本报告研究当前主流AI数据中心的传统供配电架构，重点讨论电能从公共电网进入园区后，经过中压开关、变压器、低压主配电、UPS、列级配电、机柜级AC/DC转换和板级DC/DC转换，最终到达GPU/CPU的完整路径。报告以Vertiv 2025年《The Data Center Power Train: Managing Energy from Grid to Chip》为主骨架，并结合IEA、TIA、Uptime Institute、ISO/IEC、NVIDIA、Open Compute Project等公开资料进行校核和扩展。为避免把“传统”理解为低密度企业机房，本文将传统AI数据中心界定为：设施和数据大厅仍以交流供电为主，UPS承担关键负载连续性和电能质量保障，Room/Row层采用PDU/RPP或Busway，机柜内再转换为约50—54V直流或更低板级电压。该定义覆盖当前已部署和正在建设的大量AI基础设施，同时与正在标准化的800VDC架构形成清晰边界。

研究表明，传统架构的核心工程目标是连续供电、故障隔离、可维护性和可扩展性。其技术成熟度高，设备生态和保护体系完整，但AI负载提高了机柜功率、负载瞬态和单位面积功率传输需求。NVIDIA公开资料显示，GB200 NVL72设计功率约120kW；GB300相关资料给出的设计功率约135kW，部分参考架构给出整柜最高约142kW。与此同时，Vertiv已将高密度机柜供电描述为超过100kW/rack的应用场景。高功率下，低电压配电带来的大电流、铜耗、线缆体积和开关容量迅速成为约束，推动数据中心从208V向415/480V交流配电演进，并进一步推动更高电压直流方案。

报告同时分析N、N+1、2N及A/B双路等冗余构型，并区分工程冗余术语与Uptime Tier、TIA-942 Rated等级。能效部分采用Grid-to-Chip视角，强调PUE只能评价设施整体能效，不能定位各级功率转换损耗。对于800VDC，本报告将其作为下一代方向讨论，而不作为当前传统架构的既定替代方案。NVIDIA、OCP及多家电气厂商正在围绕800VDC形成标准和产品生态，但保护、接地、直流故障开断、跨厂商互操作以及运维体系仍是工程化重点。

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