AI基礎設施及液冷解決方案供應商KAYTUS宣布，其AI運算艙（AI Compute Pod）榮獲2026年iF設計獎（iF Design Award）及紅點設計獎（Red Dot Award）。這項雙重殊榮不僅肯定了其在綠色低能耗運作方面的卓越表現——透過優化散熱及電力設計，每個機架可達130千瓦（kW）的散熱能力，電源使用效率（PUE）低至1.1——更表彰其在智能控制及高效營運維護（O&M）方面的創新。該解決方案實現了散熱與IT工作負載之間的秒級同步，並利用雙組控制策略，將散熱能源效率提升逾10%。
兩項獎項的評審團均強調，AI運算艙在小型化、模組化及智能化方面的卓越表現，肯定其提供卓越運算密度及能源效率的能力。其在封閉氣流管理、AI驅動熱控制及模組化擴展性方面的創新，在全球兩個最具競爭力的設計舞台上贏得一致讚譽。
KAYTUS AI運算艙榮獲2026年iF設計獎及紅點設計獎，為AI數據中心樹立新標準。 AP圖片
iF設計獎及紅點設計獎均被譽為「設計界奧斯卡」，是全球最負盛名且歷史悠久的兩項設計比賽，長期以來一直是設計卓越性的全球基準。單是今年的iF設計獎，便吸引了來自68個國家共10,003份參賽作品，由129位國際設計專家組成的評審團審閱，錄取率僅為0.75%。KAYTUS AI運算艙同時榮獲兩項殊榮，在全球眾多頂尖參賽作品中脫穎而出。
隨著AI訓練、大規模運算、高效能運算及科學研究對高密度運算的需求加速增長，傳統數據中心面臨部署時間長、空間效率有限及能源消耗上升的日益嚴峻壓力。
KAYTUS AI運算艙專為高密度運算應用而設計，無縫整合了卓越設計、營運效率及可持續性，為新一代AI數據中心樹立了新基準。
設計美學結合模組化彈性與效率
AI運算艙以現代工業設計原則為指導，採用線性模組化機架架構，將視覺優雅與部署彈性融為一體。標準化的機櫃尺寸及端板營造出簡潔、統一的外觀，而其簡約而堅固的結構則實現了無縫堆疊及可擴展的擴展。透過將高密度運算硬件隱藏於精緻線條之後，它呈現出一種沉穩、高效且獨具科技前瞻性的視覺吸引力。
模組化交付：部署速度提升70%，更快實現價值
儘管其視覺設計強烈強調美學，但AI運算艙的真正基礎在於其模組化架構。其高度整合的設計支援運算、儲存及網絡資源的按需橫向擴展，為不斷變化的工作負載需求提供彈性及效率。
AI運算艙具備工廠整合的冷熱通道封閉及免工程安裝方法，協助用戶避免傳統風冷數據中心常見的複雜現場施工要求。透過將AI伺服器及數據中心基礎設施整合為單一的交鑰匙解決方案，它將部署時間縮短了70%，使AI數據中心可在一個月內投入運作，並大幅加速AI模型訓練及實際應用的價值實現時間。
綠色設計：功耗降低30%，PUE低至1.1
可持續性是AI運算艙設計的每個環節不可或缺的一部分。該解決方案採用針對高密度工作負載優化的散熱架構，提供：
- 每個機架高達130千瓦的散熱能力
- 電源使用效率（PUE）低至1.1
- 數據中心佔地面積縮小高達60%
該解決方案進一步採用優化的電源架構，旨在支援兆瓦級（megawatt-level）電力輸送。透過簡化全功率短路徑設計及整合高效能不間斷電源（UPS），它確保電力以最直接的路徑到達負載，將數據中心佔地面積縮小高達60%。
不間斷電源（UPS）與配電組件的深度整合，進一步簡化了內部電氣連接，將功耗降低逾30%，並提升整體能源效率。
智能管理：精準控制每一瓦特
KAYTUS AI運算艙在其設計核心嵌入了先進智能。其由嵌套演算法實現的雙組空調控制策略，有助於防止局部熱點，同時將冷卻系統效率提升逾10%。統一的數據中心基礎設施管理（DCIM）平台透過單一介面提供集中管理，可對高密度微模組進行2D及3D可視化，並遠端控制關鍵冷卻組件。智能冷卻系統進一步在數秒內實時同步冷卻輸出與IT負載，消除了傳統系統常見的5至10分鐘響應延遲。利用基於AI的建模，該平台可提前一分鐘預測熱負載趨勢，並在需求前12至48秒調整冷卻輸出。經過1至2週的持續數據優化後，電源使用效率（PUE）可從1.5降至1.3。
