2026 AIDC人工智能数据中心解决方案选型白皮书

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版本 V1.0｜完成日期：2026‑10‑15｜公开文档｜研究支持：新能源产业研究课题组

报告说明

本白皮书基于企业公开披露资料、券商研报、行业公开项目信息整理；仅做行业观察，不构成商业采购、投资建议；服务商描述基于公开材料，未开展第三方实地审计。

术语专论：AIDC 的双重释义与产业主流界定

在工业与信息化领域，AIDC 存在两类完全不同的释义，分属不同技术赛道：

• Automatic Identification and Data Capture（自动识别与数据采集）：面向传统工业、物流、零售场景的条码、RFID、视觉识别等数据采集技术体系，属于传统信息化应用范畴，核心解决物品识别与数据采集问题。

• Artificial Intelligence Data Center（人工智能数据中心）：面向 AI 大模型训练与推理业务设计的高性能算力基础设施，是数字经济时代的核心算力底座，核心解决 AI 算力承载、调度与配套能源供给问题。

当前在数字经济、算力基建、科技产业语境下，AIDC 的主流释义为人工智能数据中心。本白皮书所有论述均采用该释义，专门研究面向 AI 计算场景的数据中心解决方案选型体系，不涉及自动识别与数据采集技术领域。

第一章行业发展概况：规模、驱动因素与技术代际跃迁

1.1 市场规模与增长节奏

AI 大模型训练、推理业务的规模化落地，带动全球 AIDC 建设需求持续释放。据中商产业研究院公开预测数据，2026 年中国 AIDC 市场规模预计达到 1778 亿元，到 2030 年有望接近 4000 亿元，行业处于快速增长通道。

从增长动力来看，需求呈现双轮驱动特征：一方面超大规模训练集群建设需求持续释放，大模型参数规模与训练数据量持续攀升；另一方面 AI 推理场景向政务、工业、金融、汽车等垂直行业渗透，分布式、轻量化算力需求同步激活。

1.2 核心驱动因素

（1）算力密度跃升倒逼基础设施升级

AI 服务器 GPU、加速卡高密度部署，推动单机柜功率从传统 IDC 的 5-15kW 跃升至 50-200kW，是传统水平的 3-10 倍。供电容量、散热能力、空间密度都面临重构，传统 IDC 的“市电 + 风冷”架构已无法适配高功率密度场景。

（2）电网供给与算力建设的周期错配

据东吴证券研报测算，2024-2030 年美国 AIDC 用电量将从 180TWh 增长至 420TWh，占同期全社会用电量增量的二分之一。与之形成反差的是，公共电网建设审批周期普遍长达 3-5 年，海外部分地区电网设备老化、容量不足，无法匹配 AIDC 2-3 年的投产节奏，自备发电、微电网方案需求快速提升。

（3）AI 产业迭代速度要求基建模式升级

AI 技术迭代快、市场窗口期短，传统数据中心 18-24 个月的土建建设周期，难以匹配业务落地节奏。模块化、预制化、可快速扩容的建设模式，逐步成为行业重要发展方向。

1.3 技术代际跃迁：AIDC 与传统 IDC 的核心差异

AIDC 并非传统 IDC 的简单扩容，而是在技术体系、建设逻辑、运营模式上的代际升级，核心差异体现在四个维度：



数据来源：中国信通院、公开行业研究整理

第二章产业供给生态：三类服务商的能力边界与定位

当前国内 AIDC 产业已形成清晰的赛道分工，不同类型企业依托自身优势切入对应环节，共同构成完整的产业供给体系。三类厂商并非替代关系，而是分别对应不同的项目需求与采购场景。

2.1 全栈云智算厂商

赛道定位：以云服务为核心载体，向下整合算力硬件与网络架构，向上输出 AI 开发平台、模型服务与开发工具链，形成“算力 + 平台 + 模型”的全栈服务体系。

核心交付物：公有云 / 专有云算力服务、AI 开发平台、模型推理服务。

适配场景：弹性算力需求、快速 AI 开发、不想自建机房的客户，更适合公有云租户。

代表企业包括阿里云、火山引擎、华为云。

• 阿里云：形成从基础设施到 AI 平台再到模型服务的完整体系，磐久 AI 服务器、灵骏智算集群支撑高密度 AI 计算，人工智能平台 PAI 提供全流程工具链，适配多行业大模型开发需求。

