AI 算力的持续爆发，正在推动一场基础设施领域的历史级变革。
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在此前落幕的 2026 世界人工智能大会 （WAIC 2026） 上，“ 算力基础设施的未来” 成为热门话题，一些此前公众曝光度并不算高的供应链龙头的展区，也成为了“ 热门打卡点”。
全球数字基础设施领域龙头维谛技术 （Vertiv） 的展台前人潮不断，其展示的算力中心 800 VDC 供电方案、Vertiv™ CoolChip CDU 解决方案等供电、液冷设备引起了不少观众、厂商和科技媒体的兴趣，展区 C 位的 IT 算力撬装模组解决方案 Vertiv™ SmartRun 引人驻足，主要面向 AI 高密算力场景，通过工厂预制来追求极致部署效率，看上去科技感十足，也是展馆中最为重磅的“ 大家伙” 之一。
就在这台“ 重器” 旁，维谛技术大中华区市场营销与产品应用部副总裁田军与我们进行了一次对话，描述他眼中算力基础设施的现状与未来。在他看来，展区的热闹氛围也有其产业背景，人们对基础设施底座企业的兴趣提升，一方面是因为算力瓶颈本就是 AI 产业的热门话题；另一方面，也是因为 AI 正在重构传统的算力基础设施，人们对未来都充满了期待，同时也有不少疑问。
那些答案和未来图景，不少需要追根溯源，从解决方案供应商处寻找。而以往更多被定位为技术提供者的厂商，也确实转变为了更重要的共建者、智能伙伴的角色。
据了解，维谛在 WAIC 2026 上以“ 全融合型物理基础设施” 为核心，着重展示了数据中心基础设施的未来形态，尤其强调与产业链伙伴加强生态协作，共建 AI 基础设施新未来。
维谛技术大中华区市场营销与产品应用部副总裁田军
数据中心迎来范式革命
“ 以前电是电，冷是冷，但在 AI 数据中心中，电和冷史无前例地耦合了。对于算力基础设施来说，这就是一场范式革命。” 在田军看来，AI 算力狂飙下，数据中心内部也发起了一场“ 隐秘的变革”，其剧烈程度同样超乎人们想象。
田军分析称，目前的产业变革中，有五大变化最值得注意，包括高热密度、交付速度、超大规模、系统复杂度和 AI 用电负载的脉冲特性。
“ 功率、密度、规模等种种变化，让数据中心的形态完全改变了，机柜呈现极高功率密度，极大冲击了传统的设计规范。”
针对这种变化，“ 全融合型” 的基础设施解决方案成了新的解决之道。而这需要解决方案商在 AI 数据中心基础架构方案设计中，同时考虑电的架构和冷的架构，并适应不同 GPU 供应商提供的不同代际的芯片，还要实现快速、规模化交付，帮助客户更快地用 AI 来兑现经济价值。
在数据中心大量部署 GPU 后，更多客户主动走向了维谛，原因就在于维谛是全球少数同时具备完整 Power Train（电链） 与 Thermal Chain（冷链） 能力的供应商之一。
与此同时，维谛近年来积极引领预制化、模块化数据中心技术发展，本质还是融合、标准化，以便用最快的速度建设、交付规模愈发庞大的数据中心机房。
800 VDC 和液冷是确定的方向
数据中心的范式变革，正引发着供电架构和制冷方案的快速迭代。
传统低压供电方案在应对 GPU 等高功耗芯片时，面临传输损耗大、配电复杂等瓶颈；而 800 VDC 直流方案凭借更低线损、更简架构和更高能效，被谷歌、微软及国内头部客户视为下一代数据中心的“ 能效钥匙”，相关试点已密集启动。
然而，也有市场声音认为，800V 产业链配套尚不成熟，设备改造成本高昂，且难以兼容现有基础设施，恐难以全面推广。
在制冷领域，液冷普遍被视为大势所趋，但对风冷的替代进度尚有不同看法，针对液冷，未来单项冷板、浸没液冷以及冷板浸没融合的液冷方案，谁能成为技术迭代的最终方向也存在不少争议。
在田军看来，800 VDC 和液冷是十分确定的方向。
