AI智算工厂
大型液冷AI算力中心、高密算力与集群网络、模块化机房建设
概述
AI智算工厂提供大型液冷AI算力中心建设能力，覆盖高密算力、集群网络、液冷散热、模块化机房与智能运维。方案从IT负载和运行目标出发，将服务器、网络、供配电、制冷、消防、监控与工程实施纳入同一套建设边界。
核心能力
- 模块化机房与液冷算力部署
- 高密GPU集群与高速网络
- 智能运维与能效管理
- 从规划到交付的全周期工程化
建设原则
先确定业务负载与扩容节奏，再确定基础设施规模；先完成接口和测试边界，再进入制造与施工。关键系统保留设备参数、调试记录、告警规则和验收证据，为后续运维、扩容和故障定位提供依据。
系统与场景证据
从算力需求到可运行的数据中心
把IT负载、机柜功率、制冷、供配电、网络和运维统一纳入设计，避免算力设备与基础设施各自规划。
以IT负载定义基础设施
从训练、推理、存储和网络需求出发，测算机柜数量、功率密度、扩容节奏与可用性目标，再反推供配电、制冷和空间模块。
- 负载与容量测算
- 机柜功率密度
- 网络与存储拓扑
- 分期扩容边界
高密算力的供电与液冷组织
根据设备热设计功耗、冗余等级和运行策略选择液冷与风液协同方式，明确一次侧、二次侧、配电和监控接口。
- 供配电架构
- 液冷系统
- 环境监测
- 故障隔离与维护
预制模块与现场工程协同
将可标准化单元前移至工厂预制和测试，现场聚焦基础条件、模块安装、管线连接、系统联调和验收，减少多专业交叉的不确定性。
- 模块深化
- 工厂预制测试
- 现场快装
- 分系统与整体验收
统一监控支撑持续运行
汇聚动力、环境、制冷、网络和设备状态，建立告警分级、工单处置、容量趋势和能效分析，让扩容与维护有数据依据。
- 动力环境监控
- 容量与能效趋势
- 告警工单
- 运行报表
AI算力基础设施交付路径
从容量测算、模块深化到工厂预制、现场联调和运行移交，形成可扩展的工程闭环。
需求与容量
确认芯片与服务器类型、IT负载、功率密度、可用性和扩容计划。
模块深化
完成空间、供配电、液冷、网络、消防、监控与接口设计。
制造与实施
组织预制测试、运输吊装、现场连接、设备安装和分系统调试。
测试与移交
执行联调、负载验证、故障演练、资料归档和运维培训。
方案资料与公开行业参考
翰星方案资料用于说明交付能力；公开行业案例仅作技术路径参考，不代表翰星客户或已交付项目。
模块化30MW级AI工厂设计
围绕高密算力、模块化机房、供配电、制冷、网络和工程阶段组织完整方案，作为容量规划与深化设计的内部基础资料。
来源：翰星《30MW AI工厂》与模块化机房方案资料
预制模块化数据中心实践
公开白皮书总结了预制模块化数据中心在工厂预制、现场装配、绿色低碳、弹性扩展和智能运维方面的行业实践，可作为技术路线对照。
来源：开放数据中心委员会《新一代预制模块化数据中心白皮书》；非翰星客户案例
动力环境与容量统一管理
将供电、制冷、环境、网络和设备告警纳入统一监控，支持值守、工单、容量趋势与运行复盘。
来源：翰星基础设施解决方案场景整理