C114訊 12月24日消息（九九）在AI大模型邁向AGI（通用人工智能）與物理AI的關鍵階段，算力需求呈指數級增長，硬件供給卻難以同步跟進。與此同時，“東數西算”國家戰略加速推進，全國一體化算力網絡建設面臨跨域調度、低時延交互等挑戰。
在此背景下，華為公司副總裁、ISP與傳媒軍團CEO岳坤與華為中國政企大企業系統部總經理劉濤在近日舉行的IDCC 2025上共同接受采訪，分享華為在算力供給與調度、綠色節能以及應對未來趨勢等方面的技術布局和產業實踐。
（左：華為公司副總裁、ISP與傳媒軍團 CEO 岳坤，右：華為中國政企大企業系統部總經理 劉濤）
“超節點+集群”彌補算力供給缺口
2025年9月，華為在全聯接大會上發布的《智能世界2035》指出，未來10年，全社會算力總量將增長10萬倍。聚焦當下，AI大模型對算力的需求已經超出硬件供給能力，尤其是進入萬億參數時代后，單機服務器無法滿足訓練需求，“超節點+集群”成為算力供給的必然選擇。
劉濤介紹，華為主要從兩個核心維度構建解決方案：第一，持續向超節點架構演進，推出十萬卡、百萬卡級規模的AI算力集群，精準匹配大規模模型訓練的算力需求。為了解決長距離且高可靠問題，通過算力的創新設計，讓光互聯的可靠性提升100倍，且互聯距離超過200米，實現了電的可靠和光的距離；為了解決大帶寬且低時延問題，突破了多端口聚合與高密封裝技術，以及平等架構和統一協議，實現了TB級的超大帶寬，2.1微秒的超低時延。
在集群組網上，軟硬件原生協同優化，通過系統級設計優化AI集群，高效滿足大模型日益增長的算力訴求。華為今年發布了面向超節點的互聯協議靈衢（UnifiedBus），并將開放靈衢2.0技術規范，共建靈衢開放生態。
劉濤進一步介紹，未來Atlas集群可將多個超節點互聯，把幾十萬片昇騰組成一個整體。無論是千億稠密、稀疏大模型訓練任務，還是萬億、十萬億大模型訓練，超節點集群都可以成為性能卓越的算力底座，高效穩定地支持人工智能持續創新。
華為中國政企大企業系統部總經理 劉濤
算網協同支撐算力按需調度
如果說算力供給決定了算力資源的總量與性能上限，算力調度則決定了算力資源的利用效率與價值釋放程度，二者協同才能破解算力供需矛盾，滿足AI時代的多元化算力需求。
岳坤在采訪中介紹，面對超大規模跨域AI算力調度、低時延數據交互等挑戰，華為以算網協同技術為核心構建“算力高速公路”，精準對標國家“1ms城市算力網、5ms區域算力網、20ms跨樞紐節點算力網”的時延布局要求。
華為公司副總裁、 ISP與傳媒軍團 CEO 岳坤
首先是跨域調度可視化，全光運力地圖實時呈現時延圈分布態勢，實現算力資源的動態感知與智能分配，既提升了算力利用效率，也契合異構算力并網調度的要求；其次是算力適配全兼容，基于鯤鵬、昇騰技術底座，實現通用算力、智能算力、超級算力的多元適配，能支撐跨區域訓推協同，助力AI業務場景快速落地；最后是效率損耗極致壓縮，AI WAN解決方案融合了高帶寬全光網絡及智能無損網絡技術，即便在跨百公里算力拉遠場景下，算效也能保持95%以上，同時通過加密傳輸機制保障數據流通安全，有效支撐跨區域算力協同應用的業務分工模式。
劉濤補充說，面向算力基礎設施優化與算網深度融合，華為確立了“算力泛在、以網強算、生態開放”的核心目標，通過四大核心策略鞏固領先優勢，賦能數字經濟高質量發展。
一是強化技術創新賦能，依托算力、智能無損網絡、廣域網算力調度等關鍵技術，提升智算中心的核心競爭力，同時降低運營成本；二是輸出場景化解決方案，提供規模化智算中心設計、算力網絡調度平臺等服務，其中包含數據中心資源調度、跨地域動態分配等核心能力，助力客戶承接“東數西算”等國家級戰略項目；三是推進生態協同共建，聯合IDC運營商等合作伙伴構建開放算力生態，開放API接口與統一編排工具，助力合作伙伴快速落地“算力即服務”產品；四是構建綠色智能運維體系，融合AI預測與數字孿生技術，實現故障秒級定位，保障智算中心的高可用性。
