认知引擎：面向AI计算连续性的行级HVDC架构

AI训练会产生具有毫秒级突变的同步、阶跃主导的功率激增，从而破坏恒功率负载的稳定性(Choukse et al., 2025; arXiv:2508.14318)。我们提出了一种物理锚定的行级 $\pm 400$ Vdc架构，使计算连续性成为一种结构属性。DRU通过可控下垂提供快速能量；SST以有界斜率调节平均功率，且在PCC处无反向潮流和无高频输出；输入功率受限于有界的dP/dt包络线；薄膜电容和钳位电路吸收初始突变。该契约是明确的：$\pm 1\%$稳态带宽、$\leq 2\%$暂态偏差、$\leq 3$ ms恢复时间、$\geq 45^{\circ}$裕度、储备容量底线完好，从而产生主干和最低分支。充电遵循谷值跟踪（仅在低于平均值且有MW裕量时允许；每行斜率 $\leq 5$ kW/s）。保护采用时间分级（分支$\mu$s，行ms，MW秒）。扩展时无需重新调整即可保持从行到机柜/大厅/园区的恒定不变量。通过波形证据验证合规性（分支微秒级清除，$2\%/50$ ms保持，无反向潮流且PCC处无高频输出的FLISR）。其结果不是调参，而是一份关于连续性的契约。