堯權表示，AI大模型技術持續革新，惠及千行百業，數據中心從通用算力到智能算力，服務器性能和功率大幅提升，千卡、萬卡、十萬卡集群建設成為常態，數據中心產業迎來千載難逢的發展機遇，但同時也面臨安全性、高功率、電力需求大以及不確定性四大挑戰。

華為基于深刻洞察和長期實踐，圍繞安全可靠、彈性演進、綠色低碳三大核心價值，發布2025數據中心能源十大趨勢，分享華為對AI數據中心基礎設施的洞見和思考，旨在凝聚共識，打造高可靠算力底座，讓數字世界堅定運行。

趨勢一：安全可靠成為智算DC的第一核心訴求

安全無小事，數據中心的建設，成本固然重要，但安全可靠才是重中之重。尤其在智算時代，AI設備價值激增，故障域范圍持續擴大，安全可靠已成為數據中心基礎設施第一核心訴求。數據中心的安全可靠不局限產品自身，而要貫穿整個數據中心全生命周期，涵蓋器件、產品、架構、服務和運維等。低安全可靠的數據中心意味著更高的運營成本，高安全可靠才是真正低成本。

趨勢二：隔離式架構是保障算力設施安全的最優選擇

智算中心功率密度持續攀升，強電設備通常具備高電壓大電流的特性，保障其安全可靠運行尤為關鍵。數據中心強電設備優選室外拉遠部署，最大化保障業務穩定運行。其次在主機房內部署時，應與主業務隔離部署，且一定要規范化部署，全面考慮耐火時長、水消防、事故通風、一鍵下電等要求，最大化降低業務波及風險。

趨勢三：連續式制冷是智算高密場景的必要能力

AI時代，風液共存將是長期持續的過程，液冷是大勢所趨，連續式制冷成為智算高密場景的必要能力。它包括兩個方面，一是保障數據中心正常運行時制冷“0”中斷，二是發生異常情況時快速恢復制冷，全面保障數據中心穩定運行。

趨勢四：AI將顯著提升DC運維主動安全

AI反哺數據中心，通過引入AI技術，實現數據中心掉電、起火、高溫等故障的精準預防，從過去的被動響應向主動預測性維護轉變，提前識別潛在風險，做到防患于未“燃”，顯著提升數據中心安全可靠性。

趨勢五：專業化服務是DC可靠運行的堅實保障

數據中心的使用壽命通常在10-15年，在其全生命周期里，三分靠設備，七分靠維護，專業化服務是保障數據中心長期安全可靠運行的關鍵因素。通過專業化部署，對數據中心交付進行全流程管控，部署不留任何隱患。同時，引入AI預測性維護，化被動為主動，保障數據中心全生命周期安全可靠。

趨勢六：模塊化架構是應對AI DC需求不確定性的關鍵

AI 數據中心需要確定性的模塊化架構來靈活應對未來需求的不確定性。模塊化架構通過機房標準化、功能模塊化和機電解耦化，實現核心子系統按需部署和彈性擴容，靈活適應未來業務演進。以中國蕪湖數據中心為例，采用模塊化架構，實現3個月快速交付，也支持未來彈性擴容需求。

趨勢七：子系統預制化是AI DC快速交付的有效手段

預制化可以顯著提升生產效率，數據中心從全預制、半預制到子系統預制，更能匹配AI業務彈性、快速上線需求。子系統預制化不是簡單組裝，而是將解決方案產品化，需要經過專業的設計、仿真、測試和自動化工裝等方式，全方位保障產品交付質量，同時通過工廠預制、預調試，減少90%現場施工量，大幅縮短交付周期，為AI數據中心快速且高質量交付提供保障。

趨勢八：供電高效在AI DC的價值日益凸顯

高密高算力場景帶來巨大的散熱挑戰，從風冷到液冷，供電效率成為影響能效的關鍵因素。數據中心供電效率要從關注單機效率轉變為關注并機效率，再到關注架構創新，實現整體能效提升，如UPS采用S-ECO模式，實現99.1%超高效率和全模式間0ms切換。

趨勢九：AI將賦能DC綜合能效提升

AI技術有效提升供電能效和制冷能效，也能在L1&L2聯動發揮更大作用。在風液共存場景中，調優參數高達數百萬種，調優復雜度指數級上升。要達到最優的制冷效果，可以借助AI能效調優技術替代傳統人工調優。AI技術的應用，讓數據中心更節能、能效更優。

趨勢十：算電協同將成為DC建設的新模式

AI的盡頭是算力，算力的盡頭是電力，數據中心耗電量持續增加，綠電直供將成為數據中心高能耗破局之道。此外，數據中心作為源網荷儲的載荷環節，能與電網聯動，通過調頻調峰提高出電率，同時根據AI訓練、推理需求進行負載靈活調度，實現綜合效率最優。未來，算電協同將成為數據中心建設新模式，推動數據中心可持續發展。