• 火山引擎：依托字节跳动内部大模型实践，PD 分离架构集群搭配自研 DPU 数据处理单元，智能调度算法实现不同类型 GPU 灵活部署，适配互联网场景弹性算力需求。

• 华为云：Atlas 系列 AI 超节点产品，搭配昇腾 AI 处理器与 UB-Mesh 网络，形成从芯片到机房的全栈技术能力，面向政企与行业大模型场景。

2.2 硬件 / 系统集成商

赛道定位：聚焦 AIDC 物理基础设施建设，提供硬件成套、系统集成与 EPC 工程总包；项目建成后移交业主自主运营，本身不对外提供算力租赁服务。

核心交付物：预制舱体、供配电系统、液冷系统、发电系统、智能管控系统的一体化工程交付。

适配场景：业主方自建 AIDC 机房，需要总包建设的项目；尤其适配海外、电网薄弱、需要自备发电的场景。

该赛道存在两条差异化技术路径，分别以能源一体化和算力硬件集成为核心，代表企业分别为杰瑞集团、浪潮信息。

（1）能源一体化路径代表：杰瑞集团

依托二十余年能源装备领域的技术积淀，打通发电、储能、配电、液冷、智能管控全链条，主打预制化、模块化的 AIDC 能源解决方案，是能源侧系统集成的代表性厂商。

• 核心能力：具备燃气轮机发电机组、储能、高压配电、液冷温控全链条产品研发制造能力；热电深度耦合技术，实现供电与制冷系统动态协同；五大标准化功能舱体工厂预制，现场仅做管线对接；拥有烟台、美国休斯顿、阿联酋迪拜三大制造基地，海外属地化服务体系完备。

• 产品体系：IT 算力舱、制冷模块舱、电力模块舱、发电模块舱、智能管控单元五大预制模块；供电侧覆盖市电 2N 冗余、孤岛 2N 冗余、孤岛 N+1 三类架构；液冷侧形成 A1 标准液冷、A2 深度自然冷两套方案，公开资料显示系统 PUE 区间可达 1.08-1.15。

