2024算力工厂建设指南白皮书-33正式版.docx

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1、OCTCAB012024开放计算标准工作委员会OpenComputeTechno1.ogyCommittee算力工厂建设指南白皮书（2024年6月）开放计算标准工作委员会发布版权保护文件版权所有归属于该文件的发布机构，除非有其他规定，否则未经许可,此发行物及其章节不得以其他形式或任何手段进行复制、再版或使用,包括电子版.影印件,或发布在互联网及内部网络等.使用许可可于发布机构获取.III1概述12背景12.1 算力发展趋势与挑战12.2 预制化数据中心发展43算力工厂概述53.1 算力工厂模式定义53.2 算力工厂形态分类63.3 算力工厂核心理会63.4 算力工厂模式忧势73.5 算力工厂应

2、用场景73.6 算力工厂收益分析84算力工厂建设模式84.1 建设模式分类84.2 建设模式推荐95算力工厂规划建议105.1 算力形式105.2 算力规模115.3 算力应用116算力工厂建设思路146.1 建设原则146.2 建设流程156.3 算力工厂技术框架167算力工厂运营模式257.1 算力运营257.2 算力销售277.3 I常运维27会考文献29I1.-1.,刖B本文件由中国电子技术标准化研究院提出。本文件出开放计算标准工作委员会归口。本文件起草单位：中国电子技术标准化研究院、浪潮电子信息产业股份有限公司、中通服咨询设计研究院有限公司、中国建策西北设计研究院有限公司、西安_E程

3、大学、东向大学、西安交迪大学、广东新会中集特种运输设法有限公司、金华举水智能科技街.限公司.本文件主要起草人：张群、陈海、周相峰、朱亮.王涛、刘晓雷、乌宏亮、朱智国、师宇清、张立功、赵超、李丛泮、张振宇、段晓明、王太峰峨虑、赵明明、孙铁柱、陈忠英、李楠、张水权、盛有海.H1.算力工厂建设指南1嘏述随着数字经济时代的全面开启，算力已经成为推动各行各业数字化转型的关键力崎，在这个时代讨景下，我国时于售力法础设施的投入11益加大，制力规模稳步增长，收至2023年底，我国算力总规模达至J230EF1.OPS（F1.OPS：饵秒浮点运算次数即每秒能完成230仃亿亿次浮点运矩算力总规稳居全球第二位.然而，

4、在算力规模高速增长的同时，也面检若诸多挑战。城设周期长、能源利用率低、技术更新换代快、管理运维效率低下以及建设投资高等问遨,都在一定程度上制约了算力的进一步发展.为了解决这些问遨,急需一种全新的建设模式,以更岛效、更经济、更环保的方式推动算力的发展.算力工厂正是在这样的背景下应运而生,采用按制化集装箱数据中心作为算力底座，相比传统数据中心，这一创新模式能略提升50%以上的交付效率.同时,算力J1.厂还搭教了计算、存储、网络等IT设备组成的帔件，对外提供算力资源的运营眼务。这种模式的出现，不仅极大地缩蚯了建设周期，降低了建改成本，还提高了能源利用效率和管埋运维效率算力工厂的核心理念是1打造创新的

5、算力全生命同期服务模式,让算力以更合适的方式更快发生在更叽制的地方这一理念宽穿算力工厂的整个建设过程,从规划、建设到对外提供算力运营眼务.为用户提供了一体化全生命周期的服务“算力工厂致力于帮助用户以最快的模式搭建对外提供和力运背眼务的平台，从而提高资金使用效率，改善用户整个生命周期的TCO（TCO：总拥有成本）和现金流.助力客户商业成功.在算力工厂的建设过程中，注熨技术创新和模式创新.通过引入先进的IT设备和数据中心技术，不断提升算力工厂的性能和效率。同时积极探索新的商业模式和运营模式,为用户提供更加灵活、多样化的服务选择.展望未来，算力工厂将在数字经济中发挥越来越笊要的作用。算力工厂将茶承创

6、新、尚效、环保的理念，不断优化和完善建设和限务模式.在能力工厂建设模式的推动下，我国的算力产业将迎来更加广网的发展前景.2背景21算力发展趋势与挑战2.1.1算力的定义与价值中国算力白皮书（2022隼J将算力定义为：数据中心的服务器通过对数据迸行处理后实现结果输出的一种能力.求义的概念上，算力是软硬件无合执行某种信息处理需求的能力,一般采用每秒浮点运算次数进行表达,即F1.OPS.广义概念上,算力是集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的新鞭生产力，主要通过算力中心等算力基础设施向社会提供服务。在人类历史的演进中,技术革命总是推动着时代的进步.第一次工业革命让人类进入热力时代.第二次工业革

