2026 全球计算大会（CGC 2026）Open AI Infra 技术论坛于深圳举办。GCC‑Open AI Infra 社区在会上集中发布 18 项技术规范与研究成果，同步启动 6 大重点项目。
浏览整套成果清单，覆盖范围跨度很广：既有贴近芯片的高速电连接器，也有面向东南亚场景的燃气供能方案，中间包含冷却液标准、KV Cache 内存池化、800V 高压配电等多项内容。看似零散的成果背后，有着清晰的共同主线：当 AI 园区迈向吉瓦级规模，AI 基础设施该如何做分层划分，层与层之间如何完成对接。
这并非一份简单的成果清单，而是一张逐步成型的 AI 基础设施分层交接图。标准从芯片电气接口出发，逐层延伸至整机柜、微模块、机房，最终落地到园区供电与能源供给，同时也包含多条尚在探索的前沿技术路线。
另外值得关注的是，本次输出成果的版本号涵盖 v0.5、v0.8、v1.0，不同版本代表着截然不同的工程成熟度，后文会展开说明。
越靠近芯片，标准落地难度越高
标准分层的第一站，不是传输带宽，而是连接器。 高速互连项目组发布《OPEN NPO 电连接器技术规范》v0.8 与《GCC‑高速互联 224G AI Rack 报告》v0.5。224G 代表单通道传输速率，但真正的挑战不在于速率本身。速率提升至 224G 之后，信号完整性余量被大幅压缩，连接器的阻抗、串扰、插损、装配公差稍有偏差，链路就无法跑满标称带宽。
因此社区优先从连接器层面制定标准，因为芯片对外电气接口各家自成一套，机柜、线缆、测试工装都无法通用复用。 v0.8、v0.5 的版本号也客观反映现实：越贴近芯片，标准越难直接定稿冻结，这部分涉及各家企业核心的设计余量。芯片对外接口统一后，整机系统就可以相对收敛，灵活兼容不同芯片，且避免重复适配，提升整个产业链的适配交付效率。
OPEN UXM：填补XPU模组标准的行业空位
本次新启动的项目组中，OPEN UXM 项目组分量十足，它要补齐行业目前的一大缺口。
过去行业搭建 AI 加速硬件，很大程度依赖 OCP 的 OAM 加速器模组标准。这套规范曾经帮助数十家芯片企业节省大量研发周期，据业内测算为全行业节约数十亿元研发成本。但在 r2.0 版本之后，OAM 标准迭代基本停滞。
2024 年 8 月，OCP 在 OAI 工作组的公开说明中坦言：AI 架构正快速向机柜级演进，方案越来越按大客户深度定制，设备拓扑与高速互联方案差异巨大，跨厂商统一标准的基础持续弱化。此后 OAM 再无新版本，业内普遍判断 OAM 3.0 已实质终止。
另一条主流路线是英伟达 HGX 模组体系，虽然开源，但国内厂商由于制程限制等因素，难以有效适配。
两大主流模组标准，一个停止迭代，一个难以适配国产卡的超节点诉求。直接带来的现实困境是：国内 GPU 厂商只能各自定义模组尺寸、供电、高速互连引脚与管理协议。同一家整机企业对接多家芯片厂商，就要重新设计多套底板、机箱结构件、测试工装与固件，甚至重新调整超节点整机柜架构。Open UXM规范的立项，是适配国产卡未来迭代发展的中国方案，也是在模组规范领域由国内发起的突破性创新。
OPEN UXM（Universal XPU Module，统一 XPU 模组）项目组本次在论坛正式揭牌启动，此前 9 月已在上海完成立项，汇聚超大规模云厂商、芯片、供电、散热、连接器、系统设计六大领域七十余位专家。
项目核心目标，是统一加速器模组的外形尺寸与接口规范。背后需要解答一系列实际工程问题：功耗普遍攀升至2000W 以上，模组尺寸如何适配；液冷机柜下，液冷进出、盲插接口如何布局；224G高速通道引脚定义、垂直供电空间、结构强度如何设计。
统一模组标准将为全产业链带来实实在在的收益：
芯片厂商：一套模组设计可适配多家整机厂商，减少基板重复开发；