全鏈路低碳技術筑牢綠色運營根基
在“雙碳”目標引領下，綠色節能成為算力基礎設施建設的必答題。
“面對《數據中心綠色低碳發展專項行動計劃》中對數據中心節能降碳改造和綠色發展的要求，在液冷散熱技術的基礎上，華為從三個核心維度構建全鏈路低碳技術方案。”劉濤表明，其目標是聯合生態和產業伙伴共同推動AIDC PUE降至1.2以下，筑牢綠色運營根基。
推進智能供電架構升級，采用“電力模塊+智能母線”一體化設計，搭配專用UPS解決方案，既能提升數據中心的運行效能，還能縮短故障響應周期，最終顯著降低運營成本。
深化算電協同融合，依托“源網荷儲”協同模式對接西部風光等綠電資源，通過智能調度算法提升綠電消納效率，助力國家樞紐節點達成綠電占比超80%的核心戰略目標。
落地AI驅動的運維優化，通過液冷熱管理控制器實現制冷系統零中斷運行，同時結合AI能耗預測模型動態調控設備運行參數，最大化單瓦特算力的輸出效率。
提質降本強化IDC服務業屬性
具體到應用場景，岳坤指出，人工智能包括大模型技術爆發，很多人期待會有一個“殺手級”應用出現，但從2022年ChatGPT爆火到現在三年多的時間，并沒有嚴格意義上的“殺手級”應用出現，我們生活卻實實在在地被AI改變。
以互聯網為例，其底層邏輯被徹底顛覆，模糊搜和精準推重塑了用戶與信息、服務、內容之間的交互范式。特別是智能體的出現，可以“用一句話代替一千次鍵盤敲擊”，帶來技術和商業模式的雙重革命。
當前很多行業正在走向智能化，智算服務已經廣泛滲透到智能駕駛、智慧城市、醫療影像、工業制造等關鍵領域，并在元宇宙與數字孿生、AI for Science（科學智能）、金融量化交易、影視數字創意等前沿方向探索創新發展路徑。
在此過程中會產生各種各樣的數據，國內越來越多企業及各類用戶主體在數字化、智能化轉型中，特別考慮私有性、唯一性、高價值屬性的行業數據資產的體系化構建，這些數據又為IDC帶來巨大機會：“小到一個機柜，大到上幾百個機架，都是IDC。最重要的是保證安全、可控。”岳坤說：“我們給IDC行業提供幾個建議：精準選擇行業，做好算力適配、提前建設網絡和主動培養人才。”
岳坤指出，未來3年，數據中心將加速向“GPU/TPU/NPU+CPU”的異構算力架構升級，通過結構化算力組合和智能調度提升AI訓練與推理效率。華為提供鯤鵬通用算力，以及昇騰人工智能算力的組合，打造全生命周期的AI開發體系，支持自動化數據治理、分布式訓練、持續集成和多場景發布，幫助IDC客戶升級業務，持續將智算能力轉化為AI生產力。
另外是數據中心的云-邊-端協同，云側提供集中智算、邊緣側承擔低時延推理、端側實現本地決策。華為提供廣域網絡方案，數通承載網、光承載網、數據中心網絡等高速網絡保障數據與模型的高效同步；智能調度系統根據業務實時性與成本自動匹配算力。通過算網協同，打通“云-邊-端”鏈路，并提供統一的管理平臺，幫助客戶構建可視、可管、可調度的協同數據中心。
最后，綠色能源與可持續是永恒主題。IDC未來的服務模式將是輸入電力、輸出Token，高密度智算帶來能源與散熱挑戰，綠色低碳成為數據中心建設的必選項。行業將更大規模采用可再生能源、液冷/浸沒式散熱、AI能效管理等技術，以降低PUE并實現碳中和路徑。華為通過智能鋰電、液冷方案、可再生能源接入和AI能效平臺，幫助客戶構建“源-網-荷-儲”一體化能源體系，實現算力與能耗的最佳平衡。
“我認為IDC的本質是一個服務業，我們要提供客戶所需要的多樣性算力之間的遷移、調優和升級，并降低服務成本，最終實現‘算力即服務’的普惠愿景。”岳坤總結說。