7、命则引领人类步入电力时代.而今天，的若计算机技术的飞速发展,人类迎来了由W力主宰的第三次工业革命。这一时代变革，不仅标忐存人类生产力的又一次飞跃，更预示希全球经济的崭新格局。随着新一轮科技域命与产业革命的加速演进，算力正成为推动产业数字化转型的核心力城.它如何新时代的引擎，为各行各业的升级换代注入源源不断的新动能。在全球数字经济的浪潮中，算力不仅是发展的加速器，更是国家竞争力的正要标忐。越来越多的数据显示，一个国家的算力规模与其羟济发展水平之间存在着显著的正相关关系.在数字经济时代全面开启的背景下，人工智能、云计算、大数据技术等日新月异,传统产业与新兴技术的融合日益加深，数字行业蓬勃发展.5Z

8、力，作为这些技术的核心驱动力，正在以新的关键生产力形式，眼型着世界泾济版图,根据QC、浪潮伯息、清华大学全球产业研究院联合发布的数据，计算力指数的提升与数字经济和GDP的增长呈正相关关系,计算力指数毋提高1点，数字羟济和GDP将分别增长3.5%）和1.8%,这,数据充分证明了算力在推动经济增长中的Hi要作用。对于中国而吉，做强做优做大数字经济,促进数字经济与实体经济融合发展,已成为推动经济岛质%发展的柬要故珞，在这一过程中，筑牢算力法础设施的坚实底座至关正要，只有拥有超大的算力支撑，才能在全理数字经济竞争中占据有利地位，为经济的裔质Ift发展注入新动力。因此，必须加强算力域础设施的建设.推动舞

9、力与各行各业的深度融合.为数字经济的蓬勃发展提供坚实保障“212我国算力产业高速发展随而5G.人工智能等信息技术的发展,算力需求不断增长，算力产业迎来重要发展机遇.我国不断加大对计0、存储和网络等基础设施的投入，高度重视数抵中心、智算中心、起算中心以及边续数据中心等算力基础设施的高质量发展。工信部数据显示，截至2023年底，我国在用数据中心机架总规模超过810万标准机架，算力总规模达到了230EF1.OPS,尊力总规模居全球第：优2023年,人工智能领域的发展达到了重要转折点,在人工智能席卷各个行业的大趋势下,各行业正加逑从业务数字化迈向业务智能化，从感知智能到生成式智能，人工智能算力35求快

10、速增长,大模型和生成式人工智能的发展故著拉动了智能算力的增长,为尊力产业带来了更大的发展空间.在适度超前的指导思想下,国家正加大对人工智能算力基础设施的投资.目前，互联网企业、电佰运苜商,以及各级政忖均积帙投入到智算中心的建设之中.据2023-2024年中国人工智能计算力发展评估报告3中中国智能匏力规模测算结果,预计到2027年中国智能算力规模将达1117.4EF1.OPS.W,该报告测算了中国通用锻力规模，预计到2027年通用豫力规模将达到117.3EF1.OPS.2022-2027年期间,中国智能算力规模年受合增长率达33.9%,同期通用尊力规模年发合增长率为16.6%,这再数据充分表明，

11、在未来几年内，我国算力聪础设施建设将更加注重智算中心的建设，智算产业的发展也将进入一个黄金发展期.这不仅将有力推动人工智能等前沿技术的发展,还将为我国经济的数字化转审和高质埴发展提供强大支撑.2.13算力发展趋势1）算力需求持续增长在数字羟济时代，算力崭曲头角成为全新的生产力，与数据、算法并将成为这一时代最基础的生产要素。随着公计蒯、大数据技术的迅猛发展，数字化改革的步伐不断加快，数据呈现爆炸性增长，眸法的笈杂程度也持续轶升,这种趋势自接促使了对以力规模与能力的迫切需求，修力需求正以前所未有的速便爆发式增长,成为推动数字经济持续繁荣的关犍力量.2）算力类型加速转变当前的算力摘域正经历着一场算力

12、类型的加速转变，传统上，通用算力在算力需求中占据着主导地位，然而，的在A1.GC大帙型等人工兜能技术的迅猛发展，智能和力的占比开始迅速攀升.根据中国信通院发布的中国综合算力指数（2023年）报告显示，尽管通用算力目前仍占据74%的算力规模，但智能立力己经以惊人的逑度增长，占比达到了25%,更值得注意的是，智能算力的增速同比上年增加了45%,这一增速甚至超过了总体算力的增速.这一科变不仅体现了人工智能技术在现代社会中的广泛应用和重要性,也预示着未来算力航域的发展方向.随着技术的不断进步和应用的不断扩展,智能算力将维续保持高速增长,成为推动数字经济发展的更要力信.同时，这也对分力基础设施的建设和运