整机厂商：一套结构、工装、验证体系兼容多款芯片，降低 BOM 成本，缩短认证周期；
业务用户：单机柜可混插不同厂商模组，提升供应链安全与议价能力；
零部件厂商：接口确定后，产品可以从项目定制转为标准化货架供货。
模组也是产业链各方都必须参与的关键层级。标准定在整机层，芯片企业参与度低；定在芯片层，整机厂商难以跟进。模组层面，芯片输出引脚、整机输出结构、供电明确功率、散热给出边界条件、连接器约束加工公差，各方诉求可以充分对齐。
OPEN UXM并不是要强行统一芯片技术路线，而是给多元化的技术方案一套可复用的接口。芯片性能可以持续竞争迭代，但硬件要能够接入同一套智算基础设施。
算存协同：面向智能体时代，重新定义存储负载
大模型智能体的兴起，也对存储体系提出全新要求，社区同步启动《AI SSD 规范》与《通智融合 KV Cache 内存池化设计规范：Open KV Pool》两大项目。
大模型推理的开销，不只有矩阵运算。多轮对话、超长上下文、工具调用场景，如果重复计算每一轮Token 注意力，资源消耗巨大；KV Cache 可以缓存中间计算结果实现复用，但也带来新矛盾：放在显存，容量不够；放在内存，成本高昂；放到普通硬盘，访问速度跟不上。通用 SSD 的设计指标，也完全不是针对这类业务场景。
两个项目分别从硬件介质和资源调度两端解决问题。 《AI SSD 规范》针对 AI 推理负载重新定义 SSD 的评测体系。传统企业级 SSD 参考 IOPS、带宽、DWPD，而 KV Cache 以大量小块读请求为主、读多写少，对尾部延迟、写放大极其敏感。沿用通用标准选型，设备放到真实推理集群往往达不到预期效果。这份规范将明确 AI 场景 SSD 的测试项目、测试方法、合格判定准则。
《Open KV Pool》聚焦缓存资源池化：把 KV Cache 从单卡显存解放出来，实现多实例共享前缀缓存；计算结果可以被同类请求复用，溢出的数据调度至下层存储介质，同时保障数据一致性。
这套组合带来三层产业价值： 业务侧，提升前缀缓存命中率就相当于变相释放算力，不需要盲目增加显卡采购，降低单 token 推理成本； 产业侧，让 AI 存储拥有专属评价体系，不再简单复用传统存储标准，存储厂商可以针对性做产品优化； 技术层面，当算力持续堆高，性能瓶颈会从算力转向内存容量与带宽，KV Cache 的调度能力直接决定集群的实际有效算力。存储不再只是单纯的数据仓库，更是 AI 推理的核心工作台。
前沿探索：三项尚未定型，瞄准吉瓦算力的外围约束
和已经可以落地参考的标准不同，有三个刚启动的项目，还处在方案探索阶段，指向吉瓦智算的外部约束：冷却风险、楼内储能、海外园区能源供给。
《负压 Cooling Engine CDU 系统设计测试及运维研究报告》常规正压液冷系统一旦管路破损，冷却液会向外喷射，接触带电部件极易引发事故。负压液冷把系统压力控制在低于外界大气压，发生泄漏时空气向内涌入，避免液体喷溅，从底层改变风险模型。但负压方案对泵体、脱气、密封、泄漏检测有完全不一样的要求，报告将输出完整的设计、测试、运维指引。
《锂电方舱（Lion‑POD）设计规范》锂电池储能部署在机房楼宇内部，长期面临消防、安全、接口不匹配的难题。预制方舱方案把储能单元在工厂完成集成，现场只需要完成接入。该规范统一储能方舱的安全、消防、对外接口标准，解决过去项目定制化、验收标准不统一的痛点。
《亚太燃气供能技术方案研究报告》海外建设 GW 级智算中心，芯片往往不是最大卡点，电网接入不足、供电不稳定才是主要阻碍。报告研究燃气作为主供、桥接、备用电源的实施方案，为电网条件有限地区提供可行的建设思路。
这三份成果现阶段还不能直接照搬落地，但指明了下一阶段产业攻坚方向。算力规模来到吉瓦级别，瓶颈会从机房内部延伸到外部电网，冷却、储能、外部供能成为不可忽视的关键环节。
