行业痛点
• AI 基础设施的挑战已不再只是算力本身
• 电力、制冷、网络与运维往往被割裂设计
• 集成风险往往在部署和规模化阶段才集中暴露
制冷就绪能力
• 支持风冷、混合制冷及液冷就绪设计
• 明确机柜侧与基础设施侧的责任边界
• 面向高功率密度 AI 工作负载而设计
光沅纬来的方法论
• 以系统优先的 AI 基础设施架构
• 从设计之初即强调模块化、可复制与可扩展性
• 架构逻辑与超大规模数据中心的部署与运维方式对齐
光互连与网络架构
• 厂商中立的光互连架构
• 面向 AI Pod 的超大规模友好型网络设计
• 为未来带宽与代际演进预留空间
我们交付的内容
• AI 计算一体化单元
• 光互连一体化单元
• 智能电力与储能机柜
• 制冷就绪型基础设施
• 统一监控与遥测系统
部署与运维
• 工厂级系统集成与预交付
• 显著减少现场部署与调试工作量
• 监控系统可无缝对接现有 DCIM 平台
规模化模型
• 从单机柜扩展至多机柜 AI Pods
• 架构一致、接口一致、系统逻辑一致
• 无需重新设计即可实现规模化扩展
制造与生态体系
• 位于中国的制造基地，具备成熟的交付能力
• 高速光模块量产能力：200G–1.6T
• 具备工业级经验的电力与储能系统合作伙伴
• 规划中的美国本地团队，用于贴近客户与生态系统
电力与能量连续性
• 储能作为系统侧的能量缓冲单元
• 提升供电连续性与负载稳定性
• 园区级 UPS 与柴油发电系统形成互补
系统理念与设计原则
• 系统优先的 AI 基础设施方法论
• 光沅纬来以“系统优先”为核心理念。每一项架构决策——无论是电力、冷却、网络还是监控——都围绕可扩展性、运维清晰度和长期演进能力展开。
• 这一平台架构高度贴合超大规模客户的基础设施思维方式：模块化、可复制、易维护，并非一次性交付，而是面向持续扩展而设计。
系统边界与责任定义
• 光沅纬来明确界定 AI 基础设施系统所包含的交付范围，以及数据中心或现场设施所承担的责任边界。
• 这种清晰的责任划分有助于降低系统集成摩擦、缩短决策周期，并使客户与合作伙伴能够在不受具体场地条件限制的情况下独立评估 光沅纬来系统价值。
产品组合概览
• 面向 AI 基础设施的模块化构建单元
• 光沅纬来的产品组合由多个机架级模块化系统构成，这些系统既可独立运行，也可组合成更大规模的 AI 基础设施架构。
• 每一个模块均被设计为标准化构建单元，在保持整体架构一致性的前提下，实现灵活组合与部署。
• 包含系统AI 计算一体系统，光互连系统，智能电力与储能柜，模块化电池柜，集成式微型模块
系统构成与扩展模型
• 从单柜部署到 AI Pod 集群
• 光沅纬来系统通过可重复的系统组合实现横向扩展，而非依赖高度定制化的纵向设计。客户可基于同一架构逻辑部署单个机柜、多机柜组合，或完整的 AI Pod 集群，从而在 AI 工作负载增长过程中实现可预测的扩展与简化运维。
SKU 与容量矩阵
• 用于规划与技术对齐的参考配置
• 光沅纬来定义了清晰的参考 SKU 与容量区间，用于简化前期规划、预算制定及技术对齐流程。
• 这些 SKU 并非固定产品，而是结构化的起点，可根据算力密度、冷却策略及部署环境进行受控调整。
电力架构
• 面向连续 AI 负载的可靠供电设计
• 光沅纬来的电力架构专为连续运行和可预测负载特性而设计。
• 通过对齐超大规模客户的电力设计理念，系统实现了清晰的供电路径、明确的冗余选项，并可与上游机房电力基础设施实现无缝协同。
储能系统与电力连续性
• 通过系统级能量缓冲实现内建韧性
• 储能系统是光沅纬来架构中的关键组成部分，用于提升电力连续性、负载稳定性和整体运行韧性。
• 光沅纬来并未将储能定位为机房级解决方案，而是强调“系统侧”的能量缓冲能力，用于支持短时断电保护、负载平滑以及受控电力切换，从而对现有 UPS 与发电机体系形成补充，而非替代。
冷却架构
• 面向高密度 AI 基础设施的热管理策略
• 光沅纬来支持多种冷却方案，以适配不同 AI 工作负载和部署环境需求。
• 冷却被视为系统级设计要素，系统明确界定机架侧冷却方案与机房侧散热系统之间的接口关系，从而在算力密度持续提升的情况下，保持可预测的热性能表现。
光互连与网络架构
• 面向超大规模的、厂商中立的互连设计
• 光沅纬来的光互连与网络架构可无缝集成至现代 AI 网络体系。
• 通过支持厂商中立的光模块、结构化布线方案及面向 Pod 的网络拓扑，客户可在不重构底层基础设施的前提下，持续演进带宽能力与网络架构。
监控、遥测与运维
• 为系统集成而设计的可视化能力
• 光沅纬来系统在机架层面提供统一的电力、热环境及系统状态可视化能力。
• 监控与遥测功能以“可集成”为核心目标，能够对接现有 hyperscaler 级可观测平台与 DCIM 系统，而非引入新的运维孤岛。
合规与标准概览
• 面向北美部署要求的系统设计
• 光沅纬来系统在设计阶段即对齐北美主流数据中心标准与最佳实践。
• 合规性在系统层面得到充分考虑，以支持工程评审、生态伙伴验证以及项目级认证路径。
部署与交付模式
• 工厂集成优先，现场友好部署
• 光沅纬来采用“工厂集成优先”的交付模式，以减少现场施工工作量、提升部署可预测性并缩短投运周期。
• 该模式支持分阶段上线，以及在多个站点或区域实现可复制的快速部署。
典型应用场景
• 真实 AI 基础设施部署示例
• 光沅纬来支持多种 AI 部署场景，从边缘推理到大规模训练环境均可覆盖。
• 通过具体应用案例，展示系统如何组合与扩展，帮助客户直观理解 光沅纬来在其整体 AI 基础设施战略中的定位与价值。
示例场景
• 边缘 AI，AI 训练集群，模块化数据中心，AI Pods
