在AI大模型持續(xù)演進的今天，數(shù)據(jù)中心正迎來一次底層架構(gòu)級的變革。
在TechWeek上海站《液冷2.0：廢熱資產(chǎn)化與算點協(xié)同創(chuàng)新》論壇上，優(yōu)刻得（688158）架構(gòu)師徐智宇圍繞“液冷技術(shù)在數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用與實踐”進行了系統(tǒng)分享，從行業(yè)趨勢、技術(shù)路線到規(guī)?；渴鸾?jīng)驗，深入解析了液冷如何成為AI時代算力基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)鍵能力。
過去，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心主要承載搜索、電商、社交等通用計算業(yè)務(wù)，CPU是核心算力單元，單機柜功率密度普遍在6-8kW，風冷足以滿足散熱需求。
但進入大模型時代后，一切都發(fā)生了變化。
當前主流高性能GPU單芯片功耗已達到700W-1400W，8卡AI服務(wù)器整機功耗突破14kW，單機柜功率密度快速邁向50kW、100kW甚至更高。與此同時，“東數(shù)西算”等政策持續(xù)推進數(shù)據(jù)中心節(jié)能降碳，新建大型數(shù)據(jù)中心PUE被要求降至1.25以下。
這意味著，傳統(tǒng)風冷體系已經(jīng)越來越難支撐下一代智算中心的發(fā)展需求。
AI時代，為什么液冷成為“必選項”？
AI大模型帶來的，不只是算力需求增長，更是熱密度的指數(shù)級攀升。
以當前主流GPU服務(wù)器為例，單臺設(shè)備功耗已經(jīng)接近甚至超過傳統(tǒng)單機柜的設(shè)計上限。對于大量部署GPU集群的智算中心而言，散熱能力正在成為制約算力釋放的核心瓶頸。
與此同時，風冷方案也面臨三大現(xiàn)實挑戰(zhàn)：
散熱能力接近物理極限：傳統(tǒng)風冷機柜經(jīng)濟散熱上限普遍在15-30kW，難以滿足高密度AI集群需求
能耗與PUE壓力持續(xù)增加：風冷數(shù)據(jù)中心PUE通常在1.45以上，而液冷可進一步降低至1.2以內(nèi)
空間與運維成本上升：風冷需要大量風道與空調(diào)（884113）空間，同時高噪音、高振動、高灰塵環(huán)境也會影響設(shè)備穩(wěn)定性
相比之下，液冷通過液體直接帶走熱量，大幅提升換熱效率，可有效降低能耗、提升部署密度，并顯著改善設(shè)備長期可靠性。
液冷已經(jīng)不再是錦上添花的優(yōu)化選項，而是高密度算力部署的核心基礎(chǔ)設(shè)施能力。
液冷技術(shù)路線，正在走向分層演進
目前行業(yè)主流液冷方案主要包括兩大方向：冷板式液冷與浸沒式液冷。其中，冷板式液冷是當前產(chǎn)業(yè)的主流。
其核心原理是在CPU、GPU等核心發(fā)熱芯片頂部部署冷板，通過液體循環(huán)直接帶走大部分熱量，兼顧高效散熱與現(xiàn)有服務(wù)器架構(gòu)兼容性。由于改造成本較低、部署成熟度高，目前已成為多數(shù)智算中心優(yōu)先采用的方案。
而浸沒式液冷，則代表著更高密度場景下的未來方向。
通過將服務(wù)器整體浸泡于絕緣冷卻液中，浸沒式液冷可以實現(xiàn)全域均勻散熱，進一步突破高功率密度限制。其中，相變浸沒式液冷甚至可將PUE降至1.08以下，成為超高密度算力場景的重要探索方向。