液冷：不止解决散热，补齐全生命周期能力
社区集中发布两批共计十项液冷相关成果。如果简单罗列文件名，看起来是一批平行文档；按照业务流程划分，可以归为设计、部署、测试运维、部件配电四大模块：
设计侧：《数据中心两相冷板式液冷系统技术要求和测试方法》《AIDC 无水风液兼容冷却架构规范》v0.8、《AIDC 风冷末端设计指导》v1.0
部署侧：《数据中心机房液冷系统安装部署及测试规范》v1.0、《二次侧管路工艺规范》v1.0
运行与测试侧：《冷板液冷系统智能运维技术规范》v1.0、《CDU 通用测试规范》v1.0
部件与配电侧：《Cooling Engine CDU 系列设计规范》v0.8、《Cooling Engine 水冷双盘管 DX 风墙技术规范》v0.8、《高密微模块配电系统设计、演进及部署规范》v1.0
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早期液冷标准更多聚焦散热性能，解决 “能不能降温” 的问题。而这一批成果，重点转向可安装、可测试、可运维。
液冷项目现场故障，大多不是冷板换热能力不足，而是管路焊接、清洗、试压、注液、排气等施工工艺问题。过去没有统一标准，质量高度依赖施工团队经验。液冷规模化落地的门槛，已经从热设计转向工程施工质量管控。
“双零行动”：标准不止于文档，落地还要有可查询清单
本次发布 “双零行动” 首批三项冷却液标准：《二醇基冷板式液冷冷却液技术要求和测试方法》《冷板式冷却液技术要求和测试方法（适用于去离子水型）》《冷板式液冷过流材料兼容性要求和测试方法》，由字节跳动、华为、京东云、快手、百度、B 站、中石化、中石油、河北京脉、迪克化学、万国数据、新华三、联想等三十余家单位联合编制。
冷却液最大难点不在于配方，而在于材料兼容性。同一款冷却液，面对不同管路、密封件、冷板流道，表现差异巨大。腐蚀、沉积物、菌藻堵塞属于滞后的隐性故障，跨厂商混用场景更容易爆发，排查难度极高。
“双零行动” 目标是实现液冷机房部署 “零问题、零等待”，核心做三件实事：明确各类冷却液指标、建立过流材料兼容性判定方法、推进测试认证，落地厂商牌号白名单资源池。标准价值不只停留在纸面，而是形成一份可供产业查询使用的真实清单。
800V 高压直流：电压抬升，责任边界同步切换
供电板块发布三份 DC 800V 高压直流成果：《兆瓦级算力系统 AI 整机柜 DC 800V 供电研究报告》v0.8、《吉瓦级数据中心 DC 800V 供配电研究报告》v0.8、《HVDC 800V 转 50V 30KW PDB 参考设计规范》v0.8。前两份属于产业研究报告，第三份是可参考的产品级设计规范。
兆瓦级算力如果沿用低压供电，电流会达到近两万安培，铜排、连接器、温升、短路保护、机柜承重都会面临巨大压力。提升至 DC 800V 之后同等功率下电流大幅下降，工程难题才具备解决条件。
但800V 不是简单修改设备标签。高压直流带来爬电距离、绝缘、直流拉弧、预充放电、故障保护一系列全新挑战。供电变换的责任边界也发生转移：过去电源单元把复杂问题封闭在服务器内部；800V 架构下，机房母线、连接器、机柜配电板、管理系统必须协同完成整套保护逻辑。
国内首份 800V 30kW PDB 参考设计规范出炉
PDB 机柜配电板，就是整套链路中非常关键的一环：800V 高压进入机柜，由 PDB 降压至 50V，再分配给各个计算节点，也是国内之前缺少公开参考设计的产品。30kW 大功率 PDB 成熟产品面世时间不长，国内厂商以往只能依靠公开参数反向推导设计方案。
《HVDC 800V转50V 30KW PDB参考设计》v0.8版规范正式发布，填补了国内相关参考设计空白。
