11月20-21日，由CDCC主辦的“2025數據中心標準峰會”在北京國家會議中心成功舉辦。作為數據中心行業的年度高端會議，大會集聚數據中心全行業技術專家，直面AIDC的變化與未來發展。

在“智算未來：AI驅動的創新實踐”分論壇上，深度智控CEO李輝博士發表題為《新一代基于“PhyAI”的數據中心L4/5級能效智能體》的演講，直面AIDC規模爆發背后的高能耗挑戰，并提出以“物理AI”為核心的行業首個L4級能效智能體，為AIDC帶來可落地、可驗證的深度節能路徑。

伴隨全球人工智能技術的爆發式迭代與數字經濟的深度滲透，全球數據中心市場規模預計將在2030年突破1萬億美元大關。“AI的盡頭是能源”，算力激增背后是驚人的電力消耗。

目前大多數數據中心的實際 PUE 高于 1.3，盡管采用液冷等新技術的機房，PUE也常在1.2以上。單純依靠局部技術升級難以實現系統級能效突破，數據中心亟需從“單點節能”邁向“全棧智能”，實現從“制冷”到“智冷”的跨越。

深度智控作為最早踐行 AI 深度節能的領先企業，在2019年就在國家超級計算無錫中心落地了行業首個AI深度節能項目，使系統PUE從1.28降至1.21，能效躋身國際領先水平。

六年來，深度智控持續投入自研全球領先的 PhyAI（物理 AI）能效引擎，并基于此構建面向數據中心的 L4/5 級能效智能體產品體系。該體系覆蓋數據中心從優化設計、優化控制、診斷運維到電算協同的各個階段，也覆蓋水冷、風冷、液冷、蒸發冷及混合架構等各種應用場景，實現全棧“智冷”的全生命周期、全域的可驗證優化。 

EnergySim：PUE設計優化平臺 

在數據中心規劃設計階段，基于目標PUE，對服務器布置、冷卻系統配置、設備選型及運行策略，進行全年8760小時以及特性工況的仿真，從而全局優化系統設計。系統仿真引擎與優化控制引擎同源同架構，可確保系統優化設計的PUE目標實現落地。目前該仿真優化平臺已在數據中心及工業領域成功應用數百個案例。 

DeepSYS：PhyAI能效智能體

基于PhyAI引擎，對溫控系統中的風冷機組、冷水機組、風液混合系統、行間/背板空調等各種設備進行性能高精度AI建模，通過系統級仿真與全局尋優，實時從數百萬條運行路徑中尋優得到能效最高的運行控制參數組合，實現系統的最優運行控制，在3%的誤差范圍內逼近系統能效極限，在市場主流節能系統基礎上，能效普遍再提升10%-30%，系統部署交付時間從2周到2天。

DeepOS：診斷運維與電算協同平臺

基于PhyAI引擎，打通監控、視頻、工單等系統，實現從預警、診斷到處置的全自動、閉環的預測性運維；同時，平臺實現電力與算力、儲能與負荷側的實時調度優化，構建“以算力賦能電力、以電力保障算力”的雙向協同體系。目前該平臺已在國家某運營商、數據中心頭部集團等企業中成功應用，實現系統的預測性運維與電算協同優化。

深度智控的能效產品已成為全球互聯網巨頭、大型運營商與第三方IDC廠商的一致選擇，產品規模應用于水冷、風冷、蒸發冷、液冷以及混合系統場景，業務覆蓋東南亞、中東及美國市場，服務330余家行業頭部企業，典型案例包括：

1）某互聯網大廠華南數據中心，系統優化控制后年均PUE從1.32降至1.25；

2）數據中心某頭部集團，針對冷源與空調末端聯合尋優，系統節能率普遍超15%；

3）國家某運營商集團，針對數十個大型數據中心風水系統的聯合尋優，系統節能率普遍超15%；同時實現系統預測性診斷運維與電算協同優化。

4）馬來西亞Infinaxis智算中心，通過國際權威調試機構NV5 Mission Critical的測試，實現真正的AI全自動能效智控。

5）某算力國際巨頭AI工廠，新一代能效智能體的實時優化控制，實現液冷系統PUE從1.14降到1.09。

隨著AIDC規模持續擴大，深度智控將繼續深耕物理 AI 技術，用硬核創新與全球生態伙伴共同構建面向新AI時代的能效未來，助力數據中心更高效、更綠色、更智能。