13、营提出了更高的要求，Si要不断创新和完善,以满足11益增长的智能算力需求。3算力眼分泛在流动云计算岷起之后，驾力开始云化,分布化.边獴计算出现.算力还从云端下沉到通信网络的各个层徼，遍布于云管剧的各个用落.人:智能算力提升了其横盖规模，实现生成式人工智能推理能力在边缘、终崩等位置的航若和应用.附着边绿计口逐步进入稳健发展期.边缘计算与云计芽、5G、区块钱等其他技术的协同与融合需求进一步增加，推进人工智能在云-边-端的覆盖,满足无处不在的智能化需求.4）以力设施绿色低碳伴1人工智能对计算和存谛能力要求的不断提升,芯片的功耗正越来越高，发热晶也越来越大，在中国，面对大量涌现的人工智能大模型应用以及

14、国家“双碳战略”和东数西Ir的逐步实施,为实现我力建设和能源消耗成本间的有效平衡，时算力基础设施进行功耗控制和改良，是从源头上进行节能然持的有效手段.通过枳极探索模块化设计和部署.通过提升散热效率来降低能耗的液冷数据中心受到市场的关注.此外，提高可再生能源的占比，减少化石能源的使用，有助于降低电力成本，从而间接推动算力的绿色发展。2.1.4算力发展挑战我国豫力基础设脩发展仍有提升空间.整体来看，以人工智能大模型为代我的A1.GC新应用、新需求的倔起，推动算力规模快速增长、计算技术多元创新、产业格局加速重构。大模型产业井啮式发展也带来究力紧缺、能耗激增等向阻.当前我国算力发展仍面临不小挑战：1）

15、建设周期长数据中心的建谀南要羟过设计、土建、机电安装、调试等多个阶段，整个建设周期长达12年以上，这难以满足各行业对算力持续高速增长的迫切需求.2）能源利用率低，能耗居高不下算力带来的能耗问题日益显现.据中国通信院数据显示2022年中网数据中心平均PUE为1.52,而国家及多地政忖出台PUEtfI不高于1.25的严格限制，如何实现绿色低碳发展，降低算力的能耗，成为整个行业的重点研究方向.3）传统机柜供电制冷难以兀配施行GPU眼务潺等病性能设各的广泛应用,每台机架的功率可ii40kW以上,远超过传统数据中心每机架7kW的功耗水平.这使得数据中心的供电、制冷系统需要全面升欲改造，以适应新的算力需求

16、.4）管理运处效率低下当前的数据中心通常存在两套独立的监控系统,即动力环境基础设施监控和IT设住监控。这种分团的系统架构使得运维人员难以根据IT设备的实际负毂情况进行及时调优,导致整个数据中心的监控运维管理、能耗调优和故障预警效率低下。5能力技术更新换代快随存技术的不断发展，新的算力技术不断涌现，传统数据中心改造扩容玳，无法第时间升级新代技术,面临建成即落后的宕境。6）算力需求多维爆炸律力正在从以DC为中心走向无处不在，走向边濠/超边缘/端，更有效地走进千行百业，这需要构建更加灵活敏捷的算力底座，实现泛在多维立体的兑力分布,7）算力建设的新投资算力基础设施姐干重资产和资本密集型行业具有前期投入

17、大、技术迭代快、建设门槎高等特点.其建设运营需要消耗巨大的时间成本和资金成本，远远超出了中小微企业的承受范围.22段制化数据中心发展预制化数据中心融合了装配式建筑和智能模块化数据中心技术.装曰式建筑是指把传统建造方式中的大城现场作业工作转移到工厂进行，建筑所用构件和配件在工厂预制，运输到建筑施工现场，通过可雏的连接方式在现场装配安装而成的建筑。装配式隹筑主要包括预制装配式混凝土结构、钢结构,现代木结构建筑等.装配式建筑符合建筑业产业现代化、智能化、绿色化的发展方向,近几年，系列政策的颁布加快我国装配式建筑行业的发展.2016年是中国奘花式建筑开局之年,国务院办公厅关于大力发展装配式建筑的指导通

18、见国办发J2016）71号）明确：“推动建造方式创新,大力发展奘泡式混凝土建筑和钢结构建筑二2022年4月，关于进步和放消费潜力促iS潴费持续恢笈的意JO指出，“推动绿色建筑规模化发展,大力发展装配式建筑”.受国家畋策鼓励发展装用式建筑影响,我国装配式建筑规模持续快速增长.住建部数抠显示，2021年全国新开工装衣式建筑面积达7.4亿平方米，较2020年增长18%,占新建建筑面积的比例为24.5%,根据住房和城乡建设部发布的“卜四代”建筑业发展规划,提出到2025年，装配式建筑占新建建筑的比例达30%以上。i筑面积：亿平方米一占比来源：住建部S112017-2025年中国新建装配式建筑面积及占新

