预制化 AI 工厂基础设施
搭载智能模块化 AI 基础设施，打造预制化 AI 工厂，适配高密度供电、液冷部署、快速扩容及高可靠运维需求。
人工智能正在重塑各行各业，智能能力想要实现规模化落地，离不开完备的基础设施。AI 工厂是工业级量产数字智能的核心引擎，对功率密度、制冷效率和部署速度，都提出了更高的标准和要求。
施耐德电气提供预制化、模块化的 AI 工厂基础设施，从设计到全生命周期运维，可实现快速部署、性能稳定可控以及可持续运营，从而帮助企业提高每 Token AI 产出效率，同时降低整体拥有成本。
AI 算力负载正在重新定义数据中心设计标准。供电、制冷、建设效率与绿色低碳等各项严苛要求，已然让传统建设模式濒临承压极限。
超高功率密度已然超越了传统设计上限
AI 工厂催生超高机柜功率密度，单机柜功耗普遍突破 100 千瓦，兼具负载动态波动与庞大电网接入需求。沿用传统设计模式，无法安全适配液冷 GPU 设备及未来新型架构，存在诸多运行隐患。
制冷瓶颈制约 AI 算力效能
制约 AI 业务运行的核心瓶颈并非算力，而是散热问题。风冷模式已无法承载 AI 高散热负载。若缺少液冷系统与智能调控技术，不仅运行效率下滑、硬件设备加速老化，还难以达成可持续运营目标。
部署速度决定了人工智能的优势
AI 行业需求迭代远超传统建设节奏，漫长的建设周期暗藏风险，不仅延缓项目落地，还拉长价值兑现周期。预制化建设模式可大幅加快交付速度，助力 AI 工厂快速扩容。
AI 工厂运营层面的风险
AI 工厂运营规模与投入成本空前庞大，在此情况下，业务停机停摆零容忍。如果没有预测性软件和状态运维服务，运营风险将持续攀升，全生命周期成本也会大幅增加。施耐德电气提供端到端预制化 AI 工厂整体解决方案，方案内配套组件占比最高可达九成。方案整合供电、制冷、控制和软件，形成可灵活扩展、可复用的模块化组件，与传统建造方式相比，可将部署时间缩短多达60%。
预制模块化AI基础设施
工厂预制集成机柜，集机架、供电和制冷于一体。适配 AI 场景的专属供电与制冷系统
可支撑单机柜功率密度超过100kW的AI高密负载。AI 工厂数字孪生
在部署前即可完成供电、制冷及整体运行性能仿真。面向 AI 场景的全生命周期服务
依托预测和状态维护服务，全方位保障规模化场景稳定不间断运行。阅读总拥有成本（TCO）分析
预制式化 AI 工厂专为满足当下 AI 算力负载在建设速度、部署规模与运行性能上的核心需求打造。与高度以来现场组装和顺序施工的传统数据中心建设不同，预制化 AI 数据中心采用工厂制造的、模块化组件，将供电、制冷及 IT 系统集成为标准化、且经过验证的单元中。
这种模块化 AI 工厂建设模式，可将数年建设周期压缩至数月，同时提升项目品质、落地稳定性与进度可控性。预制架构还可轻松适配超高功率密度、液冷 GPU 运行环境以及动态变化的业务负载，避免传统改造方案效率低下的弊端。具备 AI 适配能力的预制化数据中心，更可支持分期分批灵活建设。
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当然可以。预制化 AI 工厂在设计之初，就能够顺应 AI 业务需求变化实现高效扩容。传统数据中心扩容往往需要大规模重新规划改造，成本高昂；而预制化 AI 数据中心依托标准化、可复用的模块化单元，支持算力容量循序渐进式扩容。
依托该模块化架构，企业可按需分期扩充供电、制冷与算力资源，让资金投入贴合实际业务需求，同时最大限度减少对现有业务运行的影响。模块化 AI 数据中心还可适配各类技术迭代需求，例如更高机柜 GPU 功率密度、全新液冷应用场景等，无需对整座园区进行重新改造设计。
所有系统均已完成预装集成与出厂严苛测试，新增模块可保持稳定一致的运行性能与可靠性，在基础设施扩建过程中有效降低停机风险。凭借极强的灵活适配性，预制化 AI 工厂是面向未来的优质解决方案，可助力企业实现业务持续增长、加速商业价值落地，长久保障整体运营高效稳定。
对比架构方案
二者在设计理念、建造模式及扩容方式上截然不同，适配新一代 AI 算力负载的能力差距显著。传统数据中心采用现场循序施工模式，建设周期长达数年，灵活性不足，难以紧跟 AI 技术快速迭代的发展节奏。
反观预制化 AI 工厂，采用工厂预制模块化构件，将供电、制冷与 IT 基础设施整合为标准化通用单元，可与现场土建施工同步推进建设。该模式能将落地周期由数年缩短至数月，大幅加快投资兑现速度，同时降低施工风险与施工差异带来的不稳定问题。
预制化方案专为 AI 算力集群的超高功率密度与液冷应用需求量身打造，兼具落地高效、进度可控、灵活扩容三大优势，相较传统建设模式，更具适配性与前瞻性，从容面向未来发展。
查看 AI 数据中心参考设计
预制化 AI 工厂将供电、制冷、机柜及控制器等核心系统统筹设计为一体化整体解决方案，摒弃传统现场零散拼装模式。在传统的构建模式中，多个供应商和设计层往往会导致系统不匹配、效率低下以及耗费高昂的返工。相比之下，预制化 AI 数据中心采用一体化整体架构设计，所有子系统在出厂前均完成测试与验证。这种高度集成化方案，能够完美适配高密度算力集群、液冷系统以及动态电力负载协同运行的严苛需求。
模块化 AI 工厂基础设施可保障各部件高效协同运转，全面提升整体可靠性、运行性能与能源利用效率。在规模化落地扩建过程中，标准化集成体系可实现项目建设标准统一，便于成熟方案快速批量复制，持续维持高效运营与精细化管控。
施耐德电气推出专属预制化解决方案，专为保障 AI 工厂高性能运转、快速部署以及长期弹性扩容需求量身打造。
利用经过验证的工具、指南和参考设计，加速 AI 工厂部署速度，有效降低项目风险。
头部的运营商们信赖施耐德电气，依靠其以快速、大规模且高效的方式部署 AI 工厂基础设施。
Digital Reality 案例
了解预制化基础设施如何快速高效部署 AI 算力设施，同时提升可持续性与设备稳定运行时长。
Compass 数据中心
模块化白区创新方案，大幅缩短高密度 AI 场景建设周期。
医疗行业规模化 AI 应用
依托预制化基础设施，支撑医疗核心业务 AI 智能分析。
高性能AI科研应用
模块化数据中心，赋能前沿科学与高端科研算力负载。
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。
基于 ETAP 与英伟达 Omniverse 的 OpenUSD 数字孪生，用于 AI 基础设施建模。
经过验证的 AI 数据中心参考设计（符合ANSI/IEC标准）+ 选型指南。
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。
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。
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