行业动态更新：AIDC迈入GW时代，首个《吉瓦（GW）级开放智算中心框架技术报告》发布
一直以来，开放数据中心都是OCP的生态愿景，OCP谋求构建一个覆盖从Chip to Grid、从IT到OT的完整基础设施生态，通过开放规范、社区协作和标准化机制，提升数据中心基础设施的创新速度与效率，并推动各种创新技术的规模化落地，为终端用户提供更加开放、可复用、多供应商协同的基础设施选择
业内人士指出，可持续计算发展论坛聚焦GW级AIDC的散热、管理等议题，散热方面聚焦两相液冷技术的创新以及原生液冷的前瞻设计理念，为新一代高效绿色AI基础设施提供路径参考；管理方面则聚焦开源固件的机架级管理创新，提升数据中心整体的编排与协同能力
业内人士指出，三星电子副总裁兼解决方案开发团队负责人田成勳进一步指出，智能体将推动KV缓存容量快速扩张，仅依靠HBM和DRAM难以同时满足性能、容量和长期TCO要求
业内人士指出，何永占还从多个方面阐述了GW级AIDC在基础设施层面正在发生的变化
值得关注的是，浪潮信息AI服务器技术专家进一步指出，Agent时代，企业AI应用不仅需要海量Agent协同工作，对Agent智能水平的要求也不断提升，AI系统正从单模型推理迈向多模型融合
从更深层次来看，UALink联盟与CXL联盟董事会成员Chris Petersen认为，MoE模型和大规模XPU集群带来的集合通信压力，正在成为算力释放的重要瓶颈
从更深层次来看，OCP基金会首席执行官George Tchaparian表示，AI正在推动全球数据中心进入系统级重构时代
业内人士指出，专家论道Agent时代AIDC演进 随着Agentic AI加速发展，AI负载正在从单一模型训练与推理，演进为多智能体协作、长上下文交互、工具调用、记忆管理和持续任务执行并存的复杂系统
从更深层次来看，作为《报告》Scale up互连方向的核心参与者，中国移动研究院网络与IT技术研究所项目经理齐韬然从网络技术角度补充，超节点应具备高带宽、低延时的互连能力，原生支持Load/Store等内存语义实现高效的数据读写，支持端到端无损传输，提供TB/s级别的带宽
从更深层次来看，该报告立足全球GW级AIDC建设需求，结合新能源发展趋势，搭建算力、高速互连、存储、高功率供电、全域液冷散热五大底层技术支柱，完整定义了GW级开放智算中心的全栈技术路线、硬件规范与落地实施路径，面对下一代AI数据中心日益复杂的系统性工程挑战，报告提供了统一、可落地、全球化兼容的开放标准框架
值得关注的是，关于中美两国在GW级AIDC建设路径上的差异，受访专家一致认为表示，从资源禀赋看，中国电力供应相对充足，不像美国部分地区受电力容量制约，国内GW级数据中心及液冷、800伏高压直流供电技术的推进节奏正在加速；相较电力约束，当前更主要的制约来自高端芯片供应环节
业内人士指出，开放系统设计论坛围绕Agentic AI驱动下的算力基础设施系统重构展开深入探讨，面向多Agent协同的新型负载重点解读CXL、UALink、DASE等前沿开放协议，为下一代Agent基础设施提供开放技术支撑
业内人士指出，智算固件产业发展论坛立足服务器管理核心场景，议题覆盖内置AI的BMC技术创新、OpenBMC生态演进、RAS API标准建设、可信固件、轻量化固件系统与AI故障定位等众多技术环节，并解读固件领域标准化工作，以此推动固件产业链上下游协同发展，共建安全可靠、开放协同的智能管理基础设施生态
业内人士指出，他将当前这一轮基础设施变革与十余年前互联网、云计算带动的整机柜化变革进行了对比：彼时的变化主要体现在机柜形态与供电密度的提升，尚未触及底层架构的系统性重构；而这一轮由大模型与AI智能体驱动的变革，是从GPU到CPU算力、从供电液冷到互连通信的全链路重构，核心诉求是在有限空间内让数十万张卡高效协同运转
