2021年5月26日,在由中国电子节能技术协会主办的第十一届中国数据中心市场年会上隆重举行了“云计算中心科技奖”颁奖仪式,华为FusionModule系列智能模块化数据中心解决方案斩获“云计算中心科技奖卓越奖”!

“云计算中心科技奖”由国家科学技术奖励工作办公室审核并备案(奖励编号:0319),是社会科技奖励目录中在云计算中心科技领域给予的唯一奖励,旨在奖励绿色云计算中心中应用的科技创新成果和产品为经济社会发展和国家节能减排事业做出的重要贡献。
在这场中国数据中心领域的顶级盛会上,来自行业和华为数据中心能源的专家们共同探讨了如何打造“零碳数据中心”。

中国电子节能技术协会秘书长吕天文先生在致辞中表示,从市场角度来看,预计未来5到8年,数据中心都将保持高速增长,其中以大规模数据中心建设为主,同时边缘计算数据中心也将开始发力。从技术发展角度来看,预制化,模块化,智能化将会是数据中心的演进趋势。
下面,让我们一起来听听专家的解读:

韩冬,华为数据中心能源全球营销支持部部长
“在各行各业数字化转型加速的关键时期,数据中心能源作为支撑数字化转型的基础,机遇与挑战并存,洞悉趋势,方能引领变革。未来,数据中心能源将以绿色清洁能源、绿色节能技术为发展方向,呈现十大发展趋势,走向低碳化、智能化。”

马向民,华为数据中心能源智能模块化总经理
“新投资、新需求、新技术、新基建,驱动数据中心市场蓬勃发展。站在新基建的风口,传统数据中心面临诸多挑战,华为将高举预制化,坚持模块化,走向智能化,持续赋能行业创新。”

丛煜,中国航空规划设计研究总院有限公司项目负责人
“为优化数据中心电气设计,提高数据中心供电系统的可靠性,重点在于合理确定数据中心建设等级、确定供电电压以及电容补偿等方面。此外,龙口市公共云计算和大数据服务平台与华为合作,打造全国首个县域经济以及华为在环渤海区域最大的百亿产值大数据产业园、千亿级产业集群。”

王骏飞,华为数据中心能源供电领域营销总监
“供电系统肩负着为数据中心提供源源不断动力的任务,而目前大型DC供配电系统面临密度低、供电效率和运维效率低等挑战,基于华为电力模块解决方案,企业可实现大型数据中心可靠、高密、高效的数据中心配电。”

孙长青,世纪互联高级总监
“在碳中和时代,世纪互联在绿色数据中心方向积极探索,以可靠化、绿色化为核心建设标准。同时,携手华为,在iCooling AI节能系统等领域合作,为建设绿色数据中心添砖加瓦!”

赵七文,华为数据中心能源智能管理系统营销总监
“数据中心全生命周期管理和降低TCO作为营维中的重中之重,传统营维存在过度依赖人力、被动响应等潜在隐患。引入AI技术可以有效助力数据中心实现智能化,从人工到智能,让数据中心基础设施实现自动驾驶。”

张超,华为数据中心能源智能温控营销总监
“ AI技术加持下,数据中心制冷如何走向“智”冷?伴随大型DC十年演进,制冷系统也在不断变化。“风进水退,一路向南”将是大型数据中心制冷未来趋势的关键,华为下一代智能间接蒸发冷却系统解决方案,最大化利用自然冷源,大幅降低PUE。”
不止于此,未来可期。华为将持续创新探索,致力于打造极简、绿色、智能、安全的下一代零碳数据中心。
好文章,需要你的鼓励
Turner & Townsend发布的2025年数据中心建设成本指数报告显示,AI工作负载激增正推动高密度液冷数据中心需求。四分之三的受访者已在从事AI数据中心项目,47%预计AI数据中心将在两年内占据一半以上工作负载。预计到2027年,AI优化设施可能占全球数据中心市场28%。53%受访者认为液冷技术将主导未来高密度项目。电力可用性成为开发商面临的首要约束,48%的受访者认为电网连接延迟是主要障碍。
MiroMind AI等机构联合研究团队提出了UniME-V2多模态嵌入学习新方法,通过让大型多模态语言模型充当"智能法官"来评估训练样本质量,解决了传统方法在负样本多样性和语义理解精度方面的问题。该方法引入软标签训练框架和困难负样本挖掘技术,在MMEB基准测试中取得显著性能提升,特别在组合式检索任务上表现出色,为多模态AI应用的准确性和用户体验改进提供了重要技术支撑。
亚马逊云服务宣布投资500亿美元,专门为美国政府构建AI高性能计算基础设施。该项目将新增1.3千兆瓦算力,扩大政府机构对AWS AI服务的访问,包括Amazon SageMaker、Amazon Bedrock和Claude聊天机器人等。预计2026年开工建设。AWS CEO表示此举将彻底改变联邦机构利用超级计算的方式,消除技术障碍,助力美国在AI时代保持领先地位。
南洋理工大学团队开发了Uni-MMMU基准测试,专门评估AI模型的理解与生成协同能力。该基准包含八个精心设计的任务,要求AI像人类一样"边看边想边画"来解决复杂问题。研究发现当前AI模型在这种协同任务上表现不平衡,生成能力是主要瓶颈,但协同工作确实能提升问题解决效果,为开发更智能的AI助手指明了方向。