来源:思科微商情报局
2025 年 11 月 14 日,第二十七届中国国际高新技术成果交易会(简称“高交会”)在深圳国际会展中心(宝安)成功启幕。作为高交会同期核心活动,以“人工智能赋能未来产业发展”为主题的“中国高新技术论坛”同期成功召开。论坛由高交会组委会办公室联合中关村产融合作与转型促进会主办,汇聚全球顶尖科学家、世界 500 强企业高管及投资人,围绕 AI 技术前沿突破、产业落地路径与生态共建方向展开深度交流,为 AI 与实体经济融合注入强劲动力。
高交会上午的主题论坛聚焦量子计算与 AI 协同算力、工业“智造”升级、能源变革创新、低空经济应用等十大前沿议题,呈现一场“政策+实践+保障”的多维交流盛宴。深圳市政府副秘书长罗育德带队市工业和信息化局、市科技创新局相关领导出席,现场解读深圳支持 AI 与未来产业发展的地方政策,为企业落地提供明确指引;西门子中国胡建钧、思科封小韵、美的集团刘向阳、联想集团范建平、炜烨智算邱领、潞晨科技尤洋、招商局集团张家兴、IBM 咨询张信一等企业领袖,分享了各自企业在 AI 技术落地实体经济中的实践经验与典型案例。
其中,思科大中华区副总裁兼粤港澳大湾区总经理封小韵对 AI 数据中心发展的最新洞察格外引人关注。她开场便用一个形象的比喻:今天的 AI 数据中心就像非洲草原上的大型动物——体积巨大、消耗惊人,生存离不开“水源”和“食物”。随着生成式 AI 的快速发展,这一比喻正在成为现实。
封小韵以 GPT 系列生成式 AI 模型为例,指出从 2019 年到 2025 年,模型参数增长约 3000 倍,GPU 数量激增 5000 倍,使得 AI 的“智力”不断跃升。以 GPT-5 为例,其参数预计将达到数万亿级别,训练规模需要 5–10 万张 GPU,而单一大型数据中心最多支持 10 万张 GPU。这背后依赖庞大的冷却系统、巨大电力与充足土地空间,使得散热、能源和场地成为全球 AI 数据中心的三大瓶颈。 封小韵指出,十吉瓦级能耗的 AI 数据中心,其能源需求远超传统认知。以深圳大亚湾核电站及核电基地现有装机容量测算,连一个这样的 AI 数据中心都难以完全支撑,需要至少 5 个大亚湾核电站或 1.66 个大亚湾核电基地等量供电能力。这意味着未来数据中心选址将更像大型动物迁徙——必须寻找低电价、低人口密度、能源充足的区域,即“水源”和“食物”的保障。 面对巨型 AI 集群的挑战,思科提出了“驯服这头 AI 数据中心大动物”的四大技术积木,并创新了 DC 拓展架构 Scale-Across,以突破传统 Scale-up、Scale-out 和 DCI 结合方式的瓶颈,实现数据中心的灵活迁徙与优化分布。 第一块积木 高性能交换与路由平台 思科在 AI 数据中心网络方面积累多年经验,Nexus 9300 系列交换机通过大规模 Scale-Out 架构,为 AI 集群提供超高带宽和低延迟网络底座,是构建万卡级算力的关键组件。 第二块积木 Cisco Silicon One 统一芯片架构 该架构覆盖交换机和路由器全场景应用。G 系列专注于大规模横向扩展,P 系列则针对 AI 练优化和数据中心互联(DCI),模块化和高度融合设计降低部署难度、缩短创新周期,成为业界最具可扩展性的网络芯片平台之一。 第三块积木 光模块与硅光技术 思科通过 400G 双向 Bidi 光模块保护客户现有光纤投资,并推出专为 AI 基础设施设计的 800G 硅光模块,具备高可靠性、低功耗和高密度特性。同时,Acacia 光模块用于长距离互联的 800G ZR/ZR+ 已在国内头部 AI 平台落地,可覆盖 400G、800G、1.6T 全速率,并实现跨品牌互操作。在散热方面,思科将液冷直接集成到交换机中,包括冷板液冷(核心部件内部精准散热)和沉浸式液冷(整机浸没于液体),有效削减高密度网络设备散热压力,提高能效。 第四块积木 网络自动化与弹性 在 AI 训练高并发、低延迟的场景下,网络稳定性要求前所未有。思科将网络自动化、状态感知能力与 Splunk 平台结合,打造“可观测的 AI 网络大脑”。通过全栈可观测性,Splunk 可持续采集网络、GPU 集群、存储和应用的全域遥测,在单一界面呈现端到端运行状态,提前发现长尾延迟、拥塞或异常流量,同时支持自动化编排、自愈及安全弹性内建。 此外,封小韵特别强调了 P200 系列路由器在跨域 Scale-Across 构中的关键作用。传统实现 12.8 Pbps 带宽链路跨域互联的方式,需要大型模块化路由器和成千上万个端口,成本高、架构复杂。P200 通过 Silicon One 加深度缓冲能力,实现从 Scale-Out 到 Scale-Across 的跃迁:在训练流量暴增时吸收突发,避免丢包导致训练重跑;以固定槽位机箱替代超大路由集群,大幅降低成本和部署难度;实现多个 AI 数据中心园区、多个计算域之间的跨域算力互联,让企业构建真正可调度、可扩展的 AI 基础设施。 封小韵表示,AI 数据中心过去依赖三种扩展(Scale up, Scale out, DCI)方式,而思科通过“四大技术积木”与创新 Scale across 架构,为下一代 AI 基础设施提供了更高的能源效率、可扩展性和可观测性路径。通过“非洲草原大型动物”的比喻,她希望让业界看到 AI 数据中心未来发展的另一种思考方式。
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