華為在安徽蕪湖舉行的AIDC產業發展大會上釋出了全球首個3D資料中心，將供冷、IT裝置和供電系統分層部署，並把電池獨立置於屋頂。這一架構面向新一代人工智慧資料中心，試圖回應AI算力裝置功率密度持續提升、硬體迭代加快、傳統機房交付週期偏長等現實問題。
據華為高階副總裁、常務監事任樹錄介紹，3D資料中心借鑑高階製造工廠動力層與生產層分離的思路，把資料中心從二維水平佈置改為立體垂直部署。主體架構分為三層：第一層為供冷系統，第二層為IT裝置層，第三層為供電系統，鋰電池模組和冷卻塔則部署在屋頂。IT裝置位於供冷層與供電層之間，液冷管道和供電線路通過樓層垂直連線，以縮短供電、供冷路徑並減少線路損耗。按華為披露的資料，電力模組至機櫃的供電距離可由17米縮短至5米，IT供電容量由76MW提升至168MW。
分層設計還帶來分割槽散熱能力。伺服器晶片是主要熱源，IT裝置層採用液冷直接帶走熱量；供電及其他機電裝置則按不同溫度需求差異化控溫，以減少過度製冷帶來的能耗。在安全方面，供電、製冷和IT裝置分層隔離，並按POD（可獨立執行的最小資料中心單元）組織供電和製冷，單個POD出現故障時影響範圍可被限制在區域性區域。屋頂電池間採用獨立隔間、防爆結構、溫感煙感與可燃氣體探測、房間級和Pack級滅火、事故排風及定向洩爆等設計，形成多層防護。
交付效率是這套架構的另一重點。任樹錄稱，傳統資料中心通常按專案制序列建設，從規劃、設計、採購到現場施工和測試周期較長；3D資料中心把大量工序前移至工廠，核心機電模組在工廠完成預製、組裝和測試，現場主要進行裝配和連線。該專案於2025年6月30日正式開工，經過約一年建設，於2026年6月底完成交付，其中土建週期約5個月、機電安裝週期約3個月，測試和銷項移交各約半個月，形成標準化的9個月交付流程。大小機電預製化率超過90%，機電交付週期由傳統約6個月縮短至3個月左右。建設路徑上，華為先在貴安完成架構組合和裝置選型驗證，打通供電、散熱等關鍵鏈路，再在蕪湖完成首個專案落地，並將建築佈局、機電系統和交付流程沉澱為標準化設計與工程體系。
運維層面，供電、製冷和IT裝置被劃分到不同管理域，配合作業許可權和標準化流程，以降低運維人員的技能門檻與誤操作風險。華為還引入AI識別和智慧巡檢，對裝置狀態、現場作業和異常行為進行監測，推動運維從被動響應轉向主動預防。
在算力裝置迭代方面，據現場參觀瞭解，目前IT裝置層部署的是昇騰950系列產品，基於分層解耦設計，後續算力裝置迭代時可直接替換新一代產品，無需對資料中心整體架構進行重構。華為技術有限公司副董事長、輪值董事長汪濤表示，華為雲已在安徽、貴州和內蒙古三大樞紐佈局3D資料中心，匹配“東數西算”戰略和智慧算力規模化部署需求。他認為，隨著大模型規模持續擴大，10萬卡以上的算力叢集將成為基礎設施建設的重要方向，AI基礎設施需要適配高密度算力部署和快速迭代。
華為同時發行了《3D資料中心》專著，並開放《3D資料中心概要設計相簿》。全球計算聯盟（GCC）發起共建新一代AIDC新範式倡議，聯合中國電子技術標準化研究院、中國電子院、秦淮資料、華為等數十家產業鏈夥伴，推動指標定義、參考架構、標杆驗證及標準認證建設。
會上，京東和快手等公司也結合自身實踐分享了對AIDC演進方向的判斷。京東科技資料中心總經理王國君認為，AI規模化應用已使算力需求從階段性、臨時性投入轉向長期供給，資料中心服務物件也從單機房、單伺服器資源轉向算力叢集和資源池；京東雲推出液冷型智慧算力模組，將GPU伺服器、液冷機櫃、列間空調、水冷分配單元等整合為標準模組，單模組IT總功率可達1.5至2MW，最快45天完成交付，並在探索可再生能源消納、算電協同排程和跨區域算力能源網路。快手科技有限公司IDC技術負責人高磊則從高密算力、能源效率和園區運維三方面分享實踐，認為AIDC建設正從傳統專案制、序列交付轉向模組化預整合和並行建設，運營方式也將從依賴人工經驗轉向由規則、標準和智慧系統驅動；快手圍繞液冷、800V直流供電和智慧運維展開探索，並提出建立IT系統與能源系統的即時反饋機制，讓算力負載可反向排程能源、能源供給也能影響算力任務安排，同時開發了資料中心環境模擬器，對暖通系統進行毫秒級模擬以最佳化製冷執行。
從產業視角看，3D資料中心提供了一條以工程化手段應對高密算力的路徑：通過供冷、IT裝置和供電分層，縮短輸送距離、實現分割槽散熱，再以預製化建設壓縮機電交付週期。這一實踐把機房佈局、建設流程與運維方式結合起來，回應算力裝置快速迭代對基礎設施提出的新要求。與此同時，模組化交付、智慧運維和算電協同已成為京東、快手等企業共同探索的方向。隨著算力規模從單體機房延伸至大型園區，AIDC建設還需兼顧長期執行的可靠性與成本，這要求算力廠商、資料中心運營商和能源企業在設計、交付與排程等環節進一步協作。