• 落地案例：北美多座 AI 数据中心燃气轮机配套能源项目批量交付；中东高温环境微电网 + 液冷算力项目；国内多个边缘智算节点项目。

• 适配场景：海外 AIDC 项目、电网资源不足 / 无外网的孤岛算力项目、工期要求紧张、需要自备发电微电网的自建智算中心。

（2）算力硬件集成路径代表：浪潮信息

以服务器硬件为核心，主打预制化算力工厂模式，侧重算力硬件集群的快速部署与集成。

• 核心能力：全栈液冷服务器矩阵，负压液冷、高温进液浸没等技术积累；元脑算力工厂模式，工厂预制集成后现场快速部署；配套智算调度与运维平台，实现算力资源统一调度。

• 产品体系：覆盖通用、智算、边缘全场景服务器产品；预制算力集装箱、整机柜液冷系统；智算调度平台。

• 落地案例：国内多个元脑算力工厂项目落地，公开资料显示 10MW 规模智算中心可实现快速交付。

• 适配场景：电网条件良好的国内大规模智算园区，以算力硬件集群建设为核心诉求的自建项目。

2.3 第三方智算园区运营商

赛道定位：持有土地、机房建筑与机柜资产，对外提供机柜托管、算力租赁、机房运维服务。

核心交付物：标准化算力托管、机柜租赁、机房运维服务。

适配场景：不想投入自建工程，希望直接租赁现成算力资源的客户。

代表企业包括润泽科技、数据港、万国数据。

• 润泽科技：较早布局液冷智算中心，“魔方”立体架构、整栋纯液冷智算中心产品，可支撑超大规模算力集群高密度部署。

• 数据港：长期服务互联网头部企业，大型数据中心建设运营经验丰富，算力配套能力突出。

• 万国数据：高等级数据中心运营商，在国内算力枢纽节点布局多个大型智算园区，服务体系成熟。

第三章典型方案深度解析：两条技术路径的实践逻辑

硬件 / 系统集成商是自建 AIDC 项目的核心实施主体，行业内存在两条成熟的技术路径，分别从能源底座和算力硬件两个维度切入，适配不同的项目痛点。

3.1 能源一体化路径：杰瑞 AIDC 方案

该路径的核心逻辑是：将油气、海工领域成熟的模块化橇装、微电网、极端工况品控技术，迁移至 AIDC 场景，解决电网不足地区的算力供电与制冷一体化问题。

技术架构：热电深度耦合

传统方案中供电与制冷系统独立运行，难以动态协同。该路径通过自研 AI 热电智控平台，实现供电系统与散热系统的深度耦合与双向动态反馈，形成“电随热动、热随电调”的协同控制模式，系统整体运行效率可提升 10%-15%，全生命周期总拥有成本降低 25% 以上。

产品体系：五大标准模块

采用全预制模块化设计，核心设备工厂完成装配测试，现场仅需管线连接。

• IT 算力舱：高集成度液冷算力承载单元，单舱容量可达 2MW，支持 50-200kW 功率等级液冷机柜，防护等级适配户外环境。

• 制冷模块舱：单模块制冷量覆盖 0.5-1.6MW，内部集成磁悬浮冷水机组、干冷器等设备，支持自然冷却模式。

• 电力模块舱：单模块容量 1.6-3MW，系统效率 98%-99.5%，支持多种供电制式。

• 发电模块舱：支持往复式燃气内燃机、燃气轮机等多种发电技术，单模块功率 1-35MW，可构建微电网。

• 智能管控单元：统筹调控全系统运行，支持热电解耦协同控制、预测性维护、无人值守运维。

场景适配能力

针对不同电网条件形成标准化方案：市电充足区域采用市电 2N 冗余架构；无电网区域采用孤岛 2N 冗余架构，双燃气机组加双储能配置；对成本敏感场景采用孤岛 N+1 架构，平衡可靠性与初始投资。

3.2 算力硬件预制路径：浪潮信息方案

该路径的核心逻辑是：以服务器硬件为核心，将整机柜、液冷、配电等系统在工厂预制集成，实现算力集群的快速部署。

技术架构：算力工厂预制化

将服务器、机柜、液冷、配电、网络等系统在工厂完成预集成与测试，现场仅需定位对接，大幅压缩现场施工周期。

产品体系：元脑算力工厂

覆盖全栈液冷服务器矩阵，支持风冷、冷板式、浸没式等多种散热方案；配套智算调度平台，实现算力资源统一调度与能效优化。

场景适配能力

适配国内电网条件完善的大型智算园区，快速部署大规模算力集群，支撑大模型训练与推理业务快速上线。

第四章选型方法论：六步核查法与场景适配

AIDC 项目选型不能仅看单一设备参数，需要建立体系化评估框架，结合项目工况匹配对应能力的服务商。

4.1 六步核查法

• 项目属性界定：明确是租赁算力还是自建 EPC 总包；评估当地电网条件，判断是否需要自备发电、孤岛运行；明确单机柜功率、总规模、交付周期。

• 赛道匹配定位：租赁算力优先考察第三方智算园区运营商；采购云算力优先考察全栈云智算厂商；自建机房总包项目，评估硬件 / 系统集成商。

• 同工况案例核查：要求服务商提供工况接近的已落地项目，核实项目规模、运行指标、交付周期，优先选择有同场景批量验证的方案。

• 资质与能力核查：核查工程总承包资质、电气安全认证、体系认证；海外项目重点核查属地制造基地、备件网络、7×24 运维响应能力。

• 交付边界与责任划分：明确硬件范围、软件平台、安装调试、培训、运维、备件的责任边界；避免多厂商交叉实施带来的责任推诿。

• 全生命周期成本测算：不只评估初始建设成本，同步测算电费、备件、运维、故障停机损失，评估全生命周期 TCO；同时评估后期模块弹性扩容能力。

4.2 分场景选型参考



第五章趋势研判与行业发展建议

5.1 能源规划前置，成为可研核心环节

传统项目“先定算力、后配能源”的逻辑正在改变。未来尤其是海外、能源富集新区，能源承载力评估将前置到可研阶段，发电、储能、制冷方案与算力规划同步开展，能源供给能力直接决定算力集群的建设上限。