19、建建筑比例预测趋势近年来.国家和地方政府出价多项政策和意见,指导数据中心的发展和建设.快速上线、绿色低碳、以活部署等成为新时代数据中心建设的刚性需求,但是传统数班中心建设方案面临建设对期反、施工不确定性高、能耗高、扩容重等多底挑崔，无法满足新时代数据中心的发展要求，而预制化数据中心具有建设周期、质量、性能及能耗等多重优势，成为数据中心发展的.重要方向。同时多个地区对于数据中心采用装配式建筑出台了相应的政策要求，具中东部地Xj:VM北京要求数据中心建筑面积大于5000Irf需按照奘配式建筑实施：上券要求数据中心项目各怫建筑面枳总和大于100oOm,.需按照装配式建筑实施：海南要求数据中心需按照装

20、配式建筑实施：浙江虽未对新建（数据中心）项目强制性采用装配式建筑，但处于逐步推广期,数据中心预制化技术己有多年发展历史，早期预制化数据中心采用AI1.InoneIAIIInOne：单个集装箱体内一体化集成数据中心各了系统）形式设计,满足小规模数据中心快速部署及应急建设要求.在A1.1.InOne基础上，按初化数据中心逐渐实现ji殳备区和泥电区等核心区域的模块化.但受到可靠性、空间及标准化程度等因素制约，仍为小规模及特定场景的格建级应用为主。随着装配式建筑技术与模块化数据中心融合程度的加深，预制化数据中心呈现主体结向建筑化、空间及内外使用体验楼宇化、功能区域标准化、扩容模块化等趋势.实现高等级、

21、多楼层、大燃模集群应用.预制化数据中心从集装箱走向永久建筑级应用，施若国家嫌色也筑等政策要求的不阍更新总体建筑将趋向干模块化、标准化方向发展,预制化数据中心将成为数据中心建设的主流模式，有更大规模推广应用.3算力工厂概述面对算力需求的爆发性增长.传统数据中心已无法满足建设周期、能源利用率等严新的限制要求.而预制化数据中心具备快速交付、绿色极简、柔性扩容等多优势，能好满足算力的快速投住运营，突现投资的快速变现.3.1 算力工厂模式定义蚌力工厂指快速建设投运,对外提供弹性、而效、安全算力运营服务的算力中心，用户提供从规划、建设到对外提供算力运营极务的一体化算力中心全生命同期服务.舞力工厂以不同形态

22、预制化集装箱数据中心作为算力底座，中间层以计尊、存储、网络等IT设备址成的硬件资源池作为算力支撑，顶层为算力资源的运营服务。算力工厂旨在为用户以收快的模式搭建对外提供算力运昔服务的平台，从而柄助用户降低成本，般大化发挥算力效益，提高资金使用效率,改善用户整个生命周期TCo和现金流,通过算力工厂的模式,降低使用算力的门槛和成本.促进部署和应用,助力客户商业成功.图2算力工厂架构图3.2 算力工厂形态分类按照搭我算力规模的不同，算力工厂可分为以下三大建设形态：DAI1.InOne果袋箱以40/20英尺集装箱为我体，在单个箱体内集成机柜、配电、空调、监控、消防于休，一体化快速交付部署.2）临建级集装

23、箱以40/20英尺或其他非标准尺寸集装箱为教体，采用拼箱的方式,多个不同功能的集装箱拼接而成的单层临时建筑结构的集装箱数据中心。3）位筑级集装箱以40/20英尺或其他非标准尺寸集装箱为载体.40米用拼箱和登箱的方式.将多个不同功能的集装箱搭建而成的单层或多层具有产权的建筑结何的集装箱数据中心，3.3 算力工厂核心理念独力工厂打造创新的算力全生命周期限务模式，让算力以更合适的方式更快发生在更变衙的地方，1）全流程交钥比服务模式究力工厂以用户算力需求为导向，提供定制化的算力规划、建设、运营的全流程交优胜服务，整合专业的融资租赁平台可为用户解决资金需求问题。2）敏捷的多形态交付算力工厂以预制化集装箱

24、数据中心为基础底座,相比传统的土建模式,打造板致快速交付的单箱、拼箱、光箱多形态算力工厂基座.3）适配多需求的业务场提算力工厂提供算力中心的的代电代推眼务，面向用户轻用资产的算力需求，提供新建或租赁模式，灵活适配多种需求的业务场景.3.*-三34算力工厂模式优势1）快速建设投运采用预制化集装箱建设模式，全模块化设计，工厂预制预集成预测试，强少现场施工误差.基础土建与模块工厂生产同步进行,现场乐高式拼奘，去工程化交付，相对传统十建机房提升50%交付效率.2）绿色低碳光伏+储能+液冷+自然冷源多种绿色技术行机结合统,，PUE可低至1.15以下，降低砂排放25%,集装箱为预制化例结构建筑，装配率可达

