AI时代数据中心EPCO一体化能力构建初探

Bobby 2026-09-28 12:27 北京

摘要：近年来，随着 AI 大模型训练需求持续爆发、企业数字化转型加速以及绿色低碳政策趋严，数据中心行业迎来新一轮发展机遇^[1]。从当前产业建设实践来看，数据中心项目已经不能简单理解为一次性建设任务。客户更加关注的重点逐渐从项目是否按期交付转向投产后是否能够长期稳定运行。工程总承包（Engineering、 Procurement、Construction，EPC）模式在提升建设组织效率、缩短项目周期方面发挥了重要作用，然而，设计、施工与运营阶段相对独立，其在数据价值挖掘等方面仍存在不足。全生命周期总承包（Engineering、 Procurement、Construction、Operation，EPCO）一体化模式是在 EPC 模式基础上的延伸，其核心并非简单叠加运维服务，而是将运维逻辑融入项目设计、建设全过程，实现建设阶段与运维阶段的有效衔接。本文结合数据中心产业发展趋势，从传统建设模式存在的问题出发，分析EPCO一体化模式的价值，探索数据中心EPCO能力体系建设路径，为未来算力基础设施建设模式创新提供参考。

关键词：AI；数据中心；EPCO；生命周期；数智运维；算力基础设施

0引言

在国内，数据中心作为承载数据存储、计算与各种系统稳定运行的核心载体，是支撑数字经济运行的重要基础设施。近年来，在国家“东数西算”战略的推进及云计算、人工智能、大数据等新技术的发展下，数据中心的规模不断扩张，数据中心的定位也在发生改变。人工智能应用持续拓展，算力需求不断增长，数据中心的功能定位也由传统的信息存储逐步向通用计算、智能计算及超大规模计算基础设施转变。数字经济升级、算力需求激增及人工智能发展等多重因素的叠加驱动下，我国数据中心产业正从“规模扩张”向“高质量发展”转型^[2]。

在国外，全球计算能力展现出持续、高速和稳定的增长，推动基础设施发展布局加速，基础设施则朝着更高性能和更好协作的方向演变^[3]。国际数据中心全生命周期总承包（Engineering、Procurement、Construction、Operation，EPCO）建维一体化正处于快速发展阶段，其核心逻辑是由传统工程交付模式向全生命周期服务模式转变。谷歌作为全球最大的云计算和人工智能服务企业之一，其数据中心建设采用了“规划设计—工程建设—系统运营—持续优化”的闭环管理体系，具有典型的EPCO建维一体化特征。

与传统数据中心相比，新一代数据中心具有更高的技术复杂度。一方面，高性能计算设备的大规模部署使服务器功率密度不断提高，对供配电系统、制冷系统和机房空间提出新的要求；另一方面，业务连续性要求不断提高，使数据中心可靠运行能力成为客户关注的重要指标。因此，数据中心建设已经不能单纯关注工程交付，而需要更加重视建设完成后的长期运行效果。金华电信林田数据中心是运营商较早采用EPCO全周期管理模式的项目，实测电源使用效率（Power Usage Effectiveness，PUE）为 1.191（数据来源：中国电信）。谷歌数据中心平均 PUE 为 1.09（数据来源：谷歌官方）。

目前，数据中心客户更加关注投产后的综合表现，包括系统可靠性、能源利用效率、运维成本以及未来扩展能力。特别是在人工智能应用快速发展的情况下，智算中心对基础设施提出了新的要求，传统建设模式中建设和运营相互分离的问题逐渐显现。

从产业发展趋势看，数据中心建设正在由“工程交付模式”向“全生命周期服务模式”转变。探索EPCO一体化能力建设，不仅符合数据中心产业发展方向，也是工程服务企业提升核心竞争力的重要路径。

