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120天複製馬斯克速度！ 119塊「樂高」搭出算力工廠，破局Scaling Law算力差
馬斯克建超算速度，被中國這家公司用120天復刻了。 119個集裝箱，像搭積木一樣拼出一座算力工廠。這不是科幻電影，而是浪潮資訊交付的驚豔答案。一個全新的AI時代，正在這裡拉開序幕。
120天，119個集裝箱，一座算力工廠拔地而起。
馬斯克速度，竟被國內這家公司完美復刻了！
上面這座算力工廠，採用了浪潮資訊專為AI時代提出的預製化AIDC解決方案。
他們以「搭積木」方式，向世界詮釋了驚人的基礎建設速度。
它不僅將長達18個月的建設周期，大幅縮短至4個月，甚至還實現了高效節能、彈性擴容、按需定製、便捷維運等技術創新。
更重要的是，這間算力工廠能夠完全滿足scaling大模型的算力需求。
不論是訓練，還是應用部署，預製AIDC解決方案全面支援了AI大模型創新研發與應用。
而現在，這元腦「算力工廠」正式投入營運。
AI猛吞算力，還需破局之道
算力，就是這個AI時代的「命門」。眾所周知，AI大模型對算力的需求，遠超乎所有人的想像。
不論是OpenAI、微軟，還是Google等科技巨頭們堅信的是，scaling law仍在繼續。
2024年12月，堪稱過去一年AI含金量最高的一個月，從中便可瞥見一二。
OpenAI十二天Devday連更，為所有人送上了滿血版o1、o1 Pro、Sora、高級語音功能，以及初次亮相的o3系模型。
大批網友上線直接把ChatGPT搞崩了
與之激烈對打的Google，更是戰績連連，憑藉Gemni 2.0 Flash、Veo 2直接殺出重圍。
邁入2025年，Grok 3、Llama 4、完整版Gemni 2.0等眾多模型，也即將迎來新一輪大戰。
可以預見的是，每一代新模型都在瘋狂「吃」算力，訓練參數呈指數級增長。這種瘋狂擴張的態勢，讓人不禁要問：我們的資料中心基建，還能支撐多久？
實際上，目前的資料中心正面臨最核心的「三重困境」。
1. 建設周期長，無法及時彌補高算力需求
作為算力的核心載體，資料中心的建設非一蹴可幾。
一般來說，傳統資料中心的建設是一個複雜的工程，需要經過設計、土木工程、機電安裝、偵錯等多個階段。其中，光規劃建設就要3-5年時間，佔到了整個生命周期的約1/3。
老黃同樣說過，「建造超算通常需要3年的規劃時間，外加1年裝置交付和偵錯時間」。
而我們所看到的，馬斯克10萬塊GPU建設速度，甚至即將要建造的100萬塊GPU搭建的超算，也只是個例。
3年，這一時間跨度，對於快速發展的AI時代顯得特別漫長。
例如，3年前規劃的資料中心普遍採用5-10kW/標準櫃，而如今單台AI伺服器的耗電量就突破10kW。
顯而易見，AI迭代與基建建設的速度，嚴重不匹配，導致資料中心還未建成就已落後於時代。
同時，這種「建設慢，需求快」的矛盾，不僅影響了產業發展速度，也直接影響了投資方資金回報周期，形成了惡性循環。
2. 功耗攀升，能源利用率低
其次，隨著算力需求的暴增，資料中心的能耗問題也愈發突出。
AI大模型訓練的耗電量，可堪比小城市的用電量。而這樣比比皆是的報導，也早已家喻戶曉。
平均而言，ChatGPT查詢所需的電力是Google搜尋的近10倍。高盛研究估計，到2030年，資料中心的電力需求將增加160%。
從2023年-2030年，AI資料中心功耗的成長將達到每年200Twh
另一方面，資料中心功耗也面臨著巨大的挑戰。
從晶片設計方面來看，CPU熱設計功率（TDP）在過去十年幾乎翻倍，GPU熱設計功耗從2008年少於200W飆升至現如今1000W。
再加上，叢集越來越大，高密度伺服器部署來帶的散熱壓力，與日俱增。
與此同時，信通院發佈的《中國綠色算力發展研究報告（2024年）》顯示，中國資料中心的平均電能利用效率（PUE）在2023年時為1.48，而新的國家政策規定，新建資料中心的PUE不得超過1.25。
如何保持高效能運算的同時，達到節能標準，已成為一大難題。
而當前，智算中心需要探索的是，與綠色電力深度融合，實現能源高效利用，讓算力向智力有效轉化。
