浙江省人工智能学会
浙江省计算机信息系统集成行业协会
高登会展集团
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会议前言
液冷为何突然迎来爆发？AI 算力赛道，一场关键转变正在上演：液冷已经从 AI 服务器的 “高配加分选项”，进阶为高端训练机型的刚需标配。这并非厂商营销造势，而是 AI 芯片功耗持续飙升催生的必然趋势。
风冷散热已经触及物理性能天花板，叠加能耗管控、机柜部署密度、全生命周期成本三重因素驱动，液冷正成为大型智算中心无法回避的主流散热方案。
01 根本原因：AI 芯片功耗 已经撞破风冷的物理天花板
早年 H100 单卡功耗约 700W，而新一代 Blackwell B200 单卡功耗普遍突破 1000W；随着后续算力平台功耗继续攀升，单机柜功率轻松达到百千瓦级别。
但传统风冷存在难以突破的物理瓶颈：行业普遍认为，单机柜 40‑60kW 已是风冷方案的经济极限。
一旦超过该阈值，为了排出海量热量，只能被迫拉高风扇转速，随之而来的问题十分突出：
✅ 风扇能耗急剧上升，推高机房 PUE 值；
✅ 设备高分贝运转噪音，运维环境恶化；
✅ 高温触发 GPU 自动降频，造成算力损耗；
✅ 芯片长期处于高温工况，设备使用寿命缩短。
液体导热能力远强于空气，无论是冷板式还是浸没式液冷，都可以贴近热源完成散热，轻松承载单机柜 100kW 以上的高密度算力部署。
除了硬件物理层面的硬性约束，还有两大核心推手加速液冷落地：
02 两大主流技术路线 不是竞争，而是互补
当前液冷主要分为两大技术路线，二者的适用场景差异十分显著：
🔹冷板式液冷｜短期绝对主流（市场占比超 85%）在 GPU、CPU 等高发热核心热源表面贴合冷板，冷却液在冷板内部循环带走热量，其余部件辅以少量风冷散热。
优势：兼容现有服务器架构，支持存量 IDC 机房改造，运维难度较低，防漏液方案成熟；
适配场景：绝大多数新建高端 AI 训练集群。
🔹浸没式液冷｜中长期超高密度方案将整台服务器浸泡在绝缘冷却液当中，散热能力更强，PUE 可以做到更低，几乎消除风扇噪音。
短板：特种冷却液成本较高，服务器大多需要定制开发，维护复杂度高，存量机房改造难度大；
适配场景：超算中心、追求极致算力密度的大型新建智算中心。
全产业链受益供应商：
注：有业务≠液冷已是核心盈利主业
不少企业仍处于验证、小批量供货阶段。
算力竞争，早已不再只是芯片性能的比拼。电力供给、散热方案、机房基建，已然成为制约大型 AI 集群落地的三大硬性约束。
放眼未来 1‑2 年的短期周期，冷板式液冷仍将持续主导高端 AI 机房的增量需求；中长期来看，随着特种冷却液成本逐步下行，浸没式液冷会在超高密度算力场景持续渗透扩张。
风冷并不会就此彻底退出历史舞台，但面向大模型的高端 AI 训练服务器，已经正式迈入液冷时代。
本文仅做行业产业科普梳理，不构成任何投资建议。