1 传统数据中心建设模式问题分析

基础设施建设方面，国内持续加大在算力基础设施上的投资，优化全国算力中心布局，以应对日益增长且多样化的算力需求^[4]。数据中心规模迅速扩大，建设规模由最初的 20MW逐步提高到现在的 120MW，并且液冷 2.0 高密度计算模组集群（Point of Delivery，POD）批量落地，数据中心交付时间要求在不断缩短。采用 EPC 总包模式推进建设，虽然可以统筹设计、采购、施工全过程，短期内提高了建设效率，但是对于占据数据中心整个生命周期近九成的长期稳定运营没有提前进行统筹。目前算力中心分为通算、智算、超算三个赛道，需求差异很大：通算机房需要保持负载稳定、弹性扩容；智算机房单柜功耗已经突破 50kW，对液冷散热、供配电承载、能耗控制、碳排放指标要求很高；超算机房则更关注运算精度和设备长时间连续运行的可靠性。在快速交付、高密度算力落地的行业趋势下，传统 EPC “建设与运营分段割裂”的底层缺陷被持续放大，叠加前置接维缺失带来的投产故障高发、工程隐患后置暴露等现实问题，衍生三大核心问题。

问题一：设计 - 施工 - 运维全链路断层，无法匹配高密度算力园区长期运营需求，客户综合价值诉求难以落地

传统模式采用建设末期介入运维的接维模式，设计、施工、运维三方信息、管理完全割裂：设计仅满足图纸规范指标，未结合后期巡检、运维实操优化空间布局；施工阶段主要关注工期控制、把控土建交付节点，压缩机电安装周期，大量隐蔽工程、工艺质量缺陷无法提前识别；运维团队项目竣工后仓促进场，培训以理论为主、缺少全过程实操沉淀。

根据实际案例可见断层带来的后果：土建阶段地面沉降导致电缆排管损坏、楼宇密封不严；机电阶段电缆敷设、轴类部件高温烤蓝、供电接线不规范等问题大量存在；机房设计没有考虑到 IT 机房的要求、POD 通道天窗供电的实际使用情况。投产之后集中爆发出很多隐患，部分机电子系统的故障率已经超过了 10%，形成了投产之后故障频发、事后被动处置的局面。运维团队没有参与到前期的建设当中去，主要依赖设备厂商提供故障处理支持，客户除了要承受持续故障造成算力中断带来的损失之外，还不能达到长期稳定的运行要求，在行业 PUE 不断降低、市场竞争日益激烈的情况下，传统的分段式建设方式已难以满足客户对稳定运行的要求。

问题二：工程全周期数据割裂无统一标准，建设数据无法沉淀转化为运维数字化资产

数据中心规划、深化设计、施工、测试阶段会产生海量核心资料：设备参数、施工影像、隐蔽工程台账、调试报告、图纸模型等，但传统 EPC 体系下建设平台、运维平台完全独立，缺乏统一数据流转、问题闭环标准，形成严重数据孤岛。

一方面，工程问题仅在竣工前开展一次性集中验收销项，隐蔽工程缺陷、工艺问题无法分阶段同步录入台账，无分布式销项机制；另一方面，项目竣工后所有工程资料仅作为验收档案封存，未同步导入运维管理体系，4P 操作文档、设备基准参数、隐患整改记录无法前置落地。数据采集无统一规范、隐患台账分散存储、缺少跨阶段数字化协同工具，直接导致运维阶段缺少故障溯源、能耗优化、设备预判的数据支撑，能源精细化管控、设备健康风险预测、跨专业应急协同能力全面不足，无法支撑数字化、标准化统一运维落地，与 EPCO一体化模式实现建设与运维数据贯通、提升数据资产利用效率的目标存在明显差距。

问题三：仅聚焦建设期一次性投资，缺乏全生命周期成本管控思维，难以匹配双碳绿色低碳战略要求

数据中心土建、机电一次性建设投入体量巨大，但长期运维能耗、设备维保、故障整改、备件更换成本才是项目全周期核心支出。传统 EPC 模式以压低初期建设成本为核心导向，设计阶段优先压缩供配电、制冷系统配置标准，忽视长期 PUE 优化、设备使用寿命、运维改造难度。

“双碳”目标下，数据中心的绿色化转型已成为国家战略的必然要求^[5]。在国家“双碳”战略、算力园区绿色低碳硬性指标约束下，该模式短板凸显：智算机房高功耗场景下，前期低成本制冷、供电方案会造成长年居高不下的能耗成本；建设期遗留的批量工程隐患，投产后持续产生整改、抢修、备件更换增量支出，大幅拉高项目总体拥有成本（Total Cost of Ownership，TCO）。同时，传统模式无前置运维体系落地机制，无法在建设期同步规划能耗计量、智能管控、节能优化配套体系，难以实现长期 PUE 持续走低的绿色运营目标，不符合行业可持续发展与国家低碳政策要求。