值得关注的是，六大技术分论坛解码AI基建新前沿 从高速互连、硅光组网、高压直流储能，到原生液冷方案与新一代存算互连架构，本届大会的技术六大技术分论坛完整解码AI基建前沿硬核技术，全面展示网络、供电、散热、系统全链路最新技术进展
值得关注的是，与供电架构同步演进的是散热方式的系统性重构，中航光电产品经理李进宝认为，随着XPU功耗和整机柜功率持续提升，液冷将走向原生系统设计
业内人士指出，大会聚焦AI基建新前沿，围绕万亿参数大模型、多智能体协作带来的Token指数级增长，探讨如何以开放计算推动AI基础设施系统化创新，重点破解高速互连、供电架构、液冷散热、系统开放等技术瓶颈
从更深层次来看，叶毓睿以”共享内存，统一编址”八个字概括了超节点（Scale-Up）技术演进的核心方向，而超节点正是GW级AIDC算力架构的核心抓手
业内人士指出，围绕这一变化，主论坛的十余位重量级嘉宾分别从系统架构、高速互连、算电热协同等领域，分享了对AIDC技术趋势的洞察与创新实践
值得关注的是，随着AI基础设施从单点算力竞争走向全栈系统协同，开放生态将成为支撑下一代AI基础设施持续演进的关键力量
值得关注的是，复杂任务不再依赖单一模型完成全部决策，而是需要多个模型协同参与规划、执行、评审与优化，这使模型间的数据交互、通信带宽和协同效率成为影响系统性能的关键因素
从更深层次来看，该专题组的定位是在借鉴OCP”Open System for AI”理念的基础上，结合应用场景驱动、跨域集成、中国用户主导的特点，同时推动中国方案走向世界，提升在国际标准制定中的话语权
值得关注的是，算电协同发展论坛重点探讨三层供电架构的全链路重构，从AI辅助的电力电子变换器参数自动设计，到高密高集成，IBC与垂直供电方案，再到面向MW级机柜的800V直流供电架构演进……来自产学研各方嘉宾的分享，共同勾勒出AIDC电力基础设施升级的技术演进蓝图
业内人士指出，AI基础设施的挑战也不再只是提升单点算力，而是如何让计算、存储、网络、供电、散热和系统调度协同运行，持续支撑高并发、低时延、高效率的Token生产
业内人士指出，在受访专家看来，超节点是理解GW级AIDC建设逻辑的起点
值得关注的是，首个《吉瓦（GW）级开放智算中心框架技术报告》发布 伴随大模型参数量持续突破、AI智能体规模化商用带来海量长上下文与高频Token交互，GW级AIDC已成为下一代大模型训练、智能体推理运行的必要基础设施，其规划、建设、运维是横跨电力、热管理、网络、算力调度的超大型系统工程，AI产业亟需一套统一、可落地、全球化兼容的开放标准框架，指导 GW 级 AIDC的规划、建设与持续运营
业内人士指出，OCP中国社区负责人叶毓睿介绍，GW-Scale Open AIDC专题组于2025年9月26日正式成立
值得关注的是，面向Agent时代的高密度算力需求，基础设施设计必须从”先计算、再供电散热”的传统模式，转向算力、供电、散热和园区能源同步定义的一体化设计
值得关注的是，报告围绕算力、高速互连、存储、高功率供电、全域液冷散热五大底层技术支柱展开，覆盖从园区风光水电到上层AI机柜，再到服务器、网络和存储各项细分技术的完整全景图
业内人士指出，大会设置1场主论坛，以及数据中心基础设施、算电协同发展、可持续计算发展、开放系统设计、GW-Scale Open AIDC、智算固件产业发展6大技术分论坛，落地近百场深度技术分享，覆盖超节点、高速互连、算电协同、液冷散热、开放固件等前沿开放技术领域
