預制化 AI 工廠基礎設施
搭載智能模塊化 AI 基礎設施,打造預制化 AI 工廠,適配高密度供電、液冷部署、快速擴容及高可靠運維需求。

人工智能正在重塑各行各業,智能能力想要實現規模化落地,離不開完備的基礎設施。AI 工廠是工業級量產數字智能的核心引擎,對功率密度、制冷效率和部署速度,都提出了更高的標準和要求。
施耐德電氣提供預制化、模塊化的 AI 工廠基礎設施,從設計到全生命周期運維,可實現快速部署、性能穩定可控以及可持續運營,從而幫助企業提高每 Token AI 產出效率,同時降低整體擁有成本。
AI 算力負載正在重新定義數據中心設計標準。供電、制冷、建設效率與綠色低碳等各項嚴苛要求,已然讓傳統建設模式瀕臨承壓極限。

超高功率密度已然超越了傳統設計上限
AI 工廠催生超高機柜功率密度,單機柜功耗普遍突破 100 千瓦,兼具負載動態波動與龐大電網接入需求。沿用傳統設計模式,無法安全適配液冷 GPU 設備及未來新型架構,存在諸多運行隱患。
制冷瓶頸制約 AI 算力效能
制約 AI 業務運行的核心瓶頸并非算力,而是散熱問題。風冷模式已無法承載 AI 高散熱負載。若缺少液冷系統與智能調控技術,不僅運行效率下滑、硬件設備加速老化,還難以達成可持續運營目標。
部署速度決定了人工智能的優勢
AI 行業需求迭代遠超傳統建設節奏,漫長的建設周期暗藏風險,不僅延緩項目落地,還拉長價值兌現周期。預制化建設模式可大幅加快交付速度,助力 AI 工廠快速擴容。
AI 工廠運營層面的風險
AI 工廠運營規模與投入成本空前龐大,在此情況下,業務停機停擺零容忍。如果沒有預測性軟件和狀態運維服務,運營風險將持續攀升,全生命周期成本也會大幅增加。施耐德電氣提供端到端預制化 AI 工廠整體解決方案,方案內配套組件占比最高可達九成。方案整合供電、制冷、控制和軟件,形成可靈活擴展、可復用的模塊化組件,與傳統建造方式相比,可將部署時間縮短多達60%。
預制模塊化AI基礎設施
工廠預制集成機柜,集機架、供電和制冷于一體。適配 AI 場景的專屬供電與制冷系統
可支撐單機柜功率密度超過100kW的AI高密負載。AI 工廠數字孿生
在部署前即可完成供電、制冷及整體運行性能仿真。面向 AI 場景的全生命周期服務
依托預測和狀態維護服務,全方位保障規模化場景穩定不間斷運行。閱讀總擁有成本(TCO)分析
預制式化 AI 工廠專為滿足當下 AI 算力負載在建設速度、部署規模與運行性能上的核心需求打造。與高度以來現場組裝和順序施工的傳統數據中心建設不同,預制化 AI 數據中心采用工廠制造的、模塊化組件,將供電、制冷及 IT 系統集成為標準化、且經過驗證的單元中。
這種模塊化 AI 工廠建設模式,可將數年建設周期壓縮至數月,同時提升項目品質、落地穩定性與進度可控性。預制架構還可輕松適配超高功率密度、液冷 GPU 運行環境以及動態變化的業務負載,避免傳統改造方案效率低下的弊端。具備 AI 適配能力的預制化數據中心,更可支持分期分批靈活建設。
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當然可以。預制化 AI 工廠在設計之初,就能夠順應 AI 業務需求變化實現高效擴容。傳統數據中心擴容往往需要大規模重新規劃改造,成本高昂;而預制化 AI 數據中心依托標準化、可復用的模塊化單元,支持算力容量循序漸進式擴容。
依托該模塊化架構,企業可按需分期擴充供電、制冷與算力資源,讓資金投入貼合實際業務需求,同時最大限度減少對現有業務運行的影響。模塊化 AI 數據中心還可適配各類技術迭代需求,例如更高機柜 GPU 功率密度、全新液冷應用場景等,無需對整座園區進行重新改造設計。
所有系統均已完成預裝集成與出廠嚴苛測試,新增模塊可保持穩定一致的運行性能與可靠性,在基礎設施擴建過程中有效降低停機風險。憑借極強的靈活適配性,預制化 AI 工廠是面向未來的優質解決方案,可助力企業實現業務持續增長、加速商業價值落地,長久保障整體運營高效穩定。
對比架構方案
二者在設計理念、建造模式及擴容方式上截然不同,適配新一代 AI 算力負載的能力差距顯著。傳統數據中心采用現場循序施工模式,建設周期長達數年,靈活性不足,難以緊跟 AI 技術快速迭代的發展節奏。
反觀預制化 AI 工廠,采用工廠預制模塊化構件,將供電、制冷與 IT 基礎設施整合為標準化通用單元,可與現場土建施工同步推進建設。該模式能將落地周期由數年縮短至數月,大幅加快投資兌現速度,同時降低施工風險與施工差異帶來的不穩定問題。
預制化方案專為 AI 算力集群的超高功率密度與液冷應用需求量身打造,兼具落地高效、進度可控、靈活擴容三大優勢,相較傳統建設模式,更具適配性與前瞻性,從容面向未來發展。
查看 AI 數據中心參考設計
預制化 AI 工廠將供電、制冷、機柜及控制器等核心系統統籌設計為一體化整體解決方案,摒棄傳統現場零散拼裝模式。在傳統的構建模式中,多個供應商和設計層往往會導致系統不匹配、效率低下以及耗費高昂的返工。相比之下,預制化 AI 數據中心采用一體化整體架構設計,所有子系統在出廠前均完成測試與驗證。這種高度集成化方案,能夠完美適配高密度算力集群、液冷系統以及動態電力負載協同運行的嚴苛需求。
模塊化 AI 工廠基礎設施可保障各部件高效協同運轉,全面提升整體可靠性、運行性能與能源利用效率。在規模化落地擴建過程中,標準化集成體系可實現項目建設標準統一,便于成熟方案快速批量復制,持續維持高效運營與精細化管控。
施耐德電氣推出專屬預制化解決方案,專為保障 AI 工廠高性能運轉、快速部署以及長期彈性擴容需求量身打造。
利用經過驗證的工具、指南和參考設計,加速 AI 工廠部署速度,有效降低項目風險。
頭部的運營商們信賴施耐德電氣,依靠其以快速、大規模且高效的方式部署 AI 工廠基礎設施。

Digital Reality 案例
了解預制化基礎設施如何快速高效部署 AI 算力設施,同時提升可持續性與設備穩定運行時長。
Compass 數據中心
模塊化白區創新方案,大幅縮短高密度 AI 場景建設周期。
醫療行業規模化 AI 應用
依托預制化基礎設施,支撐醫療核心業務 AI 智能分析。
高性能AI科研應用
模塊化數據中心,賦能前沿科學與高端科研算力負載。
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。
基于 ETAP 與英偉達 Omniverse 的 OpenUSD 數字孿生,用于 AI 基礎設施建模。
經過驗證的 AI 數據中心參考設計(符合ANSI/IEC標準)+ 選型指南。
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。
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。
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