數據，仿真變更可能帶來的影響，例如新增 GPU 集群或重新平衡不同制冷區域。同時，數字孿生也能夠識別潛在的早期故障跡象，讓團隊有充足的時間提前介入，避免訓練任務被中斷。
AI 工廠無法承受計劃外停機；一次故障就可能導致為期數周的訓練任務中斷。基于固定周期或被動維修的傳統維護模式已不再滿足需求。最佳實踐是基于狀態的維護（CBM），該方法利用實時數據，僅在必要時對設備進行維護。
施耐德電氣的 EcoCare 服務正是基于這種思路，提供 7x24 小時監測、基于 AI 的分析以及專家支持。EcoCare 服務對電氣系統進行持續監測，以管理不間斷電源（UPS）和開關柜所承受的峰值負荷；同時對液冷系統進行分析，以便及時發現如泄漏或性能下降等風險。通過轉向預測性維護，運維人員可以在故障發生前主動干預，確保關鍵AI基礎設施的持續運行。
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了解更多可持續制冷解決方案
AI 工廠的效率，不再只是看整體能耗，而是要看每一瓦電力、每一美元投入能夠產生多少 token。先進的電力系統、液冷技術以及自動化手段可以顯著提升單個 token 的生成效率，從而同時降低能源成本和對環境的影響。
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