通過"算力+冷卻+電源"全棧集成，為全球客戶提供顛覆性的部署速度、成本效益與能源效率

新加坡2025年10月1日 -- Super X AI Technology Limited（納斯達克代碼：SUPX）（以下簡稱"公司"或"SuperX"）今日發布其數據中心級解決方案??SuperX模塊化AI工廠。該解決方案旨在徹底解決傳統AI數據中心建設周期長、成本高、能耗大、擴展難的核心痛點，為AI時代的算力部署提供了一種顛覆式的創新解決方案。

SuperX模塊化AI工廠：全棧式解決方案

隨著全球企業競相部署大模型應用，對AI基礎設施的需求呈指數級增長。然而，傳統數據中心長達約18-24個月的建設周期已成為制約AI發展的關鍵瓶頸。SuperX模塊化AI工廠通過將算力、冷卻和電源系統在工廠進行預制化和深度集成，并通過減少樓宇建設工程量，預計可將現場交付和部署時間縮短至6個月以內，使客戶能夠以最快速度搶占市場先機。

核心優勢一覽：

SuperX模塊化AI工廠包含多個預制化核心組件的全棧生態系統，包括：

• SuperX NeuroBlock：單個核心算力單元 SuperX NeuroBlock通過采用液冷門方案，最高可支持24臺NVIDIA GB300 NVL72，功率高達3.5MW
• SuperX CryoPod：干式冷卻或冷水機組雙源冷卻，低能耗、無水運行。
• SuperX Energy Vault & Green Energy Storage：儲能系統將延長綠色電力使用時間。
• SuperX Greenport & HyperGrid：預制化HVDC配電，部署快、效率高。
• SuperX Power Core：工廠預制，現場即裝；減少占地面積；支持生物柴油，降低碳排放，助力"雙碳"目標。

SuperX模塊化AI工廠，其創新點在于將算力、冷卻、電源高度集成，變"復雜定制"為"標準化產品"，實現即插即用。20MW的單模塊占地預計僅需6,000?，可按需擴建，以"搭積木"的建設方案可無限擴張增加算力。

SuperX模塊化AI工廠：重新定義AI基礎設施的四大核心價值

SuperX的解決方案并非單一產品的革新，而是通過"四維價值模型"對AI基礎設施的交付、成本和效率標準進行了系統性重構：

1. 超快交付：所有核心模塊，包括算力、冷卻和電源單元，均在工廠完成預制、集成與測試。現場只需進行快速拼裝，預計可將現場部署時間縮短至6個月內，讓AI算力近乎"即插即用"。
2. 超高密度: 方案的核心算力單元 SuperX NeuroBlock最高支持24臺NVIDIA GB300 NVL72，功率高達3.5MW，為傳統方案的7倍^[2]。通過與高密度液冷和HVDC供電系統的深度耦合，實現了高度的算力密度，同算力密度下占地面積大幅度減少，從而在更小的物理空間內釋放更澎湃的算力。
3. 極致能效: 方案全面采用高壓直流（HVDC）供電技術，將端到端供電效率提升至98.5%以上，并結合先進的液冷技術，使整體PUE（電源使用效率）低至1.15，對比傳統風冷（PUE約1.5^[3]）方案總體能耗降低23%。
4. 超級靈活: "模塊化"是該方案的核心。客戶可以根據業務需求，從單個模塊起步，未來按需進行"1到N"的無縫線性擴展，大大地降低了客戶初期的資本開支（CAPEX），并能完美匹配AI業務快速迭代的特點。

SuperX向 "標準定義者"的戰略升級

AI算力落地最重要的因素，就是部署的速度及長期能耗節省，傳統數據中心的建設模式較難匹配AI時代所需要的快速迭代需求，SuperX 模塊化人工智能工廠旨在解決這一瓶頸，它能夠實現更快的部署和更節能的運營，我們相信這可以提升客戶的投資回報率。SuperX模塊化AI工廠的發布，標志著我們將AI基礎設施從‘工程項目'轉變為‘標準化產品'，同時也標志著SuperX向定義下一代AI工廠標準的解決方案提供商的戰略升級，致力于驅動傳統數據中心向AI工廠的全面轉型。

關于Super X AI Technology Limited（納斯達克代碼：SUPX）

Super X AI Technology Limited 是一家人工智能基礎設施解決方案提供商，為人工智能數據中心提供全面的產品組合，包括專有硬件、先進軟件以及端到端的服務。公司的服務涵蓋先進的解決方案設計與規劃、高性價比的基礎設施產品集成，以及端到端的運營與維護。其核心產品包括高性能AI服務器、高壓直流（HVDC）解決方案、高密度液冷解決方案，以及AI云和AI智慧體。公司總部位于新加坡，為全球的機構客戶提供服務，包括大型企業、研究機構、云及邊緣計算部署等。

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本新聞稿中包含的關于"SuperX模塊化AI工廠"的描述，包括其預計交付周期、性能指標（如PUE）、及成本效益等，為基于當前市場信息和模型作出的前瞻性陳述。該方案的具體參數、指標及最終交付成果可能會因客戶的具體項目需求、最終選址的地理與氣候條件、供應鏈情況以及其他多種因素而產生差異。

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來源：美通社