值得关注的是，伟创力电源研发和产品管理部总监谢玮重点关注机柜和数据中心供电侧，他表示高密度AI机柜对供电效率、空间利用和热管理提出更高要求，800V高压直流和近负载供电将成为下一代智算中心的重要技术方向；而在芯片和板级供电侧，晶丰明源高性能计算高级产品市场经理何加劲指出，未来3000W+超高功耗XPU对底层功率器件、封装架构和数字控制算法提出了更高要求
从更深层次来看，不过，GW级AIDC建设将带动上游电源芯片、电感器件、PCB及光模块核心材料等此前依赖海外供应的环节国产化，产业链拉动效应显著，但受资源禀赋差异影响，需要更高层面统筹布局、区域各有侧重
值得关注的是，第一，供电架构方面，面向更高密度算力的需求，800V高压直流供电正逐步成为下一代智算中心的重要技术方向
值得关注的是，GW-Scale Open AIDC论坛以全球开放标准对接本土工程实践，聚焦GW级智算中心从单点设备创新走向全栈系统协同的关键趋势，重点探讨超节点、预制化算力工厂、原生液冷、AI网络等方向展开探讨，集中展示中国AI基础设施产业链在系统架构、快速交付和关键部件协同方面的本土创新，为全球开放计算生态提供可复制、可验证、可持续演进的GW级AIDC建设实践
业内人士指出，第二，散热方面，当前算力数据中心仍以风液混合为主，液冷占比正在逐步提升，百度也在稳步探索散热技术升级路径，推动制冷架构由风液混合逐步向纯液冷演进
从更深层次来看，字节跳动服务器架构师高晓军分享来自AI头部公司的具体实践，他表示未来数年，单机柜XPU密度、单芯片功耗和集群互连带宽可能会跃升数倍，模块化、可横向扩展、可统一交付的统一AI Rack正在成为支撑大规模AI业务增长的重要基础设施形态
值得关注的是，面向这一趋势，浪潮信息在大会上发布了面向多模融合的开放超节点AI服务器，基于OCM和OAM两大开放计算架构，支持万亿参数模型本地部署，为Agent高频调用、多轮交互和多模型协同提供坚实支撑
业内人士指出，开放计算技术大会由OCP开放计算社区、中国电子工业标准化技术协会开放计算标准工作委员会（OCTC）联合主办，是中国开放计算领域生态覆盖最广、最具影响力的年度技术盛会
从更深层次来看，本届大会汇聚OCP、OCTC、SPEC、CXL联盟、UALink联盟、UCIe联盟、固件产业技术创新联盟等全球开放组织，以及英伟达、三星、字节跳动、阿里云、百度、浪潮信息、中国移动、立讯技术、庆虹电子、晶丰明源、伟创力、中航光电等超50家全球头部AI企业与全链路IT供应链厂商，超过2000位社区成员、知名学者、技术专家、应用开发者及厂商代表参会
从更深层次来看，会上，业界首个《吉瓦（GW）级开放智算中心框架技术报告》正式发布
从更深层次来看，第四，智能运维方面，何永占强调，GW级数据中心一旦出现故障停机，因GPU单卡价值极高，损失成本巨大，因此围绕冷源、CDU、管路乃至超节点内部的液冷与供电系统，需要建立更全方位的智能监控体系，及时发现负载波动、水质异常等问题，实现从IDC到服务器超节点的统一管理入口，以提升算力的有效使用时长
值得关注的是，行业普遍认为NPO、CPO是国产超节点互连自主化关键路径，国内产业链若能同步实现两条路线规模化落地，将加速本土互连标准成型；但完整自主超节点生态标准，仍需算力芯片、整机架构、通信协议等上下游协同完善
值得关注的是，随着大模型参数规模与AI智能体应用持续扩张，算力、供电、散热、互连与运维正从分立的技术模块走向协同一体化设计
业内人士指出，阿里云首席云服务器架构师陈健指出，未来AI推理性能瓶颈不再只是GPU单次计算速度，而是跨CPU、GPU、多级内存和高速网络的全局协同效率
值得关注的是，百度智能云基础设施系统部副总经理何永占指出，AI超节点让算力芯片面向大模型实现高效协同互联，把芯片算力价值发挥到最大化，是面向GW级AIDC进行算力输出的核心抓手