该参考设计对标全球首款30kW大功率PDB成熟产品进行系统性设计梳理，构建起国内首套完整的800V高压平台30kW PDB精细化参考设计体系，有效填补了国内高压大功率配电模块标准化设计领域的空白。
本次规范创新提出两套可落地、高性能的PDB整机拓扑设计方案，突破传统单一设计思路限制。同时，规范开创性建立安规、电磁兼容（EMC）、长期可靠性三位一体的一体化设计与测试标准体系，从拓扑架构、电气性能、安全合规、干扰抑制、可靠性验证等维度，全面完善高压大功率PDB产品的研发、定型与测试流程，为800V高压平台大功率配电产品的国产化、标准化、高品质量产提供权威技术依据与设计指导。
对行业而言，800V 大功率 PDB 从此不再依靠各家摸索，产业拥有统一对照基线，为国产化、标准化量产铺平道路。
还有一份容易被忽略的文件 ——v1.0 版本的《高密微模块配电系统设计、演进及部署规范》。很多方案直接从园区变电站跳到单机柜，忽略微模块这一层：多台高密机柜如何组成可扩容、可故障隔离的单元，母线、断路器、配电架构如何选型校核。它上接机房配电，下连整机柜进线接口。这一层的方案跑不通，再先进的机柜硬件也无法落地。版本升级至 v1.0，代表它已经可以作为工程配置的实操依据。
看懂版本号，读懂这批成果的真实定位
本次成果的 v1.0、v0.8、v0.5 版本号，代表不同工程成熟阶段：
v1.0：可落地执行基线，包含液冷安装部署、运维、CDU 测试、微模块配电等规范，明确工艺、测试、验收指标，能够支撑现场实施与项目验收。
v0.8：主体成型，还在收敛迭代，包含连接器、CDU 设计、800V 相关报告与 PDB 参考设计，整体框架完整，同时兼容多条技术路线持续优化。
v0.5：研究共识阶段，以《GCC‑高速互联 224G AI Rack 报告》为代表，重在拆解行业问题，推动产业验证，尚未冻结接口。
还有 OPEN UXM、AI SSD、Open KV Pool 以及三项前沿项目，刚刚完成启动，正式规范还在编制当中。
因此，不能简单理解为社区已经建成一套完整成熟的 AI 基础设施标准体系。客观现状是：液冷施工运维、高密配电领域已经形成 v1.0 实操基线；芯片接口、800V 供电、前沿冷却处于 v0.8‑v0.5 研究收敛阶段；模组、AI 存储、储能、燃气供能等方向刚刚迈出立项第一步。
敢于区分不同成熟度对外发布，恰恰是这套工作务实可信的体现。如果所有成果全部标注 v1.0，反而混淆了 “文稿写完” 和 “工程可用” 的边界。
过去采购 AI 基础设施，习惯把系统拆成孤立模块：芯片看算力，连接器看速率，液冷看制冷量，配电看容量。但当单机柜功率数百千瓦、园区迈向吉瓦级，各环节深度耦合。电压选型会改变连接器需求；液冷方案直接决定施工工艺；储能部署改动消防体系；KV Cache 调度反过来影响存储网络配置。单独优化某一个部件，很可能带来其他环节返工。
OPEN UXM 这类模组标准的价值正在于此：它不提升单颗芯片性能，却能让各式各样的芯片，适配同一套机柜、供电、液冷基础设施。在 OAM 标准停滞之后，国内产业终于补上了这个关键空位。
Open AI Infra 社区的这 18 项成果，还不是一份可以直接照搬照抄的终局施工图。但它把大量互相牵制的复杂工程问题，梳理到一套清晰的分层边界框架之下。相比于单点技术突破，这套体系化的思考，对兆瓦级算力系统、吉瓦级 AIDC 产业发展有着更长远的意义。
本次论坛上，社区宣布Open AI Infra Summit 2027 同步正式启动，峰会定于明年 4 月 8—9 日在北京举办。从本次论坛的标准发布与项目启航，到明年峰会汇聚产业力量检验成果、共探新方向，社区开放共建的节奏稳步向前，很值得行业共同期待。
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