3. 擴容難題，升級有限，無法第一時間升級
不僅如此，AI快速迭代對資料中心的靈活性，提出了更高的要求。
然而，傳統資料中心的固定架構，限制了升級空間，無法及時採用新一代技術，難以快速回應業務需求的變化。
另一方面，資料中心也將面臨建成即落後、供不應求的窘境，投資報酬率難以保障。
針對這些挑戰，這些年，一些企業打造的預製模組化資料中心應用而生，並將成為主流模式。
依規模不同，可分為單元級（Unit）、包間級（Pod）、建築級（Stack Cube）、園區級（Base）等細粒度。
在AI時代下，我們需要專為AI而生的預製化AIDC。
浪潮資訊，便是這個方案的引領者。
算力工廠，全方位為AI而生
算力工廠是一種創新的資料中心全生命周期服務模式，核心是通過規（劃）、建（設）、運（營）一體化的「交鑰匙」工程。
其總體架構自下而上，由算力底座、算力支撐、算力營運三部分組成。
算力底座
首先，算力底座，就是我們可以直觀看到的算力中心。
元腦「算力工廠」這座智算中心採用創新的預製化AIDC解決方案，僅需119個預製化集裝箱單層拼接，4個箱體即可實現千卡規模AI算力。
如同先前所述，它書寫了驚人搭建速度的傳奇，直接將同等規模資料中心的建設周期，從18個月縮減至4個月。
這種創新方案，可以說完全顛覆了行業常規。
具體來說，它具備了以下幾點優勢：
- 快速交付，工期可縮短80%左右
因為採用了預製化集裝箱建設方式，同等規模資料中心的建設周期從18個月縮減至4個月，工期縮短了近80%。
- 高效節能，PUE可低至1.1以下
因為創新地應用了液冷、太陽能、儲能、餘熱回收等節能技術，提高了散熱及能源利用效率，PUE可降至1.1以下，全年節省電費近2億元，營運成本大幅降低。
- 靈活擴展，最高可擴容至5層，實現全場景覆蓋
預製模組化疊箱體系建設模式可依業務規模，分期有效率地進行水平及豎向擴容，有效節省前期投入成本。
同時，八種模組化的功能箱體可依不同場景、規模靈活組合，並依照功率區段分區部署，實現風冷/液冷、AI/通用/高密度等多種形態靈活相容，匹配智算算力、一般算力、邊緣算力等多種應用場景。
元腦算力工廠包含了資料處理、AI大模型、業務應用、研發測試等多個叢集，為全球伺服器壓力測試、大模型開發應用等多種業務應用，提供了綠色高效的算力支撐。
算力營運
如前所述，在大模型時代，算力需求呈現爆髮式成長，但高效營運AI算力卻面臨諸多的挑戰。
該如何調度資源？如何控製成本？如何保障算力平台穩定性與可用性？如何讓AI算力性能持續最佳化?
在大規模AI訓練場景下，算力資源調度堪稱一大難題。
一方面，不同AI任務對於算力需求各不相同；另一方面，如何在多使用者、多工場景在實現資源最優分配，避免算力的浪費，都是亟待解決的問題。
不僅如此，隨著算力規模的擴大，營運成本也會隨之攀升。諸如電力消耗、維運人員等各方面成本，都是企業面臨的挑戰。
另外，對於企業級AI應用來說，對算力平台穩定性提出了高標準、高要求。
然而，叢集規模擴大管理只會愈加複雜，硬體故障的風險就會增加，隨之帶來的是系統效能波動頻繁，資料安全隱患增加。
還有需要考慮的一點是，AI算力性能必須持續最佳化。這當中也涉及了多個層面，例如硬體協同最佳化、軟體架構改進、演算法效率提升等等。
為了應對這些挑戰，元腦算力工廠為企業提供了全方位的營運方案。
- AI基礎設施管理平台
AI基礎設施管理平檯面朝向金融、通訊、網際網路等多行業的資料中心，可實現前所未有的一體化管理。
平台突破性解決了IT基礎設施管理與動力環境管理割裂的痛點，帶來了全新的管理體驗。
首先，它實現了智算中心全生命周期的統一納管，維運效率提升100%。
平台還創新實現了高密單排微模組2D/3D、核心製冷零件遠端調控等5大功能，安全性能飆升30%，為超大規模資料中心穩定高效運作提供重要保障。
- 人工智慧開發平台AIStation
作為一個深度學習開發平台，AIStation能夠為企業客戶提供強大的開發支援。
例如，統一管理和精細調度AI計算資源，全面整合計算資源、訓練資料和開發工具。