25、90%以上，材料回收率超80%,施工现场无粉尘噪音，建筑垃圾少，绿色环保。3）超高功率密度风冷场景取柜设计功率需度40kW以上，液冷场景单柜设计功率密度65kW以上，匹配多种高功率密度算力设备部署上架.4）智能化运维管理搭建融合动环监控系统qA1.媒合适维笞理系统统一管控平台.实现数犯中心统纳管：全方位监测基础设施动力环境参数及IT设备功耗、部件海强等重要相关参数，实现机房级与服务器端系统联合动态阿优打造更加高效可控的数据中心,双向故障强警，有效提升安全可戕性.5）柔性扩容支持同层水平和多层垂史扩容方式，初期根据资金水平和算力需求按需部署，后期根据算力设需，匹配新4!数据中心模式在线柔性升级扩

26、容。6）多种建设形态根据算力规模，可提供A1.1.1.nOne,临建级和建筑级算力工厂三种模式,满足云计算、边缘计算等多场景需求。7）蚱力运营服务建设前期借助合适的投资方平台，后期为用户提供W力运营服务，彻底解决用户资金成本的后顾之忧。3.5算力工厂应用场景篇力工厂是一个搭我算力设备的绿色预制化集装箱数据中心，可宜接对外提供算力服务.有效破解算力供需难匹配,而旎耗挑战.快速变现的算力难通.面对算力需求的井喷,预制化建设模式保隙坡大时效的算力供给落地，快速响应客户的需求,敏捷提供业务支拽：对于市场需求的快速变化.算力工厂提供按需供给的模式IT设招与数据中心基础设施相匹泥，模块化部署，无多余无效的

27、投资：面向市场需求的多元化，多样性和力1.同，算力工厂提供混合密度灵活可扩展的部署方式.满足不同客户不同算力的建设诉求：高算力设备带动算力中心向高功率密度高能耗方向发展，算力工厂的高单柜功率密度与低PUE设计，适应技术发展的趋势与国家政策的要求.生成式人工智能有望重构律力限务模式和市场格局,鉴于域础大模型的本地训练成本不荒，企业将更多地使用人工智能就绪的数据中心设胞和生成式人工智能服务渊集群,从而缩短部署时间，降低设施的长期投资成本.从基础设施层面来说,传统计算基础设脩难以满足大模型时代对于算力、存储和网络的高性能需求，因此算力工厂从芯片、处理涔、存储、网络、数据库、云原生架构等维度，对算力基

28、础设施进行全面升级，满足用户在超大加速环境中对快速扩展的需求，提供可用、易用、高效的资源供给极务：在算力极务交付的过程中.算力工厂能峡提供定制化的基咄设施服务能力，并提供全生命周期的算力运营服务.36算力工厂收益分析采用预制化集装箱方式相对传统上建可提升机房交付周期50%以上，能够以最快的方式实现蚱力的落地怆出.因此算力工厂的收益主要体现在以最快的建设方式落地,将节省的建设时间传化为稣力出竹运营的收益。以华东地区某项目为怀机柜总数500台，单机柜功率20kW,总IT设务用电容量IOMW,供电架构2N,备电15min,制冷系统N+1鼠置，电WO.75元/kWh,对比预制化集装箱方式和传统土建模式

29、下，行收益对比分析.表1预制化集装箱数据中心与传统土建模块化数据中心收益对比分析对比项KVw化集装箱数抵中心传统上建模块化数据中心备注机柜（个）500500功率密度（kWft.）2020健及同期（月）不含论证及报规报建923预制怏块化快14个月建设胞收费1.xAA端到瑞投资基本持平BBi2iii1OxCC3年收入和金2EEfft扪模块化YI线M个月投费回报期年）1.93.1预IW横块化快1.2年注1：1.0OX及1.0X次不倍攻.XWfrtKTi1-9注2:3F收入投资回报即均I白动建设时间为起点it-n.注3：以上为某特定血用场贱需求明确的前提卜收好的君尊，仅供卷电,预制化集装箱数据中心由于

30、采用全钢结构，相时传统土建数据中心在数据中心班础设族的造仰要高，而IT设备的投资远远高于基础设施的投资，因此在相向规模算力的条件下，顶制化集装箱数据中心和传统土建数据中心在建设总投资上端到端基本持平.预制化集装箱数据中心建设周期短大幅加快业务上线的时间.实现更早的收益因此在上述规模的算力中心中.土建模式下投资回收期为3.1年.预制化梗式下投资回收期为1.9年,提前了1.2年.4算力工厂建设模式41建设模式分类津力工厂建设模式主要有两大类：设备采购模式和EPC建设模式，设备采购模式，则是业主自行来明或委托承包商采明工程项目所需的设爵和物资.EPC模式,即设计采购施匚总承包模式.H1.总承包商负由