不過，技術(shù)路線并不存在“絕對先進”。
不同方案需要結(jié)合實際業(yè)務(wù)密度、建設(shè)預(yù)算、運維體系等綜合評估：
冷板式液冷：更適合當前大規(guī)模商業(yè)化部署
浸沒式液冷：更適用于100kW以上超高密度場景
液冷真正的挑戰(zhàn)，不只是“散熱”
隨著液冷從實驗室走向規(guī)?；涞?，行業(yè)關(guān)注點也正在從“能不能做”轉(zhuǎn)向“如何穩(wěn)定運營”。
在實際部署過程中，液冷系統(tǒng)不僅涉及散熱本身，更牽涉到供冷架構(gòu)、運維體系、安全管理等一整套系統(tǒng)工程。
例如：
如何降低漏液風險
如何實現(xiàn)冷卻液長期穩(wěn)定運行
如何完成CDU冗余與供冷切換
如何解決浸沒式液冷下的設(shè)備吊裝、吹干與維護流程
如何進行復雜的水力平衡設(shè)計
這些問題，都決定了液冷項目能否真正實現(xiàn)長期穩(wěn)定運行。
因此，液冷能力比拼的核心，已經(jīng)不僅是單一產(chǎn)品能力，而是從方案設(shè)計、交付實施到長期運營管理的全生命周期（883436）能力。
液冷的未來，不止于“降溫”
在徐智宇看來，未來3-5年，液冷行業(yè)將迎來三大趨勢：
1、液冷與芯片進一步深度融合
未來冷卻液將更接近芯片本體，甚至直接進入芯片內(nèi)部微流道，實現(xiàn)更高效率散熱，為下一代超高密度算力打開空間。
2、國產(chǎn)化供應(yīng)鏈持續(xù)成熟
隨著國產(chǎn)冷卻液、快接頭、液冷泵等核心部件能力提升，液冷整體成本正在快速下降，行業(yè)有望迎來規(guī)模化普及拐點。
3、數(shù)據(jù)中心向能源節(jié)點演進
液冷系統(tǒng)可輸出40-60℃穩(wěn)定熱水，為城市供暖、工業(yè)余熱回收等場景提供可能。未來，數(shù)據(jù)中心不僅是“算力中心”，也可能成為城市能源（850101）系統(tǒng)的重要組成部分。
優(yōu)刻得：面向AI時代的液冷智算基礎(chǔ)設(shè)施
作為國內(nèi)較早布局AI基礎(chǔ)設(shè)施與智算中心能力的云廠商之一，優(yōu)刻得（688158）持續(xù)推進液冷技術(shù)與智算基礎(chǔ)設(shè)施融合演進。
優(yōu)刻得（688158）自建的位于上海青浦、內(nèi)蒙古烏蘭察布新一代智算中心，全面按照液冷標準進行規(guī)劃設(shè)計，覆蓋冷板式與浸沒式液冷等多種部署能力。（浸沒式液冷詳情：優(yōu)刻得（688158）全浸沒液冷：打造靜冷、高密、綠色的新一代智算底座）重點面向大模型訓練、AI推理、高性能計算等場景，提供高密度、高能效的新型算力基礎(chǔ)設(shè)施能力。
在此基礎(chǔ)上，優(yōu)刻得（688158）也逐步沉淀并形成了面向高密度智算集群建設(shè)的一體化服務(wù)體系，將自身在液冷智算中心建設(shè)與運營中的實踐經(jīng)驗，輸出為可規(guī)模化復制的體系化能力，包括：
液冷數(shù)據(jù)中心整體架構(gòu)設(shè)計
高密度GPU集群部署與調(diào)優(yōu)
智算網(wǎng)絡(luò)與高性能存儲優(yōu)化
AI訓練與推理平臺支撐
智算中心全生命周期運維管理
通過從基礎(chǔ)設(shè)施、算力集群到平臺運維的全鏈路能力整合，優(yōu)刻得（688158）能夠為企業(yè)客戶提供更穩(wěn)定、更高效、更具擴展性的高密度智算集群建設(shè)方案，助力AI業(yè)務(wù)快速落地與規(guī)?；l(fā)展。
