一家人工智能基礎設施公司 KAYTUS 最近推出了一種千兆瓦級的集裝箱式液冷數據中心解決方案，並於德國漢堡舉行的 ISC 2026 超級計算會議上展示。KAYTUS 提供的數據中心解決方案是完全工廠預製的模組化設計，將基礎設施標準化為三個集裝箱單元：IT Cube、Power Cube 和 Cooling Cube。這種架構簡化了項目執行，並加速了部署時間表。
這一方法將確保高密度 GPU 集羣的建設質量一致，並加快運營啟動的時間。根據歐盟的人工智能工廠倡議，部署主權人工智能基礎設施的運營商在傳統建設模式下面臨多重挑戰，包括時間延長、地區建設質量不均及前期過度投資或分階段兼容性問題所帶來的高資本風險。KAYTUS 旨在通過全面預製數據中心來克服這些挑戰，包括 IT、電源和冷卻系統。
KAYTUS 的集裝箱式液冷數據中心解決方案提升了建設效率
根據該公司的説法，IT Cube 採用兩層堆疊架構，將計算機機架與上方布線分開。它擁有一個 3MW 的基礎單元，內置 18 個液冷機架，每個機架支持高達 227kW 的功率，並整合了脊樹網絡。Power Cube 負責關鍵的備份，配備獨立預製的 2,500 kVA 電力轉換單元和柴油發電機，以 2+1 冗餘設置排列，符合 Tier III 標準，防止在電池和發電機之間切換時發生電力中斷。
最後，Cooling Cube 使用雙子系統設計來管理極端熱負荷，結合了一個 4,200kW 的液冷源和一個 3,300kW 的冷水工廠，並備有 10 分鐘的熱緩衝罐和 72 小時的應急水儲備，以確保持續且可靠的氣候控制。
這種全預製的 Cube 架構將 18 至 24 個月的建設週期壓縮至僅 6 至 8 個月。此模型可使 3MW 單元在交付後的一個月內上線，從而加速收入產生並改善投資回報率。KAYTUS 通過單一供應商模型簡化項目執行，並減少部署風險，涵蓋從初步現場調查到製造、物流及持續運營的所有內容，並在一份合同下進行管理。每一根管道、閥門和自動轉換開關都在運輸到客户現場之前進行整合和驗證。
該公司對液體迴路進行壓力測試，並在電網開關上進行完整場景的短路模擬。當這些模塊到達客户現場時，工程上的猜測已經完全消失。
這一策略直面現代技術基礎設施中最大的不安因素——多供應商挑戰。當項目進度落後時，電氣團隊會指責冷卻承包商，而冷卻技術人員則責怪結構工程師。KAYTUS 通過將整個項目包裹在單一合同中消除了這種指責。財務計算可能會引起高層的關注。千兆瓦級的人工智能基礎設施通常需要大量的前期資本投入，這是一個巨大的賭注。如果需求發生變化，運營商將面臨被困的容量——空置且昂貴的混凝土外殼。
Cube 架構通過增量擴展模型解決了這一問題。它從 3MW 的基礎單元開始，隨著需求增長逐步擴展至 100MW 或千兆瓦級基礎設施。由於基礎電力和冷卻架構在各代之間保持一致，這些分階段的擴展不需要進行重大修改或幹擾性維護窗口。