事件：6月1日，西门子与英伟达、Fluence联合推出符合UL标准的DSX Vera Rubin NVL72AI数据中心参考架构，并且与nVent合作，共同设计热管理方案。

架构总容量为136MW，其中IT负载100MW，涵盖了从公用电网（标称34.5千伏）接入到中压配电、模块化低压电源模块，最终到机架接口的完整路径。该架构具有预制化、模块化、可扩展性等特点，能够减少现场施工复杂性，缩短调试周期，并保留扩展能力。

Fluence SmartStack储能系统具备支撑电压和频率穿越、黑启动、电网需求响应和AI负载平滑等关键功能，使得AI数据中心能在电力受限的环境中可靠运行并快速扩展。首套SmartStack已实质性完工并投运，单英亩承载500MWh+储能，可靠性98%+，兼容含电动车软包电芯在内的多种电池。长时储能（≥6小时）方面，凭借高密度和小占地优势竞争力突出，长时储能应用兴趣上升，SmartStack订单储备增长。

点评：此次参考架构的发布，进一步提升了储能的地位，储能不再只是”备用电源“的角色，而是被纳入AI数据中心参考架构的、能够支撑电网和优化负载波动的关键基础设施。

储能被纳入参考架构，未来在数据中心领域将获得更多关注。

英伟达AIDC架构演进：六年六代，功耗指数级攀升

英伟达数据中心六年间，单卡TDP（热设计功耗）翻了3.5倍，单机柜功率翻了6倍，供电架构被迫经历三次范式切换。

• 英伟达A100到VeraRubin的代际梳理

  来源：九方金融研究所整理

  这三次范式切换也主要集中在近两年：

• 第一个节点是2025年的GB200

这是英伟达首次在机架级方案中系统性引入800VHVDC架构。之前A100和H100时代，数据中心供电的主流方案是“交流市电→UPS→PDU→AC/DC整流→DC/DC降压→12V给GPU”，整整六级变换，每级都有损耗，端到端效率只有89%左右。

GB200开始，英伟达推的800VHVDC把链路砍到两级：“交流市电→工业整流器→800VDC母线→机架内DC/DC→12V”，端到端效率提升到94%。

• 第二个节点是2025年底的GB300

这代的标志性变化是BBU（电池备份单元）和超级电容器成为标准配置，来解决GPU峰值功耗的波动太大的问题。

以GB300 NVL72为例，72个GPU同时计算时，瞬时功率峰值可能达到平均功率的1.5-2倍。这种毫秒级的功率脉冲，电网和本地供电系统根本跟不住，会导致电压跌落甚至宕机。

BBU负责秒级到分钟级的备用供电，超级电容负责0.1秒内的瞬时功率补偿，两者协同才能“平滑”这种极端负载。

• 第三个节点就是2026年3月发布的Vera Rubin NVL72

这是英伟达第一款专门为“代理式AI（Agentic AI）”设计的机架级系统，72个Rubin GPU加36个Vera CPU，通过NVLink6互联，算力密度达到前所未有的水平。对应的功耗密度也创了新高——单机柜160-180kW，这意味着一个标准的100MWAI数据中心，只需要500-600个机柜就能填满。

如此高的功率密度，对供电系统提出了三个硬要求：一是必须上800VHVDC，传统54V方案铜耗太高；二是必须配BBU，否则功率波动会直接冲击电网；三是必须考虑液冷，因为风冷已经压不住这个热密度。

• 与之相应的，英伟达数据中心供电架构的演进，可以概括为三次范式切换：

• 第一次切换：从UPS到HVDC（2020-2024年）

传统数据中心用UPS（不间断电源）做备用，市电正常时走旁路，市电中断时切换到电池逆变。

UPS的问题是效率低（90-93%）、占地大、维护成本高。HVDC（高压直流）方案省掉了逆变环节，效率提升到95%以上。

国内HVDC的先行者是中恒电气，2015年就开始在阿里巴巴数据中心推广240V HVDC。但英伟达推的800V HVDC，电压等级比国内方案高了3倍多，技术难度不是一个量级。

• 第二次切换：从48V到800V（2025年）

这次切换的驱动力是铜耗。根据英伟达官方白皮书，800VHVDC相比传统54V方案，铜耗减少45%。

道理很简单：功率=电压×电流，电压提高15倍，同样功率下电流降到1/15，而线路损耗和电流平方成正比，所以铜耗大幅缩减。此外，800V方案把机架电源从64U缩减到外置，释放的机架空间可以多放GPU，这对算力密度是实质性提升。

