【环球网科技报道 记者 张阳】“3D数据中心绝不是AIDC设计架构的补充方案，而是在未来随着功耗增加、集群规模扩大的趋势下，有望成为主流架构之一。”9月15日，在2026 AIDC产业发展大会暨3D数据中心现场会上，华为正式发布其首个3D数据中心后，中国电子工程设计院数据中心事业部副总经理王志强作出了这样的判断。
王志强长期在一线做数据中心规划设计，他对AIDC的代际变化、3D架构的产业意义可谓是了若指掌，能得到他这样的判断，足见他对3D数据中心的认可度。
从IDC到AIDC，算力驱动的基础设施变革
在王志强看来，看懂3D数据中心，先要看清AIDC与传统IDC的差别。从传统IDC到AIDC的演进，并非简单的算力规模扩容，而是需求侧发生了根本性变化，核心特征集中体现在三个维度。首当其冲的是功耗量级的代际跃升。单颗GPU芯片功耗可达1000瓦以上，远高于传统CPU芯片；GPU服务器普遍配置8卡乃至16卡加速卡，直接推动单机柜功率从传统IDC的不足10千瓦，攀升至几十千瓦的常态，当前行业已出现200千瓦以上的超高密度服务器形态，未来兆瓦级单机柜也将成为现实。
“传统数据中心的承载能力，已经完全无法适配AIDC的使用需求。”王志强表示。所以讨论AIDC形态不能脱离能源。他提到"十五五"规划明确提出推动绿色电力与算力协同布局，以及全国一体化算力网络八大节点、十大集群与东数西算的部署逻辑：把西部的风光水电，通过AIDC转化为算力，再变成Token输送到全国，支撑国民经济运转。
功耗的提升直接带动制冷技术路线切换。传统数据中心以风冷为主，而AIDC时代液冷成为主流，通过冷却液直触芯片表面或浸没式换热带走热量，由此引发制冷技术的系统性变革。与此同时，供配电、制冷等辅助系统所需空间大幅增加，带来“白灰区失衡”的问题。王志强认为，传统数据中心即便通过改造适配AI算力，也会受电力容量、空间布局、制冷能力的多维度耦合约束，出现空间浪费、电力冗余不足等问题，这是当前全行业共同面对的现实挑战。
三重挑战之外，规划层面的深层技术命题
行业普遍将AIDC的建设难点概括为“热、电、空间”三重挑战，但王志强认为，站在规划设计视角，还有更深层的技术矛盾需要破解。
第一重挑战是基础设施与数据中心工艺的强耦合要求。当前GPU服务器部署主要包括服务器集成组网与一体化“超节点”集群两条路线，二者对基础设施的要求差异很大。建设方必须提前明确算力部署形态，才能匹配对应的制冷技术、供配电方案、液冷工质选择等，这给前期规划带来了全新约束。
第二重挑战来自超大规模集群的电力配套体系重构。中小型数据中心只需引接市政10kV供电，而吉瓦级AIDC园区需自建220kV变电站，甚至配套多座独立变电站，数据中心从单体建筑扩展为大型数据中心园区和集群节点，建设门槛与复杂度大幅提升。
第三重挑战是高价值资产带来的安全防护升级。王志强提到，高价值属性让AIDC的安全优先级大幅提升，在技术安全、物理安全、极端场景应对等方面都需要针对性的升级设计。
3D数据中心不是补充，是未来主流架构之一
在“算力狂飙”的叙事里，3D数据中心这类发布很容易被当成一场产品秀。但是在发布会前，华为内部人士就向记者透露，这个数据中心集合了华为计算、数字能源等多个业务部门的通力协作，内部的重视程度极高。华为副董事长、轮值董事长汪涛的主持发布，从侧面印证了这一说法。
汪涛表示：“十万亿参数大模型和高速增长的Token需求对AI基础设施提出更高要求，十万卡以上的昇腾超节点集群将成为基础配置。3D数据中心通过分层解耦、立体堆叠支撑‘昇腾超节点集群的超级算力工厂’。
华为高级副总裁、常务监事任树录表示：“3D数据中心实现了从‘工地建造’到‘工厂预制、现场装配’的范式跃迁。把数据中心当成一件标准产品来做，可以批量复制，而不是一项定制工程来建。”