业内人士指出，在系统架构层面，AI基础设施正在从GPU单点驱动，走向面向Agent负载的异构协同系统
值得关注的是，大会期间同步发布全球开放计算十大创新成果，并设置2000㎡开放展区，集中展示近百项AI基础设施全产业链标杆产品与解决方案，全面呈现开放计算生态在AI基础设施领域的最新创新实践
值得关注的是，他同时指出，运营商的角色正从早期标准机房建设转向集群的建设、运营和维护，在GW级项目立项阶段即需与云厂商、基础设施厂商联合设计机柜、液冷、供电与互连方案，并在算力调度与项目统筹上发挥优势，提供高质量的算力服务和智能服务
从更深层次来看，面向Agent时代，多模融合开放超节点与CPU原生液冷整机柜服务器将协同演进
从更深层次来看，而物理介质层面上铜互连与光互连正在围绕距离、功耗、密度和运维需求形成分层协同，对此庆虹电子产品总监陈宣豪认为，面向机柜内高密度XPU近距离互连，线缆背板、近芯片线缆、共封装铜缆等铜互连形态仍将长期承担Scale-up连接的基础作用；立讯技术光产品经理彭小伟则指出，面向更大带宽、更高密度和跨机柜扩展需求，未来光电热一体化设计将成为突破大规模算力集群通信瓶颈的重要方向
从更深层次来看，数据中心基础设施论坛聚焦AI数据中心基础设施互连能力的演进升级，围绕Retimer、AEC、硅光OCS、448G高速铜缆及万卡高可用网络等技术议题，重点探讨如何突破高速链路损耗、信号完整性、传输距离与网络拥塞等挑战
值得关注的是，谈及国内厂商建设超节点面临的最大挑战，何永占认为供电散热虽存在工程难题，但高速互连通信是核心制约瓶颈，主要集中在三方面：一是高速连接器、光模块、NPO全链路国产化配套生态仍需加强；二是112G/224G高速传输 IP 与配套芯片存在技术代差；三是高端光模块量产、CPO共封装工艺成熟度欠缺
业内人士指出，在算电热协同层面，AI芯片功耗和机柜功率密度持续攀升，供电与散热已经从数据中心配套能力升级为核心架构能力
值得关注的是，浪潮信息副总经理赵帅认为，海量智能体并行运行和实时协作，对计算架构、互连网络与系统调度提出了新的要求
值得关注的是，《报告》的发布，为这一系统性工程提供了阶段性的技术路线参考，而后续在评测论证体系建设、国际标准对接以及产业链协同等方面的进展，也将持续检验这一开放标准框架的落地成效
业内人士指出，报告发布之际，OCP中国社区负责人叶毓睿、百度智能云基础设施系统部副总经理何永占、浪潮信息AI服务器技术专家、中国移动研究院网络与IT技术研究所项目经理齐韬然等业内专家接受采访，围绕报告的制定背景、超节点的核心作用、供电液冷等系统重构、互连技术挑战、中美建设路径差异以及GW级AIDC的产业拉动效应等议题进行了深入解读
值得关注的是，第三，互连方面，传统数据中心的100G至200G网络已难以满足GW级AIDC的需求，400G乃至800G级别的高RDMA无损互连正成为标配；面对单机柜卡数增加、互连链路数呈数千条量级增长带来的理线难题，全光互连的NPO（近封装光学）方案正在推进
从更深层次来看，未来面向更大规模AI集群，224G、448G SerDes等高速互连技术的落地应用将持续提升超节点内部通信效率，在算力协同的基础上提高集群的算效比
值得关注的是，面向未来，开放计算的价值不仅在于开放硬件规格，更在于通过全球化协作机制，把大规模AI基础设施建设中的复杂工程问题，转化为可共建、可验证、可复制的产业标准
值得关注的是，在高速互连层面，从铜互连到光互连，从物理链路到开放协议，网络互连正在成为释放AI集群系统效率的关键环节
业内分析认为，AI算力需求与绿色数据中心将成为行业主旋律
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