2 数据中心EPCO一体化模式建设价值和意义

EPCO 一体化模式是在 EPC 基础上的深化发展，其核心变化在于将运维环节纳入数据中心建设全过程。从形式上看，EPCO是在 EPC 模式基础上增加运营环节，但实际上，其代表的是企业能力体系和价值模式的变化。传统 EPC 模式主要解决工程建设问题，而EPCO模式关注的是数据中心从规划建设到长期运行全过程中的价值实现。

数据中心是长期运行的基础设施，它的建设质量、运行效率、绿色节能水平和服务能力之间存在着较强的关联性。所以EPCO一体化的能力要包含技术工程、数字化能力以及运维管理能力。

价值一：基于客户角度推进项目运营，满足客户需求由一次性交付向持续服务转变

传统 EPC 模式的价值实现主要集中在建设阶段，项目交付后企业与客户之间的联系相对减少。而EPCO一体化模式通过运维服务延长合作周期，使企业能够持续参与数据中心价值创造。这种模式下，企业提供的不仅是工程建设能力，还包括运行优化、能源管理、系统升级等综合服务。从产业发展角度看，EPCO 推动工程企业由传统建设承包商向基础设施综合服务商转型，增强与客户的长期合作关系。

价值二：EPCO 一体化标准规范统一，确保全生命周期价值最优

EPCO 能够最大限度解决设计、施工和运营之间的割裂问题，提高全生命周期的管理能力，从而提升项目安全、质量、进度和成本的目标管控水平^[6]。其核心并不是简单扩大工程承包范围，而是改变数据中心建设与运维之间的关系，使运维需求能够提前影响规划设计，使工程数据能够持续服务于运行优化，从而实现基础设施价值的长期释放。

价值三：通算、智算与超算场景的演进，一体化能够带来 PUE 总体最优

数据中心运行周期通常远长于建设周期，建设阶段的决策会长期影响运维效果。鉴于数据中心运维管理面临的挑战，对数据中心稳定性和可用性的高要求^[7]。EPCO 一体化模式要求运维经验提前进入设计阶段，使工程方案不仅满足建设要求，也符合未来运行需求，如图1 所示。在数据中心建设过程中，高性能计算设备带来的高功耗、高散热需求，使传统机房设计理念面临挑战。通过运维人员参与前期设计，可提前优化供电架构、制冷方式和设备布局，提高数据中心长期适应能力。这种变化意味着数据中心建设目标由“完成工程”转向“建设可持续运行的基础设施”。

价值四：一体化使得工程资产向数据资产过渡，运维数据价值激活并显现

EPCO 模式强调数据贯通。建设过程中产生的数据，不应项目结束而停止使用，需进入运维体系持续发挥价值。通过数据中心EPCO一体化平台为设备管理、故障分析和能源优化提供支持。例如，通过分析设备历史运行数据，可以发现潜在故障趋势；通过能源数据分析，可以优化制冷和供电策略。因此，EPCO 模式实际上推动工程资产向数字资产转变。

从商业模式看，EPCO 项目的关键是建立与长期运营责任相匹配的商业模式。采用“建设服务费 + 基础运营服务费 +绩效服务费 + 增值服务收益”的组合方式。业主可以通过长期合同获得稳定的建设和运营服务；服务商可以通过长期运营收益覆盖前期投入，并通过 PUE 优化、故障减少和运维效率提升获得增量收益。最终形成由“工程利润”向“工程 + 运营 + 能源优化 + 数字化服务”多元收益转变的商业模式。此类模式下，不能将所有风险简单转移给EPCO服务商，而应根据风险来源进行合理分配。

从经济性看，EPCO 并不意味着初始建设投资一定低于传统 EPC，其价值主要体现在全周期成本优化。EPCO 并非适用于所有数据中心项目，其适用性主要取决于项目规模、运营周期、客户需求、资金能力和专业化运维要求。