不僅如此，AIStation還提供了完整的AI軟體棧和敏捷標準化的開發流程，降低資源投入同時，並大幅提升開發效率。
基於系列平台的創新與整合，對於企業來說，算力的高效穩定營運也不再是難題。
大規模AI訓練與應用
既然有了這樣一個堪稱「黑科技」含量最高的解決方案，對於大模型時代下的訓練與部署，代表什麼？
當前，AI大模型正在經歷前所未有的進化：從單一語言模型走向多模態；突破長文字限制；引入MoE架構；強化學習能力不斷提升。
不僅如此，大模型進化Scaling Law仍在繼續，老黃還在CES大會上首次提出了AI時代三個Scaling Law。
這暗示著，大模型的突破未來有著更廣闊的空間，唯一的限制，就是如何建構出強大的算力基礎設施。
如今，AI大模型的參數規模已經從千億等級攀升到了兆級。 AI大模型廠商紛紛投建大規模算力資源，壓縮大模型訓練周期。
顯而易見的是，隨著算力規模的不斷擴展，單顆晶片的效能瓶頸愈發明顯，整個AI系統的通訊效率成為焦點之一。
在大型AI模型訓練過程中，網路通訊通常佔據整體訓練時間的20%到40%，這造成了大量算力資源浪費，最佳化網路通訊效率，成為AI大模型發展的關鍵議題。
然而，目前的傳統RoCE網路面臨網路效能不足、難以滿足多樣化AI系統網路需求、部署周期長、可靠性低、管理難度等問題。
對此，元腦算力工廠採用了專門面向生成式AI打造的超級AI乙太網路交換器－X400，大幅降低網路通訊佔比，革命性地提升了大規模GPU訓練效能；同時，採用浪潮資訊ICE智慧雲引擎，實現智慧化的網路管控。
這，就成為了新型態的AI訓練網路解決方案，打造業界領先的AI Fabric。
超級AI乙太網路交換機X400，採用AR自適應路由、RTT CC擁塞控制、亞毫秒級故障自癒等技術，擁有高效能（高吞吐量、高頻寬、低延遲）、高可靠性、快速部署、靈活拓展等核心優勢。同時，它還具備多租戶隔離、多業務並行支援的能力，以應對AI模型訓練的複雜需求。
效能方面，X400的吞吐量達到了業界最高的51.2T，較上一代產品提升了4倍。在4U空間可提供128個400Gb/s的高速網路連接埠，相比傳統RoCE網路性能提升了1.6倍。
值得一提的是，其對AI網路的頻寬利用率可達95%以上，同時還可將通訊時延降低30%。
綜上，X400的應用將大幅提升大型模型的訓練效率，縮短訓練時長，降低訓練成本。
此外，在AIGC 時代，網路管理已不再是傳統的裝置組態與監控，而是面向未來的智慧化、自動化以及可視化的平台。
浪潮資訊ICE智慧雲引擎正是這一趨勢下的先行者，基於數字孿生技術，打造網路虛擬模擬與最佳化驗證平台，並利用人工智慧技術實現自動化管理與智慧化監控，提升管理效率與故障響應速度，讓企業在複雜環境中實現高效率、可靠的網路維運，協助企業充分釋放AIGC潛能。
系統性創新，三層無縫銜接
算力基礎設施有了之後，如何解決算力與應用之間斷層問題？
在此之前，浪潮資訊早已給出了完美的解決方案－企業大模型開發平台「元腦企智」EPAI。
它猶如一座「橋樑」，透過提供軟體棧及綜合服務，賦能算力挖潛、模型最佳化和應用開發。
這一次，元腦算力工廠直接搭載了EPAI，連接了多元算力、多元模型、應用層，直接加速LLM應用落地。
EPAI可實現百萬token、千億參數、領域大模型的高效微調，可以更好地適應具體行業場景下的任務需求，快速打造領域LLM。
與此同時，它還提供面向多元多模的計算框架，讓LLM應用在跨算力平台上無感遷移。
這個過程，就降低了多模、多元的適配與試錯成本，為企業使用者根據實際場景需求，選擇開發部署適合自己的大模型，提供了極大便利。
透過EPAI，企業可以有效率地開發部署生成式AI應用，打造智慧生產力。
在AI時代浪潮下，算力基建正成為決定創新速度、深度的關鍵要素。
基於預製化AIDC解決方案的算力工廠，不僅是技術創新，更是對這整個產業發展模式的革新。
算力工廠重新定義了算力釋放的價值與效率，實現了基建與算力的強繫結，是以算力為中心來確定建設模式和內部的算力模組，所有設計都是算力的一部分，實現了投入即產出。
這一次，浪潮資訊向世界真正展現了，中國速度與中國智慧的完美融合。
算力工廠的模式將成為智算中心建設的主流。（新智元）