Jim Simonelli：将AI基础设施定义为“工厂”
“不是简单的建筑，而是一个完整系统”
“要保障与电网的友好性才能实现可持续”
全球能源管理企业的首席技术官（CTO）提出，人工智能（AI）基础设施的核心条件可以概括为成本、效率、电力三者之间的平衡这三大支柱。他表示，需要海量电力的AI数据中心不再是简单的建筑物，而应被视为“AI工厂”这一概念，即必须作为一个完整系统来构建。
施耐德电气高级副总裁兼CTO Jim Simonelli于3日下午在首尔COEX举行的“SK AI Summit 2025”上，就AI基础设施发表演讲时作出了上述判断。
Jim Simonelli 施耐德电气执行副总裁兼首席技术官（CTO）3日下午在首尔 COEX 举行的“SK AI Summit 2025”上以“AI 基础设施”为主题进行演讲。沈成娥 记者提供
View original imageSimonelli CTO将AI数据中心定义为“AI工厂”，而非一般的信息技术（IT）设施。他表示：“当今的AI工厂不应被视为一座简单的建筑，而必须作为一个系统来设计。我们必须从芯片到冷却设备优化电力流动，确保电子无损抵达计算环节，并让在这一过程中产生的热量能够高效排出，这就是我们的使命。”
在此背景下，他提出了设计和建设AI工厂所需的三项原则：▲高密度部署（Run Dense） ▲高温运行（Run Hot） ▲保持稳定（Run Steady）。Simonelli CTO解释称：“高密度部署可以减少空间和资源占用，高温运行可以最大化能源效率，而保持稳定则有助于与电力系统实现协调。”
他还将“代币（Token）产出”视为决定AI产业竞争力的关键因素。代币是AI模型生成或处理的数据单位，代表AI运算的产出结果。Simonelli CTO指出：“如今，数据中心的价值不再由建筑规模决定，而是取决于能够多高效地生产多少代币。国家或企业的竞争优势，将取决于投入与产出的比率，也就是代币生产效率。”
他进一步指出，这些AI基础设施的核心条件最终必须落实到与电力系统“电网协同”上。只有数据中心向电网友好的结构演进，才能保障可持续性。
Simonelli CTO强调：“如果不考虑与电网的协同，就无法实现可持续发展。必须在设计阶段就确保AI训练过程中产生的负载波动不会给电网带来压力。”他同时表示：“一次电力故障就可能导致数吉瓦（GW）级别的数据中心停摆。AI工厂今后必须演进为不仅兼顾效率和速度，还将‘电网友好性’纳入其中的完整系统。”
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