数据显示，AI基础设施已成为经济增长的重要引擎：2025年以来，AI数据中心建设对美国GDP增长的贡献首次超过消费者支出；自2022年11月ChatGPT推出以来，费城半导体指数累计回报达146%，AI基建相关指数增幅达到云和SaaS板块的3倍，市场对AI基础设施赛道的高度认可可见一斑。人工智能数据中心（AIDC）不再仅仅是“更大的机房”或“更高密度的算力堆砌”，而是推动城市与产业实现“可持续智能生产能力”的核心基础结构。

　　随着我国算力一体化与数据要素市场化进程加快，AIDC的建设已成为国家战略与产业转型的双重需要。然而，AIDC的落地并非易事，其涉及高密度算力、液冷散热、软硬协同、全栈安全等一系列复杂工程。因此，越来越多地关注投向实施层面：“哪些企业提供高质量的AI基础设施服务？”以及“哪些企业提供智算中心或AI工厂建设和运营服务？”一系列问题已成为各地有关部门、产业界在推进AIDC建设时的关键考量。

北电数智发布行业白皮书，系统构建AIDC发展体系

　　近日，在2025中国IDC产业年度大典主论坛上，北电数智联合中国计量科学研究院发布的《从计算到认知：AIDC发展路径与未来展望》白皮书（以下简称：白皮书）。白皮书系统性地构建了AIDC从顶层逻辑到落地实践的全周期发展体系，对引导行业健康发展具有多重现实意义。

　　白皮书系统性构建了AIDC从顶层逻辑到落地实践的全周期发展体系，对引导行业健康发展具有多重现实意义。具体而言，其价值主要体现在四个方面：一是系统梳理了AIDC从概念萌芽到规模落地的发展逻辑，构建了行业统一的认知框架；二是通过架构、价值、能效等多维度对比，明确了AIDC从“资源托管”向“智能生产力生成”的范式跃迁；三是建立了涵盖高密度智能算力、液冷散热、软硬协同、全栈安全等关键环节的可落地方法体系；四是通过生命科学、智能制造、城市治理等领域的实践案例，印证了AIDC作为新质生产力源头的产业与社会价值。

　　白皮书还提出了AIDC“从可用到可协同再到可演进”的三阶发展体系，推动其从理论构想走向工程实践：第一阶段着眼于基础能力建设，构建高密度、绿色高效的算力集群，满足大规模训练与推理需求；第二阶段推动能力体系化，实现算力、网络、数据、模型与安全的统一治理与区域协同；第三阶段致力于形成持续演进机制，构建产业智能化与城市治理之间的正向循环，支撑技术快速迭代与应用创新。

　　这一路径为AIDC从理论构想走向工程实践提供了清晰的阶段指引，有助于推动人工智能基础设施从“资源集中”向“能力生成”的系统转型，为我国算力一体化与产业智能化进程提供了实施参考。

　　星火·大平台落地全国打造城市级AI底座标杆，北电数智展示实践成果

　　北电数智已率先开展白皮书相关实践，其规划设计并负责建设运营的“星火·大平台”，已成为AIDC领域的标杆。作为“星火·大平台”的首个标杆项目，北京数字经济算力中心（星火·761）为E级智算综合体，面积达35000平方米，是北京五环内唯一具备千P以上算力规模的商用AI底座。

　　北京数字经济算力中心（星火·761）配备3100组高电机柜，可充分满足各类中大型集群部署需求；同时具备数万核CPU/GPU算力及EB级数据存储弹性扩展能力，为海量数据处理与复杂模型训练提供稳定可靠的硬件支撑。在合规与能效方面，北京数字经济算力中心（星火·761）已通过国A级认证，全面契合智算中心高等级建设标准；其PUE值低至1.146，构建起绿色低碳的智算运行体系。此外，北京数字经济算力中心（星火·761）整合标杆展示、生态聚集、联合攻关及应用落地等多元产业功能，通过精细化运维体系提供一体化算力服务。企业无需投入高额成本自建基础设施，即可便捷享用集成底座大模型、行业大模型的配套服务，降低人工智能技术应用门槛。

　　依托酒仙桥区域独特的区位优势，北京数字经济算力中心（星火·761）实现AI基础设施配套资源的闭环构建，助力产业创新实践快速落地，为智慧农业、金融服务、垂类大模型等领域的协同创新提供坚实技术支撑，打造形成扎实的创新试验高地。作为国产信创领域标杆项目，该中心以国产算力为核心构筑高性能AI底座，为国产芯片规模化应用与技术优化提供了关键实践场景。在生态协同赋能层面，中心已成为链接千余家合作伙伴的重要枢纽，充分发挥桥梁纽带与资源聚合功能，有效推动产业链上下游高效对接，加速协同创新进程。

　　随着人工智能技术从理论探索迈向规模化应用，AIDC作为支撑智能时代的关键基础设施，其发展已从单纯的算力扩容演进为体系化、协同化、绿色化的系统工程。白皮书所提出的发展框架与实践路径，为行业提供了从顶层设计到落地运营的重要参考。以星火·761项目为代表的实践表明，通过高密度算力、绿色节能与生态协同的系统构建，AIDC能够切实为产业智能化升级提供可靠底座。未来，在算力一体化与数据要素市场化进程加速的背景下，AIDC的建设与运营仍需持续聚焦技术整合、能效优化与产业赋能，方能真正成为推动数字经济高质量发展的坚实基石。

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