3 数据中心EPCO一体化能力体系构建创新、实践与探索

EPCO 一体化能力体系的构建，推动建设稳定高效的基础设施，需要综合考量数据中心的建设质量、运行效率、绿色节能水平与服务能力。因此，EPCO 一体化能力必须融合三个能力：数字化能力、工程技术和运维管理能力，突破传统工程管理模式。

数据中心EPCO一体化能力构建目标：立足国家算力战略发展需求，构建数据中心EPCO一体化建设蓝图，根据行业 PUE 持续降低要求，以及行业从通算向智算、超算逐步转变，满足客户差异化需求，解决传统模式的建设及运营问题，构建标准规范，基于运营商、大厂以及产业链的不同建设运营模式，建立匹配的差异化未来行业发展所需的多方能力，根据不同业务场景和运营模式完善人才结构，形成覆盖数据中心全生命周期的EPCO服务能力。

从以往实践经验来看，组织协同能力、全过程标准规范管理能力、差异化全栈运维能力以及数智化管控能力是数据中心EPCO一体化能力体系四个支柱。在数据中心生命周期过程中，这四个支柱能力相互作用，共同实现项目价值。

3.1 基于客户需求，从项目经营向客户经营角度出发，构建组织协同能力

传统项目管理模式更多关注建设周期内的任务完成情况，例如设计是否按计划完成、设备是否按时到货、施工是否满足节点要求等。但在EPCO一体化模式下，管理目标需要发生变化。项目是否成功，不仅取决于是否按期交付，更取决于投产后是否能够长期稳定运行。因此，组织模式需要从阶段管理向生命周期管理转变。在实际项目实施过程中，运维团队应在规划设计阶段参与项目建设，将未来运行过程中可能遇到的问题反馈到建设阶段。EPCO 一体化模式不再只是项目交付，而是实现客户全生命周期价值管理。

3.2 构建不同层级数据中心标准规范，提升全过程专业一体化能力

运维能力是EPCO一体化模式最核心的能力之一。数据中心运维涉及专业类型多和复杂程度高的特点。根据行业L0-L4 分层标准（L0 楼宇系统层、L1 机房基础设施层、L2 IT基础设施层、L3 软件平台层、L4 业务应用层），系统拆解各层级架构构成，同步搭建分层运维体系，明确各层级运维职责、流程与标准，实现架构与运维的深度协同，兼顾稳定性、合规性与可扩展性。运维服务层级从 L0-L4 全栈服务范围，如表 1 所示。

运维标准化 4P 文档体系，4P 文档体系整体框架与核心价值，4P 文档体系由 SOP 标准操作、MOP 维护作业、EOP 应急处置、AP 行政管理四类文件组成，是运维标准化核心，覆盖 L0-L4 全栈操作、维保、故障处置及行政全流程，如图 2 所示。统一操作规范、减少人为失误，支撑人员快速上岗与跨岗协同，满足合规认证与事故追溯，保障 SLA 标准化交付。

3.3 针对不同数据中心建设模式和分类，提供差异化的匹配能力与服务

针对国内电信运营商、字节跳动、腾讯、阿里巴巴等不同大厂客户，围绕不同客户的建设需求及运维问题开展针对性分析，研究需要的服务和产品。例如在运维方面，以客户的实际需求明确从 L0-L4 的不同层级运维内容和边界，再根据内容规划配套的服务，构建差异化能力将服务模式化。

