在“高功率、高密度、高效率”的智算新时代，算力中心早已不再是传统的“数据存储仓库”，而是生产 Token 的“AI 工厂”。 🤔 那么“AI 工厂”在发展进程中，遇到了哪些挑战？ 🚀 “AI 工厂”有哪些新的演进方向？ 🧑💻 西门子如何解决 AI 算力复合型人才短缺的难题？ 近日，西门子数据中心业务专家平晓鸣参加了由深知社与 Omdia 联合主办的“Vera Rubin NVL72 最佳部署深度
近日，西门子数据中心业务专家平晓鸣参加了由深知社与 Omdia 联合主办的“Vera Rubin NVL72 最佳部署深度研讨会”，与来自北京电信规划设计院、英维克、硕曜科技等企业和机构的专家碰撞思想，共同探讨“AI 工厂”的现实与未来。
西门子专家深度观点
平晓鸣 西门子数据中心业务专家
2026 年是 AI 智能体落地应用的元年，这也带动了“AI 工厂”的建设热潮。在行业发展进程中，西门子观察到哪些挑战？
平晓鸣：作为身处基础设施一线的企业，西门子感触最深的是：AI 智能体跑得越快，底下的“电力基座”承压就越大。
挑战一：供电可靠性
AI 智能体的多轮长链路推理和强化学习往往需要数周甚至数月不间断训练。一旦发生微秒级的闪断，数千万的沉没成本可能瞬间归零。
因此，作为“AI 工厂”的基石，供配电系统的可靠性与连续性就非常关键。
当前适配“AI 工厂”的超节点机柜发展非常速度，几乎每年都有新的产品推出，不断攀升的设备功率与能耗，对于供配电系统提出了更高的要求。
挑战二：快速交付
在 AI 时代，商业竞争的胜负手往往在于模型上市时间和训练与推理的单位成本。
交付即生产力，项目早投产 = 早出 Token。过去项目延期几个月，损失的只是租金。但对于“AI 工厂”而言，项目提早 3 个月交付，意味着客户的万亿参数大模型能早 3 个月开始训练或上线推理。
挑战三：人才稀缺
随着指数级的技术迭代，行业正面临严重的人才稀缺。既懂电力基础设施，又懂 AI 算力负载的跨界人才极度短缺。
西门子观察到“AI 工厂”有哪些新的演进方向？
平晓鸣：“AI 工厂”的发展，正从过去的“堆芯片、拼空间”，走向三个决定性的方向。
首先，能源架构的颠覆
随着算力芯片的快速升级和超节点的集群化部署，传统算力侧交流供电架构已无法适配“AI 工厂”的大电流、高密度供电需求。
根据行业机构数据，传统数据中心单机柜功率普遍在 10 kW 以下，而 AI 训练集群已经快速迭代，进入 50 kW、100 kW 时代，部分液冷机柜已突破 200 kW。例如：Vera Rubin NVL72 的测算单机柜功率密度达到了约 227 kW，Rubin Ultra (Kyber) 机柜功率密度更是飙升至惊人的约 600 kW 级别。未来兆瓦级机柜也已进入头部企业的技术路线图。
据估算，在同等功率传输下，高压直流供电架构可将单柜铜耗减少最高达 45%，且直流电流平稳无波动，铜排截面积更小、厚度更薄，尤其是末端配电电缆节约明显，灰空间面积节省 30%，端到端能效提升 5 个百分点以上。
西门子也在持续发力高压直流赛道。我们可以提供覆盖小型断路器、隔离开关、塑壳断路器和框架断路器的完整 800 VDC 应用方案，并支持最高 1000 VDC 应用。在固态技术方面，西门子在今年的汉诺威博览会上也已推出 3QD 系列固态断路器、3RF 系列固态接触器和固态继电器。
其次，底层能源逻辑的融合
未来的“AI 工厂”将不只是一座传统的数据中心，而是源网荷储一体化运行的能源产销者。
