在人工智能技术迅猛演进的今天，数据中心已经不再只是传统意义上的“机房”，而逐渐演变为支撑经济社会数字化转型的核心基础设施。

从大模型训练到海量推理服务，从通用计算到行业专用 “AI 工厂”，算力正在成为新的生产力，而承载算力的能源系统则是这一切背后真正的“生命线”。

面对指数级增长的 AI 工作负载与不断攀升的能耗压力，传统以交流供电为主的数据中心电力架构正逐步接近其可扩展性与效率的上限。如何在有限的空间内持续堆叠算力、在可承受的成本与碳排放约束下支撑 AI 的长期发展，已成为全球产业界共同关注的关键命题。

在这一背景下，智能动力管理公司伊顿（Eaton）与英伟达（NVIDIA）强强联合，围绕高压直流（HVDC）供电架构、800 伏直流系统、参考设计与数字孪生技术等多个层面展开深入合作，旨在为新一代 AI 数据中心与 AI 工厂构建更高效、更可靠、更可持续的能源底座。

一、AI 时代的数据中心：从“机房”走向“AI 工厂”

随着大模型规模从百亿参数迈向千亿乃至万亿规模，AI 工作负载呈现出几个鲜明趋势：

1. 单机架功率不断攀升

   高密度 GPU 机架的功耗已从早期的数十千瓦，快速迈向 1 兆瓦甚至更高等级。传统 400/480V 交流供电模式在电流、损耗与线缆规模方面已难以支撑这种密度扩张。

2. 算力与能效成为核心矛盾

   一方面，企业需要源源不断的算力以支撑模型训练与推理；另一方面，能耗与碳排放成本日益高企，供电与冷却设施成为制约算力扩张的重要因素。

3. 资本投入与生命周期成本压力加大

   行业预计，到 2029 年，全球数据中心资本投入将突破 1 万亿美元。投资者与运营商既希望“算力尽可能高”，又必须保证长期运营成本（TCO）和能效指标可控。

在这种背景下，传统意义上的“数据中心”正在向更高等级、更强算力与更高能效要求的“AI 工厂”转型：

它不再只是放置服务器的建筑，而是集高密度计算、复杂能源系统、先进冷却技术与智能运维能力于一体的综合性基础设施。

二、HVDC 与 800 伏架构：驱动能源系统升级的关键路径

要支撑兆瓦级机架和超大规模 AI 集群，仅在 IT 设备侧追求更高性能是不够的，电力系统的架构升级同样至关重要。

高压直流（HVDC）供电架构的提出，正是针对以下几个现实痛点：

1. 传统交流配电的电流与损耗瓶颈

   在大功率场景下，交流系统电流随功率线性上升，导致：

   
   

• 电缆截面不断增大，材料与敷设成本高企；

• 线路损耗与发热显著增加；

• 配电设备体积庞大，占用大量机房空间。

2. 多级变换导致能效打折

   传统架构往往需要经历多级变压、整流和逆变，配电路径冗长，转换环节多，系统综合能效难以做到极致。

3. 扩展与改造成本高

   在既有数据中心基础上扩容高密度 GPU 集群，就像在已经紧绷的系统中再加压力，稍有不慎就可能带来局部过载、冷却失衡等问题。

在此背景下，800 伏高压直流架构成为行业公认的关键方向之一。

通过将机架侧供电提升到 800V 直流，可以在同等功率下有效降低电流，减少配电损耗和铜材用量；同时，精简电力转换路径，为整体能效提升和系统扩展性提供空间。

英伟达在 AI 基础设施领域率先提出并推动了 800V HVDC 架构的相关蓝图，而伊顿则凭借其在电力电子与动力管理领域的深厚积累，成为这一生态中的重要参与者与推动者。