31、整个项目的设计、采购和施工等工作。4.1.1设备采购模式设在采购模式则是指业主自行采购所需的设备和物资，业主衢要根据项目需要和设计方案，进行设备采购和选型,以确保项目的需求得到湎足。同时，设备采购需要考虑设备的质量、价格、交货期等因素,以确保项目的顺利进行.这种模式的优点在于业主可以更好地控制设备的采购过程和成本，同时可以与供应商建立更紧密的美系。但在这种模式下，业主需要承担更多的管理和风险，同时需要对设备和物资的采购过程迸行全程麴控.在EPC模式中，总承包商为了降低风险获得更多的利润，可能通过调整设计方案来降低成本，可能会影响长远意义上的质量而设备果购模式中,一般用户会对产丛设备性能参数M牌

32、等有非常明确的要求，4.1.2EPCit设模式EPCEngineeringProcurementConstmction）模式，即设:计采峋施:总承包模式，是指企业受业主委托，按照合同约定对工程建设项目的设计、采的、施工、试运行等实行全过程或若干阶段的承包。通常企业在总价合同条件下，对所承包工程的质玳、安全、环保、费用和进度负贡，项目建设完成后移交给业主，业主向总承包方支付合同规定的4日建设商用。这种模式具有较而的灵活性,能第根据项目的实际需求和特点进行调整和变动.同时，由于这种模式将设计、采的施工等环节进行了集成能够更好地侍调和管理项目资源,提高项目效率和质A1.较传统承包模式而言，EPC总承

33、包模式具有以卜六个方面基本优势：1）EPC总承包商负责整个项目的实施过程,不再以单独的分包商身份建设项目行利于整个项目的统号规划和协同运作，可以有依解决设计与施工的衔接向鹿、减少呆购与施工的中间环节，顺利解决施工方案中的实用性、技术性、安全性之间的矛盾.2）工作范国和贡仔界限清晰，建设期间的货任和风险可以G大程度地转移到总承包商，3）合同总价和工期固定,业主的投资和工程建设期相对明确,利于费用和进度控制.4）能舒最大限度地发挥工程项目管理各方的优势，实现工程项目管理的各项目标.5）建设工程质址近任主体明确，有利于追究工程质址设任和确定工程质能击任的承担人，6）可以将业主从具体事务中解放出来,关

34、注影响项目的重大因素上，确保项目管理的大方向.同时EPC总承包模式也存在以下缺点，1）业主主要是通过EPC合司对EPe承包商进行监管，对工程实施过程参与程度低，控制力度较低.2）业主将目建设风险转移给EPC承包商，因此对承包商的选择至美，I1.要，一旦承包商的管理或明分出现重大问应.项目也将面临巨大风险.3）EPC承包商贵任大.风险高,因此承包商在承接总包工程时会考虑管理投入成本.利润和风险等因素.所以EPC总包合同的工程造价水平-一般假高，4.2建设模式推荐在实际的工程建设项目中，设备采购模式和EPC建i殳模式并不是互斥的,而是可以相互配合、相辅相成的，在EPC模式中，总承包商需要对整个项目

35、的建设过程进行全面货行，这其中也包括了设备的采恂工作.囚此.总承包商需要根据具体情况选择合适的设备采购模式,如自主果购、招标采购或委任采购等，以保证设备和物资的旗;鼠成本和供应。而在设备采购模式中，业主可以自行祖织采购工作，也可以通过EPC模式将采购环节委托给我他专业公司进行实施，从而减少自身的管理难度和风险.这种快式可以最大限度地发挥各白的优势.提高项目的管理水平和效率.按照建i殳规模,算力工厂可分为A1.1.1.nOne、临建级和建筑级：大类.A1.1.InOne算力工厂以单个40英尺集装箱或20英尺集装箱为我体，为临时性建筑结构，宜采用设卷采购模式，快速投建投运，临建级算力工厂多以510

36、个架装箱拼箱俎成，为临时性建筑结构，直采用设符采购模式，也可采用EPC建设模式.建筑级切力工厂以几十至上百个集装箱多层衣箱组成，为具有产权建筑结构的数据中心，宜采用EPC建设模式.5算力工厂规划建议5.1 算力形式在算力工厂规划阶段,3首先明确采用哪种算力形式.通常来说,将CPU、GPU等芯片技术及能力,称为狭义的尊力.内存、硬盘相关的存储技术,称为存力。操作系统、数据库、中间件、应用程序等在内的软件技术，称为算法。广义的算力，既包括了狭义的算力,也包括了存力和算法.根据所处理的业务特性不同,广义的算力又可分为通用算力、智能算力、超终算力和边缘算力四种类型，通州算力以CPU芯片输出的计算能力为