• 第三次切换：从被动供电到主动储能（2025-2026年）

这是最深刻的变化。传统供电架构把电网当成无限大电源，数据中心只是“用电端”。但AI数据中心功率波动太剧烈，电网根本承受不了。

GB300开始，英伟达把BBU和超级电容内嵌到机架里，形成“电网+储能+芯片级缓冲”的三层架构。这本质上让数据中心从纯用电端变成了“用电+储能”的混合体。

西门子、英伟达、Fluence三方在2026年6月1日发布的参考架构，就是把这种三层架构标准化、工程化。

西门子-英伟达-Fluence三方架构：AIDC配储的终极方案

2026年6月1日，西门子、英伟达、Fluence联合发布了一套面向Vera Rubin NVL72平台的参考供电架构。这个时间点非常敏感——距离Vera Rubin发布不到三个月，说明英伟达在下一代产品发布前就已经把供电方案锁定。

这套架构的核心规格是136MW的AI数据中心供电系统，面向超大规模AI工厂。三方分工明确：

• 英伟达：提供Vera Rubin NVL72平台的技术规格和负载特性，定义芯片级的供电需求。

• 西门子：负责表前（Front of Meter）和表后（Behind Meter）的全价值链供电方案，包括中压配电、HVDC整流、工业电网方案。

• Fluence：提供电池储能系统（BESS），作为峰值调节和备用电源的核心模块。

• 三层供电架构详解

这套参考架构的核心创新在于把供电系统分成三个层次，每层解决不同时间尺度的功率问题。

• 第一层：表前发电与电网接入（秒级以上）

这是西门子最擅长的领域。136MW的AI数据中心，需要从电网接入中压电（13.8kV-35kV），经过变电站降压后进入场内。西门子方案的特点是模块化可扩展，支持从60MW到2000MW的灵活配置。对于AI数据中心，西门子推荐三种发电组合：

• 传统方案：燃气轮机（DLE）+电网接入，适合有稳定市电的地区。

• 低碳方案：联合循环电厂（CCPP）+氢能就绪，适合有碳中和要求的项目。

• 未来方案：光伏/风电+PEM燃料电池+Qstor BESS，实现零排放。

• 第二层：表后储能缓冲（秒级到分钟级）

这是Fluence的Qstor BESS发挥作用的地方。AI数据中心的功率波动有两个特征：一是频率高，GPU负载变化在秒级；二是幅度大，峰值可能是平均值的1.5-2倍。电网的响应速度跟不上这种波动，必须用储能来“削峰填谷”。

Fluence的Qstor BESS在这个架构里承担三个功能：一是峰值功率调节，在GPU负载突增时放电，避免冲击电网；二是备用电源，在市电中断时提供>24小时的供电能力；三是频率调节，配合电网做辅助服务，赚取额外收益。

• 第三层：机架级BBU+超级电容（毫秒级到秒级）

这是英伟达的“芯片到供电（chip-to-power）”方案。每个NVL72机架内部集成BBU和超级电容模组，形成最后一道缓冲。超级电容响应速度在0.1秒以内，负责应对毫秒级的功率尖峰；BBU用高倍率磷酸铁锂电池，响应速度在秒级，负责应对持续几秒到几分钟的功率波动。

英伟达官方数据显示，GB300的BBU模块可以在功率突增时提供高达20kW的瞬时功率输出，持续时间3-5分钟。这个时间窗口足够让上层储能系统（Fluence BESS）和发电系统（西门子燃气轮机）响应并接管负载。

小结

Fluence参与的场级BESS，是数据中心配储中容易被忽视的环节。一个136MW的AI数据中心，通常需要配置20-30MW/40-60MWh的BESS，用于峰值调节和备用电源。按1.5元/Wh计算，单项目BESS价值约6000万-9000万元人民币。

全球AI数据中心建设规划（2025-2030年）超过1000个，假设每个项目平均配20MWBESS，总需求超过20GW。这相当于2025年全球储能装机量的30%以上。数据中心正在从储能的“边缘应用”变成“核心场景”。

参考研报

• 20260511-华安证券-电力设备行业周报：数据中心配储订单落地，能源助力AI发展