当前，行业已形成普遍共识：算力机房建成落地，并不等同于算力价值兑现。

面对IT负载陡升陡降的复杂工况，机房普遍面临告警海量难收敛、跨系统数据核对繁琐、故障影响范围难以判定、决策缺少有效依据等运维痛点。如何保障高价值GPU设备持续稳定输出算力，已然成为数据中心业主与运营团队的核心挑战。

面对这一挑战，在AI工厂分论坛现场，海清智元产品线负责人卞永军，分享了多光谱AI赋能数据中心基础设施智能运行的实践思考。

卞永军指出：“数据中心需要把分散的监测数据组织成可理解、可执行、可复核的运行事件，让算力设施在全运营周期内保持良好运行状态。”

“运维人员收到告警，真正需要弄清楚现场发生了什么、影响哪些设备、下一步该检查哪里。”卞永军表示，“AI可以协助整理更多维度的物理证据、匹配标准作业流程并输出处置建议；涉及到关键设备与高风险操作，最终仍交由专业人员复核决策。”

海清智元自研的智元起源大模型，可持续对标数据中心基础设施设备状态历史基线，区分正常负载波动与部件老化、散热劣化带来的异常偏移。

这套方案不仅能够有效压缩故障定位时长，减少无效巡检，还能沉淀运维经验，保障业务高水平连续性，将硬件投资转化为持续可用算力，提升基础设施全生命周期投资回报。