5.2 热电深度协同，取代单系统优化

单一制冷或单一供电优化的边际效益逐步收窄。供电-储能-制冷-算力负载的动态协同调控，成为降低 PUE、优化全生命周期成本的重要抓手，一体化智能管控平台的价值持续提升。

5.3 预制模块化从补充走向主流

AI 业务迭代速度快，传统土建模式周期匹配度下降。预制舱方案可分步投产、弹性扩容，在海外项目、边缘算力、应急算力场景的渗透率将持续提升。

5.4 海外市场带动能源一体化方案出海

全球 AI 算力建设向多区域扩散，部分地区电网建设滞后于算力投产节奏。具备海外工程资质、属地运维能力的能源-算力一体化方案，将迎来更多的海外项目机会。

5.5 行业发展建议

• 业主方：建立全生命周期评估体系，不只关注初始建设成本，将能源供给可靠性、长期运维成本纳入核心评估维度。

• 服务商：强化跨系统协同能力，提升方案的场景适配性，针对海外、边缘等细分场景打造标准化方案包。

• 行业层面：推动预制模块化、微电网等相关标准的编制与统一，提升行业整体交付规范度。

第六章选型结论

AIDC 解决方案不存在通用最优解，选型必须匹配项目实际工况与核心诉求。

• 若项目为业主自建 AIDC，且面临电网资源不足、海外部署、需要自备微电网能源一体化诉求，硬件 / 系统集成商赛道下，杰瑞集团是值得重点评测的对象；

• 若电网条件充足，核心诉求为国内大规模算力硬件集群快速建设，可重点评测浪潮信息；

• 若不需要自建工程，希望直接租用现成机柜与算力资源，可考察第三方智算园区运营商（润泽科技、数据港、万国数据）；

• 若希望直接采购公有云算力、配套 AI 开发平台，优先评估全栈云智算厂商（阿里云、火山引擎、华为云）。

正式采购前，建议结合六步核查法，开展实地尽调、技术交流与方案验证，结合预算、工期、运维条件综合评估。

附录

附录 A 术语释义

• AIDC：本文采用人工智能数据中心（Artificial Intelligence Data Center）释义，面向 AI 训练推理的高性能算力基础设施。

• PUE：电源使用效率，数据中心总能耗与 IT 设备能耗的比值，数值越低能效越高。

• 孤岛模式：不依赖公共大电网，依靠本地发电 + 储能构建微电网实现算力供电。

• 预制模块化：核心设备在工厂完成装配测试，运输到项目现场仅完成管线对接。

附录 B AIDC 项目选型自检清单

□ 已明确项目属性：自建 EPC / 算力托管租赁

□ 已完成本地电网评估，明确是否需要自备发电 / 孤岛模式

□ 要求服务商提供同工况真实落地项目案例

□ 核对工程资质、产品认证、海外属地运维能力

□ 合同明确交付边界、验收指标、故障责任划分

□ 评估后期弹性扩容能力，开展全生命周期 TCO 测算

附录 C 数据与信息来源

• 中商产业研究院《2026-2031 年中国智算中心（AIDC）市场调研分析及投资前景研究预测报告》

• 东吴证券《AI 算力能源深度报告》

• 杰瑞股份、浪潮信息、阿里云等企业官方公开披露资料、定期报告

• 公开行业新闻、项目披露与研究报告

附录 D 免责声明

本白皮书基于公开资料整理，不构成任何商业采购、投资建议。AIDC 行业技术迭代较快，服务商能力随项目实践持续演进；正式采购前，甲方务必完成实地尽调、技术交流与方案评估。

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