他解释称，以目前 GPU 的功耗和 AI 服务器的密度来看，不采用 800V 已很难将电送入，考虑到未来芯片和服务器还会继续迭代，升高电压是物理学的必然选择。与此同时，超过 800V 电压，又会突破很多器件的耐受极限，技术和标准也难以匹配，预计 800 VDC 将成为未来高密度 AI 数据中心的重要供电架构选择。
对于制冷来说，液冷取代风冷的确已成为共识，而在液冷技术方向上，未来的方向大概率会是用不同的技术方案去支撑不同的应用场景，以及不同的机柜功率密度。田军介绍称，维谛在冷板式、浸没式两大液冷技术路线上都有布局，以应对不同的制冷场景。
维谛此次 WAIC 上也展出了 800 VDC 直流新品，以及液冷交换单元 CDU。据了解，维谛还针对水资源有限的地区，率先推出带自然冷功能的无水氟液液冷系统解决方案，帮助客户在缺水地区也能轻松部署液冷。
虽然方向确定、维谛技术也已经投入大量研发资源，开发了适应当下数据中心技术迭代需要的新产品，但电链和冷链带来的挑战还未结束。
田军认为，目前全链路高压直流还有待进一步落地验证，许多过去的常规器件，如今已无法匹配 800V 的性能要求，一些安规、标准也亟待更新，而只有这些环节共同迭代，才能真正突破瓶颈。而在液冷方面，客户需求分散，导致研发负担大、部署效率低等问题，如何实现设计标准化是首要问题。
田军还表示，AI 芯片越来越快的迭代速度也对制冷和供电架构提出了更高要求，推动整个生态的厂家都要快速研发、快速迭代、快速验证、快速交付。
他介绍称，近年来，维谛持续深化与客户的研发共创模式，以更加开放、高效的协同机制，加速产品研发和基础设施创新。“ 现在是客户向我们公开路标，我们也公开技术，定完规格用一年时间迭代验证完成。三年变一年，推动基础设施建设模式和速度全面革新。”
如何跑通“Token 经济学”？
AI 如何落地形成经济价值，跑通商业模式已是当前最受关注的话题之一，而专门研究此类问题的“Token 经济学” 也成了热门学问。
在田军看来，虽然在垂直行业、具体场景中还没有清晰的 Token 价值衡量公式，但从模型端已经跑通的商业模式来看，这套“Token 经济学” 已显示出划时代的意义。“ 按 Token 计费，实际上就是按产出计费，这完全颠覆了以往按流量、按小时计费的传统模式。按照这种新的量纲来衡量经济价值，效率会变得更高。”
不过，很多人可能容易忽略这套新模式得以跑通的“ 底层逻辑”。这个“ 底层” 是“ 底层算力基础设施”，当客户为 Token 支付高昂价格时，就必然要考虑成本、交付速度等，只有底层算力基础设施建得够快，能耗够低，运行顺畅，才能在投入产出比上形成正反馈，真正跑通这套商业模式。
据了解，维谛近年来引入了“Token per Dollar”（每美元产出 Token 数） 的经济性指标、“Token per Watt”（每瓦特产出 Token 数） 的能效指标、“Time to First Token”（首个 Token 生成时间） 的业务敏捷性指标和“Token per Second”（每秒生成 Token 数） 的性能指标，以此构建了一套面向 AI 时代、以业务价值为导向的基础设施 ROI 评估框架。
而包括此次 WAIC 主打的“ 全融合” 概念、模块化方案、SmartRun 等核心展品，也都是匹配“Token 经济学” 和相关评估框架的全新模式。
田军解释称，AI 服务器非常昂贵、迭代也很快，从客户的角度来说，必然希望用最快的时间完成交付使用，尽早创造 Token 价值。而从资本的角度来说，则希望 Token 工厂的规模更大，并且投资一次到位，更快地带来更多回报。这必然要求算力基础设施领域有整体的设计思路和更快的交付方案、能力。
据他介绍，目前预制化、模块化的方案已成为全球共识，各个区域市场的接受度都很高。
当然，AI 落地的进程还在持续，Token 产业链也仍处在重构期，未来还会发生更多变化。
田军则表示，对于维谛来说，优势在于洞察客户和行业面对的挑战，公司也会坚持用自己所长去帮助客户解决挑战，共同助推行业突破天花板。
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