AIDC 变革：多维度升级驱动AI产业发展

　　当前，AI产业对“持续训练、实时推理、智能协同”的需求，已超出传统数据中心设计边界。AIDC作为新型基础设施，在“适配产业需求、平衡效能与成本”方面优势独特、能力强大，是推动AI产业发展的关键支撑。

　　在第二十届中国IDC产业年度大典主论坛上，北电数智首席技术官谢东强调，当前AIDC核心变革是从 “被动承载” 到 “主动赋能” 的范式跃迁 —— 传统 IDC 是 “资源容器”，而 AIDC 是 “智能生产系统”，所有设计都围绕 “为产业生成智能” 展开。具体变革体现在三方面：一是目标变革，从 “托管资源、保证连接” 转向 “持续输出智能产出”;二是架构变革，从 “硬件堆叠” 转向 “数据 - 算力 - 模型 – 应用”全链路协同;三是价值变革，从 “成本中心” 转向 “生产力中心”。

　　提及应对的核心突破点，谢东指出主要是 “系统协同” 与 “技术适配”：比如通过复合制冷、算电协同技术，在北京数字经济算力中心(星火・761)实现“1000P 算力 + 1.146 PUE” 的高性能低能耗平衡，既满足产业对高密度算力的需求，又控制成本;更通过软硬协同架构，让 AIDC 能灵活适配大模型迭代与多行业场景，真正贴合产业的动态需求。

　　AIDC 的变革体现在多个关键维度，这些变革相互交织、相互促进，共同塑造了 AIDC 的全新面貌。这种以实现从"资源托管"向"智能生产力生成"的跃迁，既满足了AI大模型训练与推理的算力需求，又在效能与成本平衡中开辟了可持续路径。

　　数据治理：AIDC助力企业破局

　　AI时代，数据既是“核心资产”也是“成本负担”，企业面临“存储成本激增”与“数据资产化难”的双重困境。AIDC如何通过体系化设计，将数据从“负担”转化为“智能生产力”，正成为引领企业破局、迈向智能未来的关键力量。

　　谢东强调，AIDC 的核心解法不是 “增加存储”，而是 “数据全生命周期的智能治理与价值转化”，具体通过三层体系实现：一是分级存储与智能调度，对不同价值数据分配适配资源，降低无效存储成本;二是可信数据底座建设，保障数据安全合规，为资产化奠定基础;三是场景化数据赋能，比如为传媒行业提供用户数据智能分析，为制造业提供生产数据优化方案，让数据在具体场景中产生价值。本质上，AIDC 是通过 “数据 - 算力 - 模型” 的协同，让数据从静态资产变为动态的智能生产要素，这正是 “数据资产化” 的核心逻辑。

　　同时，谢东强调在北电数智发布的白皮书《从计算到认知：AIDC发展路径与未来展望》，为行业指明了方向。

　　全栈安全体系：贴合产业需求服务

　　AI自动化决策在产业中应用日益广泛，AIDC通过重塑生态伙伴关系，打破数据孤岛，促进跨行业价值共创，其终极价值是构建AI技术的产业赋能平台。传统IDC仅提供单纯的算力，而AIDC将算力、算法、数据整合为可直接调用的智能服务能力，为产业提供全链路支持。

　　谢东表示，构建“AIDC全栈安全体系”，让智能技术围绕“服务产业、贴合需求”展开，是北电数智AIDC方法体系的重要组成。主要通过三方面实现：

　　一是技术层面，在模型训练、数据输入环节嵌入产业需求校验机制，确保智能决策贴合实际场景;二是机制层面，建立 “人机协同” 流程，自动化决策需结合产业专家经验复核，避免技术孤立;三是治理层面，通过数据分级、模型审计、权限管控，让决策过程可追溯、可修正。例如在制造业AI方案中结合企业生产标准设置决策边界，在文旅AI应用中融入文化价值导向。

　　据悉，北电数智已构建完成从算力基础、模型工程、数据治理到数智赋能的全栈布局，业务覆盖北京、济南、佛山、珠海等多个城市，在工业、医疗、政务、AIGC等多个领域实现标杆应用落地。未来，AIDC将成为企业数智化转型的核心基础设施，助力全球产业跨越“数据鸿沟”，迈向智能经济的新蓝海。