AI數據中心一體化建設方案
Beta AI DataCenter Turnkey Solution
從頂層規劃到落地實施的交鑰匙方案,提供高性能、國產化的AI數據中心整體解決方案。
方案背景
傳統IDC難以滿足大模型對功率密度、散熱與網絡拓撲的新要求。
能力缺口
地方政府與龍頭企業希望建設AI數據中心但缺乏整體規劃與實施能力。
知識更新與維護成本高
企業知識庫內容變化頻繁,傳統方案需要持續微調或重訓模型,成本居高不下。
方案內容
從頂層規劃到落地實施的交鑰匙方案:
前期規劃
依據未來3-5年業務規劃評估算力規模、功率需求、網絡架構與擴展空間,形成技術藍圖與投資測算。
基建設計
針對高熱密度機櫃的供電、製冷與氣流組織方案,採用液冷或液冷+風冷混合方式,提高PUE指標。
算力分區
以自研服務器為核心節點,預配置訓練/推理/存儲集群,統一資源調度與管理,實現'算力即服務'的內部運營。
國產化選項
提供自研芯片為核心的全棧方案,降低對國外GPU的依賴,提升供應鏈安全。
核心優勢
用數據說話，讓實力可見
能效提升
液冷方案PUE可降至1.2以下
國產化率
核心設備全棧國產可選
交付週期
從規劃到投產快速落地
擴展規劃
預留未來算力增長空間
技術特點
深度技術能力，全面賦能業務
先進散熱技術
採用液冷或混合冷卻方案，支持高功率密度機櫃（30-80kW/櫃），顯著降低PUE值和運營成本
智能資源調度
統一算力資源池管理，支持訓練、推理、存儲等多場景智能調度，實現算力資源最大化利用
安全可控架構
提供基於國產芯片的全棧解決方案，從硬件到軟件全面自主可控，滿足關鍵行業安全合規要求
彈性擴展能力
基於未來3-5年業務規劃預留擴展空間，支持模塊化增長，確保投資保護和長期價值
適用行業
該解決方案適用於以下行業及場景
地方政府
園區運營
科研機構
大型國企
金融集團
互聯網
實施流程
專業團隊全程護航，確保項目順利交付
頂層規劃
業務調研與算力需求評估
方案設計
基建、網絡、散熱完整設計
設備採購
服務器、網絡、存儲設備到位
施工部署
機房改造、設備安裝調試
驗收運營
性能測試、人員培訓、正式投產
常見問題
解答您關心的問題
AI數據中心在功率密度、網絡拓撲和散熱要求上完全不同。傳統IDC單機櫃功率通常5-8kW，而AI訓練機櫃可達30-80kW；網絡需要支持GPU間的高帶寬低延遲通信（如InfiniBand/RoCE）；散熱必須採用液冷或混合冷卻方案。此外，AI數據中心需要統一的算力資源調度系統，而非簡單的服務器託管。
我們提供的國產化方案已在金融、政務等行業成功落地。基於華為昇騰、海光DCU等國產AI芯片的服務器，在特定場景下（如推理、CV任務）性能已接近國際主流方案，且在供應鏈安全、政策合規方面具有顯著優勢。我們會根據您的具體應用場景，提供性能評估和混合部署建議（如訓練用進口GPU，推理用國產芯片），確保性價比和可持續性。
現代液冷技術（冷板式或浸沒式）已非常成熟，故障率低於傳統風冷系統。雖然初期投資較高，但通過降低電費（PUE從1.6降至1.2以下可節省25%+電費）、減少空調設備和噪音，綜合TCO（總擁有成本）3-5年即可收回差價。我們提供7×24運維支持和定期巡檢服務，確保系統穩定運行。
典型項目從規劃到投產約6-8個月。我們建議採用分期建設策略：一期滿足當前業務需求（如100-200張卡），預留50%擴展空間（機房、供電、製冷）；二期根據實際使用情況和業務增長再投入。這樣既能快速啟動業務驗證，又能避免過度投資和設備閒置。我們會在頂層規劃階段為您制定3-5年的擴展路線圖。
準備了解更多?
聯繫我們，獲取專屬方案諮詢與技術支持