2025年（6月11-13日）的上海国际动力设备及发电机组展览会（简称“动力展”）同过去有点不一样，这是因为AI数据中心的建设狂热吸引了全球各原始设备商前来参加。尽管对于用户而言，现今的AI应用，模型总能说出大概，但对于其背后是如何运作又似乎一片茫然。

本次，我们将邀请霍顿的资深应用工程师，用极简的方程式理解二进制背后的物理。

霍顿于1902年成立于明尼苏达，现工厂分布在美国、德国与中国，其核心业务为引擎用冷却风扇、离合器和热管理、电气化集成。他们的系统确保AI数据中心在突发断电时，应急柴油发电机组介入时的高效且可靠的冷却，采用聚乙烯基热固性材质的叶片避免了金属、尼龙的低效率和弱强度，满足对疲劳极限的无限寿命设计需求。在巴斯夫化学园的防爆，海上平台的高盐腐蚀，赤道与极地的气候下均获得应用。此外，霍顿的产品也广泛应用于微软、OpenAI、谷歌、Perplexity等的AI计算中心，正因如此，霍顿的工程师掌握了全球最前沿的技术资料，在本次展会中，除了带来尖端科技产品外，也希望尽可能的分享AI基建中架构与设计的诸多细节。

数据中心简史

早期的计算机很像现在的数据中心，一种集中式，旨在解决计算密集型和关键任务的计算机。例如：

1. Colossus - 艾伦·图灵为破解 Enigma 机器而建造的计算机。

2. ENIAC - 美国在二战期间设计的计算机，但直到 1946 年才完成。

它们都位于现今可被视为“首个数据中心”的房间。

1969 年发布的ARPANET 被誉为互联网的早期版本，当时作为政府项目设立在了华盛顿周围，而后来每代新数据中心的建立，也是从原本的基础设施进行拓展，最终造就了后来北弗吉尼亚州的计算中心的领导地位，如果从地图上看，该地区恰好位于华盛顿的西面。

1990年，作为老牌电信商的AT&T利用其优势取得了行业领先地位，只不过，AT&T优先考虑的是自身需求，而不是市场的实际情况，这为其它小型数据中心公司的崛起提供了契机。特别是2002年，亚马逊云计算服务的成立不仅彻底改变了行业，更影响到了地球上的每一个人。

2023 年的AI 狂热，由于其独特工作负载，靠得越近，性能越高的特性，并且，通过将机房转变为计算单元时获得的额外的集成优势，使得人们再次关注数据中心规模化。另外一个关键点是，AI训练实际并不需要用户在现场，因此可以在任何地方建设数据中心。 

也就是说，现代 AI 数据中心专注于规模、性能、成本，且可在任何地方建造。

如何构建 AI 数据中心？

根据多年的基建经验分析，AI数据中心会将50%的预算用于基础设施，另外的50%再分配给计算、联网和存储等计算机设备。

通常，AI数据中心土地由开发商（例如：微软、OpenAI、Equinix）取得后进行规划，然后，他们会选定某一家总承包商进行建筑工程的管理，而该总承包商再将根据功能模块（电气、管路、通风等）进行切分，对比，选择合适的分包商。在项目正式启动后，建筑工人会最先进入该施工地区，先完成基础的建筑物部分，相当于一个巨型容器的确认，然后再开始安装设备。

在基建工程的设备环节，大致可以分为电气和冷却两大类。其中，电气部分从连接到外部能源的主设备开始工程实施，然后到配电单元、不间断电源和服务器机架的电缆的铺设。其中，停电备用的柴油发电机是所有机房的标准配置，作为守护AI计算中心安全的最重要防线，正是霍顿系列产品的主要应用场合。而冷却设备则包括大型冷却器、冷却塔和HVAC（暖气、通风，空气调节） 等设备，最主要的目的是通过液体或空气冷却让服务器处于最佳工况，次要目的则是建立有益于人类生活和生存的室内环境。

隐匿的AI设备商

但是，如果从AI基建供应商中寻找霍顿会发现一个有意思的问题，用户并不能发现他的存在。这很像保时捷跑车里的博格华纳变速箱一样，非汽车发烧友并不会关心这类细节。这种现象通常被称作隐匿的供应商，事实存在却又鲜为人知的高级集成。

清单中的Generac、康明斯（Cummins）、卡特彼勒（CAT），其它常用的MTU腓德烈斯哈芬，以及中国制造的玉柴动力的柴油发电机组中均集成了霍顿的冷却系统。根据最近3年以来的AI基建数据，霍顿几乎成为目前AI用柴油发电机组冷却系统的行业标准，除却一些低成本、对可靠性要求不高的低端机房外，大多数AI机房均能发现其身影。

根据一些著名的AI数据中心的工程部介绍，分布式计算的AI任务需要大量的内存、处理器和高速网络支持，如果断电时备用电源系统的不可靠，可能导致数据丢失，甚至需要重新计算，浪费大量时间和资源，如果是服务商，还将面临客户投诉，申请退款等麻烦问题，最终耗费的成本远超廉价后备电源的节省下来的钱。所以，他们一般都会检查后备电源是否是AI专用设备，最简单的方法就是查看冷却风扇系统中是霍顿还是其它产品，因为目前AI专用机组的标配只有霍顿，如果发现设备不符合要求，就会直接与总承包商沟通替换，以确保整个AI数据中心的可靠性。

如何投资AI数据中心？

在入门级的普通机房中，大部分机会都属于私人投资者和风险投资公司。但AI数据中心的营收依赖于海量客户的集中，并尽可能设置更高的壁垒阻止新的竞争对手。所以，这个市场上通常都是上市公司去经营，例如微软、Google、阿里巴巴、百度等企业。

但投资AI数据中心的方式有很多种，进一步细分的话，可以列为半导体、网络、存储、云服务商、房地产、电力、电力管理和冷却系统等子类。在未来，这些细分领域都有机会受益于计算需求的增长，但同样，本轮热潮中，回报的多寡是由投资者的知识所决定的，工程学、计算机科学、科技史等的交叉理解，有效的分析并降低投资的试错风险。特别是，如果投资者在某几个特地领域中拥有专家级的知识储备，他们获得投资成功的可能性就会更大。

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