《科创板日报》8月12日讯（记者黄心怡）阿里云今日宣布灵骏真武M890超节点实例正式上线，首批已在乌兰察布地域开售。就在前一日，《科创板日报》记者获悉，阿里云正计划将模块化数据中心的全球产能提升两倍以上。记者从采访中了解到，阿里自研芯片平头哥的产能正在持续提升，未来在其算力体系中的占比将越来越高。
▍平头哥AI芯片产能逐步提升
阿里云灵骏真武M890超节点是国内首个成功运行超2万亿参数大模型的超节点形态算力，Kimi K3和Qwen3.8 Max均已通过该实例对外提供服务。
据悉，灵骏真武M890超节点实例支持 FP8/FP4 低精度计算，通过ICN Switch 1.0 芯片Scale-up 互联规模由16卡拉升至64卡，卡间互联提升至800GB/s。在智能驾驶、具身智能等训练场景中，相比上一代真武810E，训练性能提升三倍。
支撑超节点集群的，是阿里云灵骏智算平台。依托HPN 8.0 训推一体网络，单集群最高支持 13 万卡异构算力混布，并可扩展至百万卡级。
截至今年4月，平头哥真武AI芯片累计出货56万片，阿里云全球数据中心总经理王朝阳介绍，平头哥的产能在逐渐提升。“未来非常确定性的是，国产自有芯片的产能会持续提升，占比越来越高。而产能提升时间大概不需要三年。”
AI时代来临，数据中心进入第四代——智算中心（AIDC）。数据中心的规模是过去的十倍，密度是十倍甚至几十倍，芯片也更加多样，需要兼容多种架构。阿里云也推进“一云多芯”战略，对多种芯片异构兼容。“其他的一些芯片我们也愿意去适配模型、适配应用。”王朝阳称。
据了解，基于全模块化设计架构CUBE 5.0，阿里云已将大型AIDC数据中心的交付工期缩短至100天。同样的工期，国内传统交付周期为6至12个月，美国为12至18个月。在大幅缩短工期的同时，阿里云数据中心整体建设成本反而降低10%以上。
目前，CUBE 5.0架构已在阿里云乌兰察布、中卫等数据中心试点跑通，并获得基于EN标准的欧洲CE认证和基于IEC标准的东南亚产品准入。今年，阿里云正计划将模块化数据中心的全球产能提升两倍以上。
王朝阳介绍，AI算力需求爆发，数据中心交付的速度要求变高。传统的工期为串行施工，每一步都依赖上一步的完工，比如先安装供配电，再接空调。阿里云通过全模块化的设计理念，各个环节并行生产，工厂制造后，预调至集装箱，再运抵数据中心，现场像搭积木一样吊装。
▍AI推理算力呈现从西往东下沉的趋势
本次超节点实例首发地域乌兰察布是阿里云五大超级数据中心之一，该数据中心的绿电占比约 45%。
王朝阳表示，选择乌兰察布的核心因素就是电价。这个地方的电价大概是在3毛2到3毛5之间。而华东、华南普遍六毛到九毛。一个吉瓦级的数据中心，放在乌兰察布和放在东部，每年电费相差50亿元。
根据王朝阳对AI算力分布规律的观察，以训练为中心的算力呈现从东往西纵深的趋势。西部有最便宜的电，结合西部土地广阔、气候凉爽，天然适合高能耗、对延迟不敏感的训练任务。这使得千卡、万卡集群最早出现在京津冀、长三角、大湾区，但万卡、十万卡集群基本都搬到了"胡焕庸线"以西。据了解，“胡焕庸线”即“瑷珲—腾冲线”，北起黑龙江黑河，南至云南腾冲，呈东北—西南走向，倾斜约45度，全长约4000公里。
而以推理为中心的算力则正好相反，呈现从西往东下沉的趋势。这是由于东部地区是AI推理需求的主力爆发点，用户在这里，数据和业务在这里，AI推理必须靠近用户。
王朝阳说预计，未来长三角、大湾区、京津冀三大经济圈，将来会出现大量的推理型算力集群，并逐步形成产业群的覆盖。“举个例子，新兴的产业，数字化基础非常好的产业一定会成为Token使用聚集区域。”
▍未来单机柜平均功率或将突破1000千瓦
随着数据中心进入智算中心（AIDC）时代。数据中心的规模是过去的十倍，密度是十倍甚至几十倍，芯片也更加多样，需要兼容多种架构。这都必须要有大量的电力供应。
王朝阳表示，这使得数据中心选址需要选择能源富集的地方，才能发展大规模的算力。其次，功率密度越来越大，特别是AIDC时代单机柜功率密度已经达到了100千瓦，未来两年之内还会出现1000千瓦的机柜。
与此同时，供给端的瓶颈正在从芯片向更上游蔓延。王朝阳举例：“最早是GPU产能不足，存储是一个瓶颈，后来电力供给又成为瓶颈，再后来光纤也出现瓶颈。中国一年生产6亿公里光纤，但仍然会出现瓶颈——因为一个十万卡集群就需要几十万公里光纤。而各个光模块也会出现瓶颈。”
谈及产能瓶颈，王朝阳表示，此前做过评估，在目前全中国产能约8吉瓦的情况下，可以比较好地覆盖当下芯片的产能需求。“可能会出现局部的问题、短期的问题，但整体上没有大问题。”
王朝阳还提到高压直流技术的重要性。“下一代数据中心如果采用240伏交流电，已无法承载当前密度，电缆在物理空间上超出物理极限。所以必须把电压升至400伏，甚至800伏、1500伏。随着密度继续升高，电压还在往上走。”
此外，风冷和液冷兼容几乎是AIDC的标配，如何实现更高配比、更好效果是持续优化的方向。
在算电协同方面，王朝阳认为，GPU时代功耗呈现垂直增长，这意味着需要用全新的技术来解决，目前中美在算电协同方面都进行了大量的尝试，但是仍然处在非常初级的阶段。相信随着算力中心的发展，会对当前的框架，包括电网的稳定性，包括发电企业等造成冲击，从而产生新的业态。