37、主：智能舞力以GPU、FPGA.A1.芯片等薪出的人工智能计算能力为主：超算算力主要以超级计算机输出的计算能力为主：而边缘W力主要以就近为用户提供的实时计算能力为主,足以上三种算力形式的组合.未来算力革命的发展趋势,符是以智能算力为核心的多种尊力形式的融合，M场景共荣算力生态正在成型.5.1.1 通用算力通用弹力以CPU芯片输出的计仪能力为主,健终进行各种数学和逻辑运尊、处理文本和图形等数据信息的计算能力。通用算力应用场景极为广泛，几乎囊括了传统服务器提供的全部业务应用，在科学研究、工程设计、数据处理和分析、安全监控、云计总和存储、网络游戏、网络购物、移动视频、移动支付、大数据检掘数字李生仿真

38、模拟、图像渲染、视烦渲染等领域都有广泛的应用.这些应用场景对实时性要求不高，但是算力强僮需求大.的若数字化转型的加速和人工智能技术的不断发展，通用口力的需求也在不断增加。5.1.2 智能算力智能算力以GPU.FPGA,A1.芯片等输出的人工智能计算能力为主,具备智能化处理能力的计算设在或计算系统，它们可以实现对大双数据的快连处理、分析和判断，同时能修根据不同的应用场景进行智能化的处理和决策.智能算力的核心在于智能化它基于人工智能、机器学习等技术,能修自主地学习和适应不同的环境，从而完成各种复杂的任务.智能算力主要用于图像计眸服务、数据推理、强化学习训练等场景，这些应用场景对实时性要求较高，需要

39、大量的智能计算能力。例如,在自动驾驶中，需要对大量的图像数据进行实时分析，以实现车辆的精准控制和避障：在语音识别中,需要快速处理大量的音版数据.以实现实时翎译和回应.5.13超算算力超算算力以超级计算机给出的计算能力为主.利用并行工作的多台计算机系统的集中式计。资源.通过专用的操作系统并行计灯提高运算速度.解决大规模科技计W和海&并发的数据处埋何处.超算算力主要用于专门承担各种大规模科学计算和工程计算任务，用于科研计算中的流体力学、物理化学、生物信息等科研领域“常见的超算应用场景领域包括气象分析预测、而海拔宇宙线观测、空气动力学、车辆硬揄测试仿双实验、药品实验数据分析等，处理的数据属非常庞大.

40、这些领域的研究需要极高的计能精度和速度，因此需要使用超能中心提供的演大算力支持。5.1 4边缘算力边缘算力主要是以就近为用户提供的实时汁奇能力为主，是通用我力、智能算力和超芽贪力一:种算力形式的组合，用以解袂网络延迟产生的问题。边缘算力主要应用在智能制造、智能交通、智能安防、智能家居、智能农业、无人驾驶、医疗保健、智慈城巾等领域,以提供更快速、更高效的计算服务.5.2 算力规模在算力工厂规划阶段，应根据算力规模确定枭用就种形式以及何种模式建设.卜文以智能舞力设备提供的智能算力规模为评估依据.除智能算力外,也可根据用户实际需求,提供通用尊力、超算算力、边缘能力的规模评估，AII1.nOne级算力

41、工厂以单个40/20英尺集装箱为软体.风冷场景下，40英尺集装箱最大可提供100kW的IT设的供电和制冷能力，满足IOP左右智能算力设备的部署20英尺集装箱最大可提供50kW的IT设备供电和制冷能力，满足5P左右智能饵力设备的部署.液冷场景下，40英尺集装箱最大提供30OkW的IT设备供电和制冷能力满足30P左右智能算力设备的部署,20英尺集装箱最大可提供100kW的IT设备供电和制冷能力，满足IOP左右智能莫力设备的部咨.因此对于5P以内的风冷智能免力辐求,建议采用20英尺A1.1.Inone级形式，时于5PIOP的风冷智豫算力需求，建议采用40英尺A1.IInone级形式。对于IoP以内的

42、液冷智能算力需求,建议采用20英尺Ai1.InOne级形式，时IToP-30P的液冷智能算力需求,建议果用40英尺A1.IInOne级形式.该种形式宜采用设饴采的模式进行建设，2AIIInOne级算力工厂形式应用场景风冷液冷篥袋箱尺寸20英尺40英尺20英尺40英尺IT设备供电和制步饯力50kW100kW100kW30OkW智能仪力5P10P10P30P临建级算力工厂通常以10个以内的40/20英尺集奘箱单层拼箱而成.典型风冷及液冷场坡下,可提供IMW左右的IT设i供电和制冷能力，满足150P左右智能能力设备的部署，因此时于IOP-200P的风冷或30P-200P的液冷智能算力需求,建议采用梏

