浅谈人工智能算力中心建筑设计与空间布局

来源：建科 浏览：- 发布日期：2025-11-21 08:56:06

1、概述

人工智能算力中心的建筑设计应综合考虑数据中心的散热、承重、消防、防雷、电磁屏蔽及未来可扩展性等多方面因素。空间布局需科学合理，以满足大规模高性能计算设备的高效运行、维护以及人员的正常活动需求。

2、人工智能算力中心建筑设计的核心逻辑

人工智能算力中心（AI算力中心）与传统数据中心的核心差异，在于其对高密度算力支撑、持续热管理、弹性扩展的极致需求，建筑设计需以“技术适配性”为核心，平衡功能性、安全性与经济性。其核心逻辑可概括为“三维适配”：一是适配AI服务器的高密度部署（单机柜功率常达20-50kW，远超传统数据中心的5-10kW）；二是适配算力集群的低延迟互联需求（需缩短服务器间物理距离，减少信号损耗）；三是适配全生命周期的运维效率（降低设备更换、能耗管控的操作成本）。

建筑设计的首要原则是“在地性适配”，需结合区域气候、土地条件优化方案：寒冷地区可采用“自然冷却+间接蒸发冷却”的混合制冷模式，建筑外立面可设计成高隔热密闭结构，减少冷量流失；炎热潮湿地区则需强化空调系统的除湿能力，建筑布局优先保障气流组织合理性，避免阳光直射机房区域。同时，AI算力中心作为数字基础设施，建筑需具备一定的“抗灾冗余”，抗震等级通常不低于8级，防洪标准需满足百年一遇，外立面材料优先选用防火、耐腐蚀的工业化板材（如彩钢板、铝合金夹芯板），兼顾耐久性与施工效率。

3、建筑结构设计

建筑结构需满足数据中心大规模设备安装及运行的要求，如高功率密度计算设备的承重需求。根据设备摆放的力学模型，计算并选择合适的承重结构材料及结构形式。设计时需考虑未来5-10年的设备升级需求，预留一定的冗余空间和承重能力。

4、功能区域划分

根据数据中心内部功能模块的不同，将整体空间划分为以下几个主要功能区：计算区(ComputeArea)、存储区(StorageArea)、网络区(NetworkArea)、监控与管理区(MonitoringandManagementArea)、维护与支持区(MaintenanceandSupportArea)、电力设备区(PowerEquipmentArea)、冷却设备区(CoolingEquipmentArea)、管理与办公区(Administrationand0fficeArea)等。

5、空间布局优化

在进行空间布局时，需注意以下几点优化：

1）高低配合理：高功率密度设备与非高功率密度设备合理分区，优先考虑高功率密度设备放置在靠近冷却设备的位置，以减少热量传递距离。

2）通道优化：设计合理的维护通道和设备巡检路径，减少交叉干扰，提高设备维护效率。通道宽度应满足标准设备搬运和维修的要求。

3）电力与数据线缆规划：预留充足的电力布线空间和弱电布线空间，形成独立的垂直或水平桥架系统，减少线缆混乱和交叉。通过计算来确定所需桥架的数量和承重能力。

4）可扩展性设计：在平面布局和竖向布局中预留扩展空间，确保数据中心能够根据业务发展需求进行功能的增加或扩容。

6、绿色环保设计

建筑设计应高度注重绿色环保理念，采用高效节能的设备和材料：

1）自然采光：合理设计天窗或玻璃幕墙，利用自然光线进行照明。

2）外墙隔热：采用高性能隔热材料，减少建筑能耗。

3）雨水收集与再利用：设置雨水收集系统，用于冷却设备的冷却水源或绿化灌溉。

4）废弃物处理系统：设计高效的废弃物处理系统，包括废水处理和固体废弃物分类回收。

总之，通过科学合理的建筑设计与空间布局方案，确保人工智能算力中心的长期稳定运行，并为未来的扩展和升级提供可能性。