三、伊顿 x 英伟达：从参考架构到 AI 工厂的系统级协同

作为英伟达合作伙伴网络的一员，伊顿与英伟达在 AI 数据中心基础设施转型方面展开了多维度协作。

此次合作的核心方向包括：

1. 共同推动 800 伏 HVDC 供电架构应用

   伊顿与英伟达围绕高压直流供电的系统设计、最佳实践与安全策略进行深度协同，重点面向：

   
   

• 支持 1 兆瓦及以上高功率机架的电力系统设计；

• 优化从中压配电到 800V 直流母线的能量转换路径；

• 探索如何在保证安全性和可靠性的前提下，实现更高功率密度与更优能效。

2. 打造参考架构与设计指南

   双方基于各自的优势，从电网接入、配电与储能、机架供电、冷却系统等多个层面联合打造参考架构，帮助客户更快速、安全地构建下一代 AI 数据中心。例如：

   
   

• 针对英伟达 Rubin Ultra GPU 的 Kyber 机架系统设计配套电力方案；

• 形成可复用的“供电 + 冷却 + 监控”一体化设计模板；

• 为不同规模、不同阶段的 AI 工厂提供可扩展、可演进的架构选项。

3. 探索在 NVIDIA Omniverse 蓝图中的应用

   英伟达 Omniverse 为数据中心与 AI 工厂提供了强大的数字孪生平台，可以在虚拟空间中对复杂系统进行建模、仿真与优化。

   伊顿正在与英伟达共同探索：如何将伊顿的电力设备模型、控制策略与运维数据融入 Omniverse 蓝图，使客户能够在建设之前就对电力系统进行：

   
   

• 能效与容量评估；

• 故障场景模拟；

• 投入产出与生命周期成本分析。

通过这种“先在虚拟世界里建一次，再在现实世界里建”的方式，帮助客户更好地控制风险、缩短建设周期、提升投资回报。

四、从电网到芯片：伊顿构建全栈能源管理生态

伊顿在此次合作中的核心优势，来源于其长期深耕的“从电网到芯片（Grid-to-Chip）”理念。

这一理念强调：面对 AI 数据中心和 AI 工厂，能源系统不能只盯着某一个环节，而必须贯通从电网接入到机柜、再到芯片级供电的全链路视角，实现系统级优化。

1. 完整的产品与技术组合

围绕这一理念，伊顿构建了覆盖数据中心“白区 + 灰区”的多层次产品组合，包括但不限于：

• 智能配电系统

  
  

• 中压/低压开关设备与保护装置；

• 母线槽系统与高压直流配电解决方案；

• 面向 AI 负载的高密度供电与配电模块。

• 不间断电源与备用能源解决方案

  
  

• 高效模块化 UPS 与储能 UPS；

• 面向高压直流场景的创新电力电子设备；

• 与锂电池、超级电容等多种储能技术适配的后备方案。

• 冷却与机柜相关系统协同

  
  

• 支持液冷、风冷或混合冷却的供电系统布局；

• 与热通道隔离、机架布局等基础设施协同优化。

• 数字化服务与能源管理平台

  
  

• 基于云端的远程监测、资产管理与预测性维护；

• 能效分析、碳排放评估与优化策略建议；

• 与第三方 DCIM、BMS、EMS 等系统的集成适配。

这种从设备层、系统层到平台层的全方位组合，使伊顿能够根据客户的实际情况提供一体化、可演进的能源解决方案，而不仅仅是单一设备的供应。

2. 面向 AI 负载的全链路优化思路

在 AI 驱动的数据中心中，“稳定、持续、可预测”的电力供应是业务连续性的前提，而“高效、低碳、易运维”的能源管理则直接影响运营成本与 ESG 表现。

伊顿在方案设计中重点关注以下几个维度：

1. 可靠性优先

   
   

• 通过 N+X 冗余架构、模块化设计与智能保护策略，确保关键负载在各种异常情况下仍能获得稳定供电；

• 借助数字化监控与预测维护，降低停机风险。

2. 能效与 TCO 优化

   
   