43、建级形式，宜兴用设备采购模式，也UJ东用EPC建设模建筑级扎力工厂通常几十至上百个40/20英尺集奘箱多层光箱而成.典型风冷及液冷场炭下，可提供IOMVV左打的IT设需供电卬制冷能力，满足150OP左九智能驾力设备的部詈。因此对于200P以上的智能蚌力需求，隹议采用建筑纸形式,宜采用EPC建设模式。以上算力规模的分类和建设方式为典型场景化算力工厂建设的推荐方式，可根据客户实际密求进行灵活调整。5.3 算力应用在算力工厂规划阶段，还需明确峰力应用场景，为进步凝聚产业共识、强化政策引导，全面推动我国算力艇础设施高质崎发展，2023年10月，工业和信息化部、中央网信办、教育部、国家卫生健康委、中国人

44、民银行、国务院国资委等六部门联合印发能力法础设施高质疑发展行动计划指出推动籁力M础设施高质加发展，更好汇集能力资源、发挥算力价值,构建泛在融合的“算力+行业应用体系.国境工业、金融、医疗、交通、能源、教丙等世点领域各打造30个以上应用标杆，并推动乞力状能干行百业.部分曳点行业算力应用模式如下：5.3.1互联网行业在过去的几年中，尽管人工智能在互联网的投资增速有所放缓，但在中国，互联网仍是人工哲能技术应用和研发的主战场.从自然语言处理到图像识别，再到智能客服，人J1.智能的技术不仅提岛了用户的体验，也极大地提高了服务质6t如今，互联网行业更为重视人工智能技术”自然语吉处理，如语音识别、文本生成和

45、机器翻译等，己被广泛应用。在图像识别方面，深度学习技术使得机涔能旗识别和理解图像中的各种元素,如人脸识别在安全和身份脸证中的应用，以及在智能驾驶中的障码物识别技术，互联网企业将各种人工智能技术广泛应用于其业务模块,以优化用户体脸并提升商业运营效率：智能客服借助自然语言处理和机涔学习技术，为用户带来更为高效和流畅的限务，同时使企业服务效率更高、成本更低：大数据分析与智能决策也逐渐成为互联网企业的核心能力，通过基于智能搜索技术提取行价值的信息.从而助力企业做H；更加智恋的决策：在营销领域,智能营销和个性化推荐技术.使得互联网企业能峪更准确地洞察用户的兴趣和需求,增加客户粘性.向客户提供更有针对性的

46、帮助.可以说,中国的互联网行业正在羟历一个深度的智能化革命，由人工智能、大数据、自动化和其他先进技术共同推动，旨在更好地酒足市场和用户的多样化需求。5.3.2电信行业人工智能技术正深入地港透到电信行业，各大运首商都在积极探索其潜在价值,凭借海鼠多样且JX实的用户数据，这些运营商已经构建了高价值的人工智能训练数据集，为电信行业未来的哲能化发展打下了坚实的基础.一方面,中国运营商加速云数据中心建设，积极部署云上智能化能力，加速数据中心业务发展；另一方面，加速础设施的智能化建设，支持电信网络的建设和优化.例如，网络智能化己使得资源管理、网络优化和故障诊断更为高效,能够根据实时数据动态调解，以提升网络

47、的性能和用户体验.此外.运苜商越来越多地依赖人工智能技术改进自身服务.如在智憩营业厅的建设中,采集的消费者行为数据如停留时间等，挥会被智能化地分析并及时做出相应的反应.此外，防诈罪也得到了加强，电信企业利用大数据和人工智能技术大大降低了电信诈养的可能性，同时，运营商也投入资金到提供智能化算力的平台，以获得针对各种高技术场景的解决方案。至于数据智能化，借助对通话记录和网络行为的深度分析.企业能够更深入地/解用户需求，并为他们提供更加个性化的服务.总的来说,人工智能在电信行业的广泛应用，不仅提升了客户体验,还大幅增加了运营商的业务营收,降低了运哲成木，并推动了整体效率的提升.5.3.3政府行业在现代数字化时代，人工智能技术在政府领域的应用日益显著，极大地推动了公共服分和城市治理的进步,例如，数字政府己经利用自然语言处理和机器学习算法，推出了智能客服系统，使公众能够荻得快速、准确的在线信息查询与答疑服务.数据挖掘和预测技术也使数字政府能够深入分析海盘政府数据.找到潜在的模式，iT而为决策提供科学依据,在城市管埋方面，结合物联网、大数掘和人工智能技术，政桶正朝石智能城市管理的Zf向发展，优化城市基础设施、交通、环境的监测