电支撑算，算优化电，“AI 工厂”的设计正在与微电网、绿电、储能深度绑定。绿电直连，源网荷储一体化，将逐渐成为未来智算园区的标配。“算电协同”的有效合理利用，将为未来 GW 级算力集群提供有力的能源优化保障。
“算电协同”涉及的行业跨度极大，需要统一规范的国家标准体系，包括技术架构、数据接口、调度协议、评价指标等等。
作为全国智能计算标准化工作组算电协同研究组成员单位之一，西门子正与科研机构、高校、企业通力合作，共同编制“算电协同”相关国家标准。
第三，AI 算力全球化的发展
“AI 工厂”的全球化发展速度不断加快。随着中国智算产业链的快速成熟与全球化布局，算力出海正成为数字经济高质量发展的新引擎。
然而不同国家和地区在电网标准、能效法规、环保合规以及供应链韧性上存在巨大差异。
西门子依托覆盖全球的业务网络与深厚的行业积淀，为中国智算企业出海提供符合国际标准（如 IEC、UL 等）的整体电气与数字化解决方案，助力“AI 工厂”无缝接入海外要求严苛的当地电网。
“AI 工厂”出海，不是单兵作战，而是需要生态圈伙伴携手共进。西门子正与头部的预装式方舱解决方案供应商、制冷解决方案供应商、设计院、盘厂等伙伴密切合作，打造开放协同的算力出海生态圈。
西门子如何解决 AI 算力人才短缺的难题？
平晓鸣：未来的“AI 工厂”已经不再是装电缆、配空调的传统机房，而是融合了数字孪生仿真、800 V 直流配电、兆瓦级液冷、微电网调度的超级工业系统。
西门子在人才战略上坚持两个字 — “双轮”。
第一，苦练内功
通过系统化的专修培训与一线项目实战深度融合，我们将原先只关注“产品参数”的“电气老兵”，升级成为兼具电力专业能力与 AI 算力全局视野的“架构师”。
第二，开闸引水，导入新鲜血液
西门子也正积极从外部引入掌握前沿技术与实战经验的行业大咖。他们自带破局思维，能帮我们在关键技术路线上实现“弯道超车”。
在“高功率、高密度、高效率”的智算新时代，算力中心早已不再是传统的“数据存储仓库”，而是生产 Token 的“AI 工厂”。 🤔 那么“AI 工厂”在发展进程中，遇到了哪些挑战？ 🚀 “AI 工厂”有哪些新的演进方向？ 🧑💻 西门子如何解决 AI 算力复合型人才短缺的难题？ 近日，西门子数据中心业务专家平晓鸣参加了由深知社与 Omdia 联合主办的“Vera Rubin NVL72 最佳部署深度
近日，西门子数据中心业务专家平晓鸣参加了由深知社与 Omdia 联合主办的“Vera Rubin NVL72 最佳部署深度研讨会”，与来自北京电信规划设计院、英维克、硕曜科技等企业和机构的专家碰撞思想，共同探讨“AI 工厂”的现实与未来。
西门子专家深度观点
平晓鸣 西门子数据中心业务专家
2026 年是 AI 智能体落地应用的元年，这也带动了“AI 工厂”的建设热潮。在行业发展进程中，西门子观察到哪些挑战？
平晓鸣：作为身处基础设施一线的企业，西门子感触最深的是：AI 智能体跑得越快，底下的“电力基座”承压就越大。
挑战一：供电可靠性
AI 智能体的多轮长链路推理和强化学习往往需要数周甚至数月不间断训练。一旦发生微秒级的闪断，数千万的沉没成本可能瞬间归零。
因此，作为“AI 工厂”的基石，供配电系统的可靠性与连续性就非常关键。
当前适配“AI 工厂”的超节点机柜发展非常速度，几乎每年都有新的产品推出，不断攀升的设备功率与能耗，对于供配电系统提出了更高的要求。
挑战二：快速交付
在 AI 时代，商业竞争的胜负手往往在于模型上市时间和训练与推理的单位成本。
交付即生产力，项目早投产 = 早出 Token。过去项目延期几个月，损失的只是租金。但对于“AI 工厂”而言，项目提早 3 个月交付，意味着客户的万亿参数大模型能早 3 个月开始训练或上线推理。