记者在现场实地参观后发现，所谓3D数据中心是将大部分传统数据中心水平部署的功能空间垂直叠加，形成从下往上的供冷层、IT设备层、供电层、备电层四层架构，将功能冗余、可靠保障、极端处置等因素进行了充分考虑。
对此，王志强评价称“这一方案把半导体制造中通过堆叠缩短电气或能量传输链路、降低损耗的逻辑，在宏观数据中心层面进行了创新性放大，是极具产业价值的探索。”在王志强看来，其核心价值在于通过缩短电力、制冷、网络的传输路径，降低传输损耗，提升集群整体性能。“AI算力无法靠单台服务器完成，所有算力都以集群形态运行。物理距离越近，时延损耗越低，集群性能越能实现线性叠加。”王志强解释，3D架构正是以算力为核心，将能源、制冷、网络配套围绕核心算力区集约化建设，完美适配AI集群的运行特性。
他认为，“3D数据中心绝不是AIDC设计架构的补充方案，而是随着功耗增加、集群规模扩大，有望成为主流架构之一。它不是唯一选择，但发展势头强劲，未来会有越来越多新建AIDC采用3D堆叠形态，而且随着功率密度持续提升，堆叠层数还会继续增加。”
开放共建，破解“AI等机房”的产业协同路径
AI 硬件一年一代的迭代速度，与数据中心土建 50-70 年、机电 10-15 年的生命周期特性形成鲜明对比，三者间的适配需要规划设计具备高度的弹性和兼容性，匹配的不好，就会产生当前行业面临的“AI等机房”现象。
数据中心从IT机柜和包间到供配电系统，再到制冷系统，均呈现高度的一致性和模块化特点，从而使数据中心具备了在工厂建造的条件。“传统建设模式是现场施工，周期长、变量多；而工厂预制、现场装配的模式，可以让工厂制造与现场实施并行推进，实现双轨交付。”王志强表示，通过标准化预制，机电交付时间可大幅缩短，从而匹配芯片迭代节奏。推动数据中心从“定制工程”走向“标准产品”，这是行业发展的重要趋势。
芜湖华为云3D数据中心的商用落地，正是对这一模式的完整验证。王志强认为，这个样板验证了几项关键能力。第一，多层堆叠和分层部署实现了IT、制冷、供电三个核心系统的物理逻辑分离。GPU算力集群是高价值重资产，分层设计可以把核心IT资产放在独立物理空间，实现专属安全管控，不同系统运维人员隔离，从根源上降低误操作和侵入风险。第二，全链路工业化建设路径跑通，建筑本体作为统一承载空间，内部机电、电气、制冷、消防、管线、IT包间全部产品化、预制化。第三，POD模块化验证了可复制扩展能力。POD集成IT承载、电力分配、智能管控、网络互联、消防安全五大能力，可以像搭积木一样复制扩展，从单个POD延伸到超大规模集群。
六维指标，给AIDC一把代际尺子
在此次会议现场华为正式发布全球首个3D数据中心，发行《3D数据中心》专著书籍，并向全行业开放《3D数据中心概要设计图库》。对此，王志强坦言这对行业是非常大的贡献。在他看来，ICT领域真正具备持久生命力的技术路线，大部分是开源开放模式。开放设计图库能够吸引设计院、工程方、设备制造商、算力运营商等全产业链伙伴共同参与，在现有架构基础上持续迭代优化，这将促进行业的快速发展，创造更大的产业价值。
会上全球计算联盟GCC发起共建新一代AIDC新范式倡议，推出六维指标体系。王志强介绍，这套体系从单机柜功率、集群规模、交付进度、弹性兼容、运维方式、综合能效六个维度，明确定义AIDC的代际属性，既可以划分当前发展阶段，也能预判未来演进方向。其中综合能效维度涵盖电效（PUE）、水效（WUE）、碳效（CUE），指向未来AIDC全链路降本减碳的核心目标。
记者观察：首发之后，关键在共建
华为发布首个3D数据中心，真正的看点不只是“首个”。把架构、专著和设计图库一起开放，再联合全球计算联盟把六维指标推向产业，比单一产品发布更值得关注。
3D数据中心能否从样板走向主流，取决于产业链是否愿意在统一接口、标准认证、预制化交付和算电协同上持续共建。方向已经清晰，但路需要全行业一起走。
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