• 通过高压直流架构、减少能量变换环节、升级电力电子器件等方式提升整体能效；

• 在设计阶段就综合考虑投资成本、能耗成本与维护成本，实现全寿命周期优化。

3. 可扩展与可演进

   
   

• 通过参考架构、标准化模块与开放接口，帮助客户在满足当前业务需求的同时，保留向更大规模 AI 工厂演进的空间；

• 支持从传统数据中心平滑升级到高密度 AI 集群。

4. 绿色与低碳

   
   

• 结合新能源接入、储能协同与需求响应等方案，帮助数据中心提高绿电消纳能力；

• 通过能源管理平台为客户提供可视化的碳排信息，为可持续发展目标提供技术支撑。

五、客户视角：为什么选择伊顿携手英伟达的联合方案？

对于计划建设或扩建 AI 数据中心的客户而言，选择伊顿与英伟达的联合方案，主要有以下几方面价值：

1. 面向未来的架构保障

   
   

• 800V HVDC 架构与兆瓦级机架设计为未来 5–10 年的算力发展预留空间；

• 减少因架构落后而在短时间内再次大规模改造的风险。

2. 软硬一体的系统级能力

   
   

• 英伟达在 GPU、系统平台与数字孪生领域具备全球领先优势；

• 伊顿在电力电子、配电与能源管理方面具有深厚积累；

• 双方协同，为客户提供从芯片到电网的系统化视角，而不是各自为战的零散堆叠。

3. 更短的建设周期与更低的试错成本

   
   

• 参考架构与最佳实践可直接复用，减少方案反复与设计不确定性；

• 通过 Omniverse 等数字孪生平台在设计阶段进行仿真与验证，避免在实体建设后“边用边改”。

4. 专业咨询与长期伙伴关系

   
   

• 伊顿为计划部署英伟达解决方案或技术的客户提供咨询服务，从选型、方案设计到实施方案统筹参与；

• 在运行阶段，伊顿凭借全球服务网络与数字化平台，为客户提供长期运维支持。

六、管理层声音：协同推动 AI 基础设施的跨时代升级

伊顿电气集团总裁兼首席运营官 Heath Monesmith 表示：

凭借我们数十年来在创新电力管理解决方案领域积累的深厚专业实力与广泛的产品组合，伊顿在助力 AI 时代数据中心发展方面拥有得天独厚的优势。

与英伟达及其他行业领袖携手，使我们能够进一步推进“从电网到芯片”的战略布局，打造能够满足数据中心和 AI 工厂在电力、冷却与运营等方面严苛需求的系统解决方案。

这不仅是一句市场宣言，更是对未来 AI 基础设施发展方向的清晰判断：

只有将算力创新与能源创新深度耦合，AI 时代的数据中心与 AI 工厂才能真正实现可持续、高质量的长期发展。

七、结语：携手重塑 AI 时代的“能源底座”

展望未来，随着 AI 模型持续复杂化、AI 应用加速渗透千行百业，数据中心与 AI 工厂将承担更重要的社会责任与经济使命。

在这一进程中，以 800V HVDC 为代表的新一代电力架构、以“从电网到芯片”为核心的全栈能源管理理念，以及以数字孪生为代表的新型设计与运维工具，将逐步成为行业标配。

伊顿与英伟达的合作，正是朝着这一方向迈出的关键一步：

• 通过高压直流和参考架构，为 AI 数据中心提供更高效、更可扩展的能源系统；

• 通过数字化与仿真平台，将复杂的电力系统设计与运营“可视化、可预测、可优化”；

• 通过从电网到芯片的全栈视角，帮助客户在追求极致算力的同时，实现能源利用效率与可持续发展的双重目标。

在 AI 时代的浪潮之中，算力是引擎，而能源是燃料。

伊顿将与英伟达及更多产业伙伴一道，持续以创新动力管理技术，为全球 AI 工厂与新一代数据中心构筑坚实的“能源底座”，加速推动数字世界与物理世界的深度融合。