除了業界認可，AI運算艙已在全球多個不同領域實現大規模部署。在金融及能源行業，僅860平方米的空間內安裝了12套系統共108個機架——提供比傳統數據中心高9至10倍的運算密度，電源使用效率（PUE）持續低於1.2，每年節省約4.5吉瓦時（GWh）電力。在科學研究及先進製造領域，該解決方案在短短四個月內，便為一個高端設備製造實驗室從規劃到調試提供動力，支援結構模擬及流體動力學分析等運算密集型工作負載，資源利用率持續高於90%。這些實際成果證明了AI運算艙的成熟度、快速部署能力及在全球範圍內經證實的可靠性。
KAYTUS是AI基礎設施及液冷解決方案的領先供應商，為雲端、AI、邊緣運算及其他新興應用提供多元化的創新、開放及環保產品。KAYTUS以客戶為中心，透過其靈活的商業模式，敏捷地響應用戶需求。
（美聯社）
KAYTUS作為人工智能（AI）基礎設施及液冷解決方案供應商，於ISC 2026展會上，發布其千兆瓦級、全預製集裝箱式液冷數據中心方案。該方案基於全廠預製模式，將數據中心標準化為三個模組化集裝箱單元，包括IT運算單元（IT Cube）、電力單元（Power Cube）及冷卻單元（Cooling Cube）。此設計實現IT、電力及冷卻系統的整合預製，支援更快部署及簡化項目執行。該架構可由3兆瓦基本單元，擴展至10兆瓦、15兆瓦、100兆瓦，以至高達1千兆瓦的AI工廠部署，並由KAYTUS提供單一供應商交付，涵蓋規劃、整合及營運。
阻礙歐盟AI工廠部署的三大主要挑戰
3兆瓦基本單元 AP圖片
歐盟的「AI工廠」倡議，正加速各成員國對主權AI基礎設施的需求，因運算部署正轉向大規模、高密度AI叢集，必須迅速部署、整合及投入運作。然而，依賴傳統數據中心建設模式的營運商，持續面臨三大挑戰：
部署速度已成為歐盟AI基礎設施項目的關鍵要求，營運商必須承擔高昂的圖像處理器（GPU）機架共置成本及龐大資本投資，以迅速投入運作並加速收入產生。另一方面，傳統數據中心建設通常需時18至24個月，電力、機械及冷卻系統往往由多個獨立供應商交付。這種分散的交付模式，可能導致供應商之間協調出現落差，造成進度延誤、成本超支及收入延遲實現。
建設品質難以標準化及控制，因各地區的本地建設能力差異甚大。熟練勞工往往有限且成本高昂，而傳統建設標準可能未能達到高密度AI系統的要求。此外，多工種現場施工，令結構、承重、電力及液冷系統難以保持一致品質，尤其對於支援高密度GPU機架系統的部署。
龐大前期資本承諾帶來重大部署風險，而分階段擴展可能產生基礎設施兼容性挑戰。若需求模式轉變，單一項目階段建設千兆瓦級AI基礎設施，需要大量資本開支，並增加閒置容量的風險。然而，分階段項目擴展，可能導致不同世代的電力、冷卻及設施基礎設施之間出現互操作性問題，令營運商需選擇前期過度投資，或日後承擔昂貴的改造及返工要求。
KAYTUS的差異化方案：三款標準化單元的全廠預製
與僅預製IT機架及液冷模組，而將機械及電氣基礎設施留待現場建設的方案不同，KAYTUS在工廠預製涵蓋IT、電力及冷卻系統的完整數據中心。該方案以三個標準化集裝箱模組交付，實現整合部署、提升系統一致性及加快投入運作時間。
IT運算單元：標準化、高密度運算基礎設施
IT運算單元採用雙層堆疊集裝箱架構，運算機架安裝在下層，整合的電力及數據佈線則經上層佈置。冷熱通道物理分離，以優化熱管理，而完整系統整合在工廠完成，以提升部署一致性及降低現場複雜性。
一個3兆瓦基本單元整合18個液冷運算機架、12個網絡機架、5個儲存機架及5個伺服器管理機架。每個液冷機架支援150千瓦電力密度，並設有明確升級路徑至200至227千瓦，以支援下一代AI加速器及高密度運算平台。冷卻分配單元（CDU）配置1+1冗餘，每單元提供1,200千瓦冷卻能力，支援高溫冷卻水運作，主側供水/回水溫度為攝氏35/45度，次側供水/回水溫度為攝氏40/45度。該系統亦整合標準三層脊葉核心網絡架構，允許多個3兆瓦單元互連，並作為統一AI叢集管理。次側液冷迴路、流量控制閥及洩漏檢測系統均在工廠完全整合。閥門控制可配置為手動操作、遙距電動控制或智能能源閥門管理，實現靈活的現場及遙距操作。