3.4 积极推进 AI 数智化技术应用，推动数据资产运营，发挥EPCO一体化的深入应用和价值体现

在智算、超算等场景中，对数据中心的工作连续性和可靠性有着很高的要求，任何设备状态异常都会造成业务运行中断。依靠人工巡检和人工经验判断的传统运维方式，在面对设备数量庞大、系统复杂程度高以及运行数据快速增多的情形下，难以维持数据中心精细化管理的需求。运维过程中要由被动故障处理向主动风险识别、运行优化转变，并且要用数字化手段来提升数据中心管理水平。利用 AI 大模型强大的数据分析、预测和决策能力，可实现数据中心建设的优化设计和运维管理的智能化、自动化，从而提升数据中心的整体性能^[8]。AI 大模型可贯穿设计、施工和运维三个阶段，形成统一的数据与智能分析架构：设计阶段以建筑信息模型（Building Information Modeling，BIM）、设计图纸、技术规范及历史项目资料为基础，通过“大模型 + 检索增强生成知识库 + 专业算法”开展方案比选、规范校核和能耗预测；施工阶段接入施工影像、进度计划、物料信息和质量记录，利用多模态模型识别现场质量问题，并结合 BIM 模型进行进度偏差和工程变更分析；进入运维阶段后，则将楼宇管理系统、数据中心基础设施管理系统、能源管理系统及设备传感数据汇入统一平台，采用时序预测、异常检测与大模型知识推理相结合的方式，实现设备故障预警、运行状态分析和 PUE 优化，最终形成“数据采集—模型分析—辅助决策—人工确认—结果反馈”的闭环。对于EPCO一体化平台而言，数智化能力使工程项目从建设完成之后并没有结束，而是把在建设期间产生的数据应用于运维管理之中，进而实现数据驱动的智能化运维。如图 3所示。

3.5 依据数据中心发展趋势，匹配数据中心人才

根据行业发展及数据中心建设的最新趋势，目前仍缺少既熟悉工程建设流程、又掌握数据中心运行维护及数字化、人工智能技术的复合型人才，培养相应的前沿部署工程师（Forward Deployed Engineer，FDE）人才，构建匹配的人才梯队体系。

EPCO 一体化模式要求企业不仅具备传统工程实施能力，还需具备面向运维目标的工程管理的综合能力。通过运维前置，运维人员直接参与到深化设计环节，同时构建基于数据中心园区构建“园长—楼长—技术工程师—班组长—值班员”五级梯队现场运维人才队伍，并对不同层级运维需求，尤其信息技术（Information Technology，IT）、数据技术（Data Technology，DT）等 L2 及以上的运维需求，打造并建设 FDE人才队伍，进而满足一体化服务需求。

4 结束语

在人工智能时代，数据中心已经由传统的信息基础设施发展成为支撑数字经济发展的算力基础设施。随着智算中心规模不断扩大和绿色低碳要求越来越高，数据中心建设的方式也发生了改变。从整个产业的角度来看，EPCO 一体化模式将会是数据中心工程服务未来的发展趋势。突破传统的建设与运维相分离的管理模式，把客户的需求、工程的建设、运维管理以及数字化优化等有机融合。EPCO 一体化模式不仅是业务链条的拉长，更是服务价值的重构。EPCO 不仅是一种新的项目管理模式，更是一种面向未来算力基础设施发展的能力体系。通过建设与运维深度一体化融合，实现数据中心全生命周期价值提升，并推动自身由传统工程服务商向新一代综合智慧服务商转型。

参考文献：

[1]北京博研智尚信息咨询有限公司 . 2025 年中国数据中心建设行业市场全景分析及前景机遇研判报告[R]. 北京博研智尚信息咨询有限公司，2025.

[2]徐张 . 全过程工程咨询模式下数据中心绿色低碳转型实施路径[J]. 建设监理，2026（1）：32-36.

[3]谢丽娜，郭亮 . 数据中心全球发展趋势[R]. IEEE， 2026.

[4]中国信息通信研究院 . 综合算力评价研究报告（2024年）[R]. 北京：中国信息通信研究院，2024.

[5]冯勇，句赫，段升位，等 . 绿色算力中心全生命周期用能管控平台设计与实现[J]. 电力勘测设计，2025（9）：42- 50.

[6]刘金典，芮烨豪，张逸，等 . 面向建筑全生命期的数字EPCO工程管理模式研究[J]. 建设监理，2026（6）：17- 22+27.

[7]王华明 . 大型央企数据中心一体化智能运维平台建设[J]. 数字通信世界，2025（1）：229-231.

[8]张锋锋 .AI 大模型优化数据中心建设和运维管理[J]. 港口科技，2026（2）：18-20.

来源：算力网

免责声明：我们整理和转载此文出于传播更多资讯之目的，不代表本号观点，亦不构成任何投资观点，如涉及作品版权问题，请联系我们，24小时内删除。

关注我们