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臺達重磅出席 2025 CDCC SUMMIT 中國數據中心標準大會

來源:臺達 發布時間:2025-11-28 619
電子芯片半導體封裝設備半導體測試設備 產業動態
臺達將在2025 CDCC SUMMIT中國數據中心標準大會,全景呈現臺達在AI算力時代的高效率全鏈路解決方案。

11月20日-21日,全球電源管理與散熱解決方案的重要廠商臺達,以SST固態變壓器、800V直流供電架構、數據中心液冷等AI算力中心的核心技術為支撐,在業內盛會——2025 CDCC SUMMIT中國數據中心標準大會,全景呈現臺達在AI算力時代的高效率全鏈路解決方案。

 

 

會上,臺達聯合美團、秦淮數據,全球首發基于 SST(固態變壓器)的智能直流供電商業化方案。同時,正式發布臺達參與主編的《數據中心800V直流供電技術白皮書》2.0,并再次發布《綠色AI進行式:探索可持續未來》中文版,彰顯臺達在行業標準共建中的核心作用,呼吁產業伙伴攜手合作,共建AI與可持續發展之間的平衡。

 

★ 數據中心全棧技術亮劍 

從供電架構到液冷創新的完整布局

大會現場,臺達聚焦 AI 與可持續發展,構建從電網延伸至服務器芯片端的全鏈路技術方案

 供電領域,數據中心 800V 直流液冷解決方案,以臺達SST 固態變壓器為核心,效率 高達98.5%,可實現 10kV 中壓直供,能大幅簡化供電鏈路并降低銅耗。

 散熱端,同步布局 HEC冷板整柜系統集中式液冷解決方案,可根據不同功率密度需求靈活適配。全新液冷模塊化數據中心解決方案,以高靈活性滿足多樣化部署場景。

 硬件支撐上,搭配高效電源模組與機架式電源,全方案協同作用下,能助力數據中心 PUE 低至 1.1 以下,有效破解 AI 時代算力提升與能源效率平衡的核心難題。

 

全球首發算力中心SST智能直流供電商業化方案

引領“算電協同”新范式

臺達聯合美團、秦淮數據,也于本次大會全球首發基于 SST(固態變壓器)的智能直流供電商業化方案。相較于傳統方案,具備三大優勢:高達98.5% 電源轉換效率,搭配固體絕緣技術與容錯架構保障安全;單功率柜 1MW 輸出、1㎡占地,較傳統方案減少 50% 以上;支持多電壓等級輸出,可智能應對 AI GPU 負載波動。更通過采用“分布式 SST + 直流母線” 架構,就近部署降低損耗,集成儲能單元支持三種供電模式切換,提升電網互動性與能源韌性。該方案落地秦淮數據中心產業園,將為美團業務提供電力支撐,標志算力供電領域迎來 “極簡高效、安全可靠” 的技術突破。

 

《數據中心800V直流供電技術白皮書》2.0發布

深度參與標準共建

 

為推動 800V 直流供電技術在 AI 數據中心的標準化落地,臺達聯合 CDCC 及行業伙伴在大會核心環節,正式發布《數據中心800V直流供電技術白皮書》2.0。作為白皮書主要編寫人之一,臺達 - 中達電通資通訊基礎設施事業部技術支援部總監張彥和,以核心編撰者視角帶來大會主題發言,系統闡述白皮書編制初衷與技術框架。

 

臺達-中達電通資通訊基礎設施事業部產品行銷總監葉新平在數據中心 800V 直流供技術專場做主題演講,針對白皮書 2.0 版核心內容展開深度解讀,從技術參數、架構設計到場景適配,全面拆解 800V 直流供電系統的實踐路徑,結合臺達落地案例說明該技術在降低能耗、提升可靠性上的突出優勢。此次白皮書發布與雙重權威解讀,彰顯臺達在行業標準共建中的核心作用,為 AI 時代數據中心供電升級提供明確技術指引。

 

★ 綠色AI白皮書 

傳遞AI與能源平衡的核心態度

本次大會聚集近千位數據中心行業人士,臺達特別在現場展示了支持經濟學人集團旗下Economist Impact撰寫的全球調研報告《綠色AI進行式:探索可持續未來》中文版,引發行業廣泛關注。報告基于對全球608位企業高管的深入調研和專家訪談,全面揭示了全球企業在AI可持續發展道路上所面臨的機會與挑戰,并指出:AI的可持續發展必須建立在能源高效利用的基礎上,企業導入AI,除了提升能源效率、優化基礎設施及能源稽核等多管齊下,更有賴生態系伙伴共同合作。這份調研報告的發布,深刻體現了臺達對全球AI產業發展趨勢的深刻洞察,以及呼吁業界共同構建從技術標準到落地應用的綠色算力生態的決心。

 

回顧2025 CDCC SUMMIT,臺達不僅展示了創新技術與系統級解決方案,更率先將前沿理念轉化為實際應用——從全球首發SST智能直流供電系統成功商用,到主導《《數據中心800V直流供電技術白皮書》2.0落地,以及支持《綠色AI進行式:探索可持續未來》的撰寫,臺達始終走在行業前列。面對AI算力爆發與能源消耗之間的尖銳矛盾,臺達視之為自身不可推卸的責任,積極倡導生態協同、標準共建與技術共享。未來,也將繼續攜手產業伙伴,以高效、安全、可持續的全鏈路綠色算力基礎設施,共同打造一個兼顧高性能與低碳排的AI算力時代。

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