OCP Global Summit 2025_Google_Agile AI Architectures: The Fungible Data Center for the AI Era

drshawnchang
10月15日
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前言

在 OCP Global Summit 2025 上，Google 帶來了主題為 「Agile AI Architectures: The Fungible Data Center for the AI Era」 的演講。隨著 AI 進入智慧革命（Intelligence Revolution），Google 強調要用敏捷（Agile）與可替換性（Fungibility）的設計思維來建構未來的資料中心。這不僅關乎計算與網路效能，也涉及電力、冷卻、模組化與永續性的全面性革新 Agile AI Architectures The Fung…。

內容

AI 對社會與科學的廣泛影響

Google 提到，AI 不只是消費應用的推動力（如 Pixel AI 功能、YouTube Shorts、Gemini 搜尋摘要），也已深刻改變企業運作與科學研究。從金融、零售到製藥，再到 AlphaFold、AlphaGenome 等重大科學突破，AI 的滲透力跨足各領域 Agile AI Architectures The Fung…。

系統與 TPU 的協同設計

Google 的 AI 發展核心是 TPU（Tensor Processing Unit），目前已進入第七代。這些晶片搭配液冷、光網路重構拓撲、新電力傳輸架構，形成所謂的 AI Hypercomputer。此設計理念是「從晶片 → 系統 → 平台 → 生態」的全棧協同，帶來 10–100 倍的效能與能效提升 Agile AI Architectures The Fung…。

爆炸性成長與設計挑戰

過去 12–18 個月內，AI 加速器使用量增加 15 倍，ML 儲存量增長 37 倍，Token 流量已達 每月一千兆級。這種驚人的增長，加上 TPU/ GPU 快速迭代，以及資料中心的多元型態（Hyperscale、Neo-cloud、Colo），使得 電力、冷卻、網路與系統設計都面臨前所未有的挑戰 Agile AI Architectures The Fung…。

Fungible Data Center 的概念

Google 與 OCP 社群提出 Fungible Data Center 概念，核心包括：

電力：標準化 400V 架構、從單體式到分散式電源供應（Mount Diablo 專案）、引入固態變壓器與微電網，讓資料中心不只是用電端，也能回饋電網。
冷卻：推動液冷標準化（Project Dishes），並探索背門熱交換器等技術，確保 AI 高功耗下的高韌性。
機房設計：統一走道高度、重量與光纖佈局，並推動 第三方數據中心的遙測與安全標準。
安全與永續：採用 Caliptra 開源 Root of Trust，導入後量子加密，同時推動嚴謹的 AI 碳、水、電足跡量測方法（如每次 Gemini Query 僅需不到 5 滴水）Agile AI Architectures The Fung…。

AI for AI：用 AI 設計系統

Google 進一步提出 AI for AI 的願景：利用 AI 技術來設計 AI 系統本身。例如利用 AlphaChip 將 AI 用於 IC 版圖設計，縮短設計週期並提升 PPA（功耗、效能、面積）表現。未來 AI 可廣泛應用於硬體、軟體、韌體、製造與測試的系統設計流程 Agile AI Architectures The Fung…。

總結

Google 在此次 OCP 演講中清楚闡述了未來 AI 資料中心的挑戰與方向。Fungible Data Center 不只是標準化，而是要 跨越電力、冷卻、網路、永續性與安全的全面性革新。同時，AI 本身也將反過來成為系統設計的新工具，推動下一波巨量效能提升。

延伸觀點

技術影響
- Google 的 Fungible Data Center 與 400V 電力架構，將驅動 配電、液冷與矽光子互連 的進一步成熟。尤其在 AI 負載持續倍增時，光互連與高壓電供應會成為設計核心。
供應鏈觀察
- 液冷技術的標準化（Project Dishes）對冷卻系統廠商如 Vertiv、施耐德是重大機會。
- 分散式電源與固態變壓器需求，也可能帶動 電源管理 IC（PMIC）、功率元件（SiC/GaN） 的市場成長。
市場趨勢
- AI for AI 的設計理念，未來可能演變成 EDA 與雲端 AI 的結合，挑戰傳統 Synopsys、Cadence 的主導地位。
- 對於 Hyperscaler 之外的 Tier-2 Cloud 與企業資料中心而言，Fungible Data Center 的標準化將降低建置門檻，加速 AI 普及化。