挑战三：人才稀缺
随着指数级的技术迭代，行业正面临严重的人才稀缺。既懂电力基础设施，又懂 AI 算力负载的跨界人才极度短缺。
西门子观察到“AI 工厂”有哪些新的演进方向？
平晓鸣：“AI 工厂”的发展，正从过去的“堆芯片、拼空间”，走向三个决定性的方向。
首先，能源架构的颠覆
随着算力芯片的快速升级和超节点的集群化部署，传统算力侧交流供电架构已无法适配“AI 工厂”的大电流、高密度供电需求。
根据行业机构数据，传统数据中心单机柜功率普遍在 10 kW 以下，而 AI 训练集群已经快速迭代，进入 50 kW、100 kW 时代，部分液冷机柜已突破 200 kW。例如：Vera Rubin NVL72 的测算单机柜功率密度达到了约 227 kW，Rubin Ultra (Kyber) 机柜功率密度更是飙升至惊人的约 600 kW 级别。未来兆瓦级机柜也已进入头部企业的技术路线图。
据估算，在同等功率传输下，高压直流供电架构可将单柜铜耗减少最高达 45%，且直流电流平稳无波动，铜排截面积更小、厚度更薄，尤其是末端配电电缆节约明显，灰空间面积节省 30%，端到端能效提升 5 个百分点以上。
西门子也在持续发力高压直流赛道。我们可以提供覆盖小型断路器、隔离开关、塑壳断路器和框架断路器的完整 800 VDC 应用方案，并支持最高 1000 VDC 应用。在固态技术方面，西门子在今年的汉诺威博览会上也已推出 3QD 系列固态断路器、3RF 系列固态接触器和固态继电器。
其次，底层能源逻辑的融合
未来的“AI 工厂”将不只是一座传统的数据中心，而是源网荷储一体化运行的能源产销者。
电支撑算，算优化电，“AI 工厂”的设计正在与微电网、绿电、储能深度绑定。绿电直连，源网荷储一体化，将逐渐成为未来智算园区的标配。“算电协同”的有效合理利用，将为未来 GW 级算力集群提供有力的能源优化保障。
“算电协同”涉及的行业跨度极大，需要统一规范的国家标准体系，包括技术架构、数据接口、调度协议、评价指标等等。
作为全国智能计算标准化工作组算电协同研究组成员单位之一，西门子正与科研机构、高校、企业通力合作，共同编制“算电协同”相关国家标准。
第三，AI 算力全球化的发展
“AI 工厂”的全球化发展速度不断加快。随着中国智算产业链的快速成熟与全球化布局，算力出海正成为数字经济高质量发展的新引擎。
然而不同国家和地区在电网标准、能效法规、环保合规以及供应链韧性上存在巨大差异。
西门子依托覆盖全球的业务网络与深厚的行业积淀，为中国智算企业出海提供符合国际标准（如 IEC、UL 等）的整体电气与数字化解决方案，助力“AI 工厂”无缝接入海外要求严苛的当地电网。
“AI 工厂”出海，不是单兵作战，而是需要生态圈伙伴携手共进。西门子正与头部的预装式方舱解决方案供应商、制冷解决方案供应商、设计院、盘厂等伙伴密切合作，打造开放协同的算力出海生态圈。
西门子如何解决 AI 算力人才短缺的难题？
平晓鸣：未来的“AI 工厂”已经不再是装电缆、配空调的传统机房，而是融合了数字孪生仿真、800 V 直流配电、兆瓦级液冷、微电网调度的超级工业系统。
西门子在人才战略上坚持两个字 — “双轮”。
第一，苦练内功
通过系统化的专修培训与一线项目实战深度融合，我们将原先只关注“产品参数”的“电气老兵”，升级成为兼具电力专业能力与 AI 算力全局视野的“架构师”。
第二，开闸引水，导入新鲜血液
西门子也正积极从外部引入掌握前沿技术与实战经验的行业大咖。他们自带破局思维，能帮我们在关键技术路线上实现“弯道超车”。