電力單元：冗餘、高可靠性電力基礎設施
電力傳輸單元（PTU）外殼及柴油發電機外殼獨立在工廠預製，以支援模組化電力部署。每個PTU額定功率為2,500千伏安，整合中壓變壓器、高低壓開關設備、高頻不間斷電源（UPS）系統，以及電網與發電機電源之間的自動轉換開關。配套的柴油發電機單元在付運前已完全組裝、整合及進行工廠測試。交付前完成全場景模擬測試，包括負載轉換開關及短路測試，有助確保電力可靠性、系統安全及加快現場調試。
完整的電力系統設計符合Uptime Institute Tier III級N+1可用性要求，採用2+1冗餘架構，以消除單點故障。若電網斷電，電池系統會橋接關鍵負載，同時柴油發電機啟動並接管供電，防止運算工作負載中斷。這可為高密度GPU叢集及關鍵AI工作負載，提供24小時不間斷運作。
冷卻單元：液冷部署的高效熱管理
冷卻單元整合兩個預製冷卻子系統：高溫液冷源及低溫風冷冷水機組，閉路冷卻塔安裝在外殼上層平台。液冷機組提供4,200千瓦冷卻能力，供水及回水溫度為攝氏35/45度，而冷水機組提供3,300千瓦冷卻能力，供水及回水溫度為攝氏18/24度。兩個子系統均整合冗餘水泵、水處理及壓力管理系統，以支援高可用性及運作穩定性。熱緩衝罐在電力事件後提供10分鐘備用冷卻，涵蓋發電機啟動時間，而72小時應急儲水則在供水中斷時支援持續冷卻。所有系統在付運前均在工廠進行壓力測試及故障轉移驗證，以降低現場調試風險。
快速部署、靈活擴展、一致品質、全生命週期支援
所有三種單元類型的全廠預製，從根本上重新定義AI數據中心的工程設計、整合及交付方式。透過將IT、電力及冷卻整合從施工現場轉移至受控的工廠環境，該模式可在部署速度、建設品質、資本效率及長期基礎設施靈活性方面，實現顯著提升。
加快收入實現時間是全預製模式的關鍵優勢。與傳統數據中心通常所需的18至24個月建設週期相比，預製單元架構可將部署時間縮短至約6至8個月，包括約一個月設計、三至五個月工廠製造及運輸，以及兩個月現場安裝及調試。
由於組裝、整合及系統級驗證在工廠完成，現場返工減至最少，調試風險亦降低。一個3兆瓦單元可在交付後一個月內投入運作，協助營運商加速收入產生、縮短回報週期及提高投資資本回報。
單一供應商問責制簡化項目執行並降低交付風險。KAYTUS根據單一合約提供端到端交付，涵蓋現場勘測、結構評估、水質評估、方案設計、工廠製造、貨運及清關、安裝、調試及持續營運支援。
這種單一聯絡點的整合交付模式，可降低項目管理開支、提高進度可預測性，並加強整個部署生命週期的問責制。
工廠控制的品質，確保跨部署的一致建設標準。所有單元模組均在受控工廠環境中，根據統一的工程及品質保證要求進行組裝、壓力測試及負載驗證。這種組裝精確度超越現場施工通常可達到的水平，並減少對可變本地施工勞工能力的依賴。
工廠預製方案有助從一開始就將液體洩漏、電氣故障及冷卻系統故障的風險降至最低。模組化架構亦允許單個單元進行維修或更換，而不會中斷整個叢集。整合的數據中心基礎設施管理（DCIM）監控，提供機架、配電、冷卻基礎設施及洩漏檢測系統的實時可視性，支援主動營運及更高系統可靠性。
增量擴展降低前期資本承諾，同時保留長期擴展靈活性。3兆瓦基本單元實現分階段部署，允許客戶從初始容量區塊開始，驗證運作，並隨著需求增長逐步擴展至100兆瓦或千兆瓦級AI基礎設施，而無需前期投入全部資本。由於電力及冷卻架構在不同部署世代中保持一致，擴展可在不對現有基礎設施進行重大修改或造成破壞性計劃維護窗口的情況下執行。這種方案特別適用於長週期AI基礎設施規劃，其中運算容量要求、GPU平台路線圖及客戶需求會隨時間不斷演變。
關於KAYTUS
KAYTUS是AI基礎設施及液冷解決方案的領先供應商，為雲端、AI、邊緣運算及其他新興應用，提供多元化創新、開放及環保產品。KAYTUS以客戶為中心，透過其適應性業務模式，靈活回應用戶需求。
（美聯社）
