AI 工厂需求不断增长，我们稳健应对。
施耐德电气提供从电网到芯片、从芯片到冷源的综合数字基础设施解决方案，为规模化AI算力部署提供全链路支持。
施耐德电气携手全球生态合作伙伴，提供经过验证的解决方案、软件和服务，用于设计、供电、冷却以及运维规模化的 AI 工厂。
我们与包括英伟达在内的全球领先 GPU 和 TPU 制造商紧密协作，持续引领创新，重塑数据中心的建设、运营和维护方式。
施耐德电气的 AI 工厂解决方案面向AI就绪的数据中心，涵盖完整工程设计、数字孪生、液冷与风冷、高密度供电、模块化机柜、机架、软件以及全生命周期服务。
依托我们与英伟达及 OpenUSD达成的合作与技术互通能力，我们的 AI 工厂解决方案能够高效扩展，并在整个 AI 基础设施中实现无缝协同运行。
经过验证的AI数据中心参考设计（符合ANSI/IEC标准）+ 选型指南。
基于 ETAP 与 英伟达 Omniverse 的 OpenUSD 数字孪生，用于 AI 基础设施建模。
800 伏直流配电架构、机架级供电和弹性供电系统。
面向高密度AI工作负载的直接芯片冷却、浸没式冷却和混合冷却技术。
模块化方案和数据中心白区模块。
数据中心基础设施管理（DCIM）、规划/建模、告警管理以及 OT 网络安全。
与英伟达携手打造 AI 工厂
施耐德电气与英伟达合作，共同开发经过验证的蓝图，用于设计、仿真、建造、运营和维护吉瓦级规模的 AI 工厂。
推出全新数据中心解决方案
施耐德电气推出全新的数据中心解决方案，以应对高密度 AI 和加速计算应用带来的挑战。
用于仿真 AI 工厂电力需求的数字孪生
ETAP 与施耐德电气发布全球首个数字孪生解决方案，基于英伟达 Omniverse，从电网到芯片层级对 AI 工厂的电力需求进行仿真。
基于 OpenUSD 的 AI 数字孪生技术，赋能全生命周期运营
利用 OpenUSD 在数据中心生命周期的各个阶段扩展基于 AI 的数字孪生，并实现无缝的生命周期互操作性。
借助英伟达技术，加速 AI 工厂的规模化发展
施耐德电气与英伟达携手，加速大规模 AI 工厂的开发与部署。聚焦 AI 工厂的关键议题，从环境影响、每瓦词元数（tokens per watt），液冷技术，到电网补充电力、 800伏直流供电，以及人才短缺等挑战，理解下一代数据中心如何成为 AI 规模化发展的核心引擎。
AI 工厂是一类专为 AI 模型训练与部署而设计的基础设施，通常以一个大型计算集群的方式运行。不同于传统数据中心需要承载多种混合型工作负载，AI 工厂的核心目标，是在大规模环境下最大化 GPU 吞吐量。正如英伟达的黄仁勋（Jensen Huang）所描述的那样，这些设施就像一座“生产工厂”：输入数据和算力，输出训练好的模型和结果。
正如施耐德电气第110号白皮书中所述，在训练 AI 模型时，这些 GPU 集群的规模和电力需求会导致电力负载同时出现峰值。传统数据中心的容量设计是基于平均且多样化的负载，而“AI 工厂”的容量设计则必须针对同步峰值——这是一种根本性的电气设计差异，会影响不间断电源（UPS）系统、开关柜以及公用电网的接入方式。
现代 AI 计算日益增长的热设计功耗（TDP）不断提升，单机架的功率密度已经远超 100 kW，大幅突破了风冷系统的散热极限。根据施耐德电气第133号白皮书的阐述，当机架功率超过约 20–30 kW 时，就需要采用直达芯片的液冷技术。相比空气，水在导热性和热容量方面具有数量级优势，因此在这类高密度场景下更具散热效率。关键在于，当前许多AI服务器出厂时甚至不配备风扇，将全部散热负担转移到了设施级液冷基础设施上。
正如施耐德电气首席 AI 倡导者和专家史蒂文·卡尔利尼（Steven Carlini）在这篇文章中所指出的，数据中心是用于承载 IT 基础设施的物理建筑和设施，这些基础设施支持特定应用及其相关服务，同时也用于存储和管理与这些应用相关的数据。而 AI 工厂则更进一步。它以数据中心基础设施为底座，将数据、算力和 AI 模型运行能力结合起来，持续生产数字化成果。
AI 工厂管理 AI 的整个生命周期，从模型训练、微调到推理应用的运行。随着 AI 模型变得更加自主，经过优化的推理工作负载将基于新数据持续运行，并由此创造更多价值。而传统数据中心无法支撑如此高的功率密度和强散热需求，相比之下，AI 工厂通过采用创新的参考设计来满足这些运行需求。
数字孪生可以在 AI 工厂建设前、部署过程中以及正式运营后，帮助运营团队基于设施的虚拟模型进行仿真和验证，从而降低风险。在建造之前，数字孪生会对电力、制冷和工作负载运行情况进行建模，以便尽早发现设计缺陷——这些缺陷如果在建造后才进行整改，将耗费高昂的成本（例如散热能力不足或电力容量有限）。
在部署阶段，数字孪生可结合真实工作负载仿真，帮助团队比较不同方案，例如预制化方案与传统建设方式。团队不再只是根据产品规格参数来选择方案，而是可以在最终确定部署方案之前，通过仿真的 AI 工作负载来验证技术的实际表现。在投入运行后，数字孪生基于实时数据，仿真变更可能带来的影响，例如新增 GPU 集群或重新平衡不同制冷区域。同时，数字孪生也能够识别潜在的早期故障迹象，让团队有充足的时间提前介入，避免训练任务被中断。
AI 工厂无法承受计划外停机；一次故障就可能导致为期数周的训练任务中断。基于固定周期或被动维修的传统维护模式已不再满足需求。最佳实践是基于状态的维护（CBM），该方法利用实时数据，仅在必要时对设备进行维护。
施耐德电气的 EcoCare 服务正是基于这种思路，提供 7x24 小时监测、基于 AI 的分析以及专家支持。EcoCare 服务对电气系统进行持续监测，以管理不间断电源（UPS）和开关柜所承受的峰值负荷；同时对液冷系统进行分析，以便及时发现如泄漏或性能下降等风险。通过转向预测性维护，运维人员可以在故障发生前主动干预，确保关键AI基础设施的持续运行。
了解更多可持续制冷解决方案
AI 工厂的效率，不再只是看整体能耗，而是要看每一瓦电力、每一美元投入能够产生多少 token。先进的电力系统、液冷技术以及自动化手段可以显著提升单个 token 的生成效率，从而同时降低能源成本和对环境的影响。
与资深行业专家沟通，获取值得信赖的专业建议。
需要帮助？
产品选型工具
快速轻松地为您的应用找到合适的产品和附件。
获取报价
开启在线采购咨询，我们的专家将与您联系。
我要采购
开始在线采购咨询，专家将会与您联系！
帮助中心
一站式查找满足您所有需求的支持资源。