2025年，人工智能产业仍在高速奔涌。大模型训练参数量破万亿，单节点功耗持续攀升，AI集群的算力密度正以前所未有的速度逼近极限。与此同时，支撑这一切的物理基础——数据中心，正深陷“热困境”之中。

传统风冷系统面临三重挑战：能耗高、散热瓶颈明显、噪音与空间效率持续恶化。且随着功率密度的增加，以及AI智算中心动辄上万卡集群的今天，这一挑战还会进一步上升。过高的能耗不仅增加了数据中心的运营成本，也与当前节能减排的政策导向相悖。“液冷”的诞生就是这个AI时代系统级能效优化的产业链协同创新成果。

看似边缘的“液冷”技术，正在被重新置于聚光灯下。它不是简单替代风冷的“新散热方式”，而是一种从服务器结构、运维模式、热管理逻辑到产业生态协同的系统性重构。

但这条路并不容易。液冷系统因其部署复杂、前期投资大、标准不一，一度被视作“巨头游戏”，离大规模商用尚有距离。然而在2025年5月，一场由淼算科技、亨通与多方产业合作伙伴共同举办的液冷技术发布会，却带来另一种可能。

从左至右依次为：壳牌中国润滑油技术总经理崔大龙、睿启服务器销售副总经理龙总、淼算科技创始人CEO徐彦斌、亨通集团副总裁陆春良

本次大会所呈现的，不仅是一种硬件形态的更新，更是一种关于下一代算力基础设施的产业共识与工程路径探索。

液冷技术，是否正在进入从“能不能做”到“怎么推广”的关键拐点？这不仅是技术问题，更是一个关于未来算力架构、能源效率和产业组织方式的全新命题。

液冷，只是换个方式给服务器降温？

“液冷”这两个字，在产业界常常被简化为“换个方式给服务器降温”。但真正深入技术底层，会发现它远不止如此。液冷并不是风冷的线性升级，而是对整个算力系统进行结构性重构的一种解决思路。其核心逻辑，是在热密度快速飙升的背景下，用更高维度的热传导方式与系统组织方式，应对传统风冷架构已无法承载的能耗与空间挑战。

研究液冷技术谱系，会发现目前主流液冷方案主要分为两大类：

冷板液冷（Direct-to-Chip Liquid Cooling）：通过将液冷冷板直接贴合于CPU、GPU等高发热部件表面，依靠冷却液循环带走热量。这种方式在兼容性与局部散热效率之间取得平衡，适用于已有机架服务器的改装或混合部署。

浸没式液冷（Immersion Cooling）：则是将整机或整排服务器直接浸入非导电液体中，通过液体的自然对流或强制循环完成热交换。这种方案对服务器设计提出更高要求，但理论上在散热效率、能效比、运行稳定性等方面具备更大潜力，尤其适用于高密集、极限功耗的AI训练场景。

在本次发布会中，淼算科技所展示的就是后者——浸没式液冷架构，并在工程实现上解决了多个长期制约行业落地的技术难点。

那么，淼算科技是怎么做的呢？

1. 结构：可堆叠多层TANK+模块化服务器设计

传统浸没式液冷往往面临设备堆叠难、维护困难等现实问题。淼算此次发布的新一代架构采用多层TANK结构，并按上中下三段区块堆叠布置——存储区、计算区、主控IO及电源区通过模块化设计，按需布置。

这一“结构解耦”设计的优势在于：

易维护性大幅提升：所有关键部件都面朝正面，支持单组件热拔插；

模块复用性高：部件可自由组合、分批替换；

更适合浸泡式部署：物理形态即为“适液而生”。

2. 热管理系统：±1°C动态控温，PUE低至1.09

高效的热管理系统是液冷能否工业落地的核心瓶颈。淼算的解决方案采用内外双循环冷却结构 + 智能温控算法，在TANK内部实现了精准的冷热液体流畅调节，确保核心元器件温差保持在±1°C以内。

据官方测试结果显示，该系统能将PUE（电源使用效率）稳定控制在1.15以下，在特定区域甚至可达1.09。相比传统风冷数据中心1.4~2.0的PUE，节能幅度极为显著。

3. 模块化解耦服务器：从黑盒到“拼装式”算力单元

液冷并不只是散热方式改变，更要求服务器形态与之协同演进。睿启服务器在此次发布会中展示的模块化服务器，是液冷化的重要支撑：

每台服务器被解耦为CPU、GPU、存储、供电等独立模块；

各模块通过标准化接口互联，类似“拼装积木”；

实现快速组装、热拔插、更小粒度的部署与运维策略。

这种结构不仅降低了定制成本，还大幅提升了设备与液冷系统的适配性，具备工程标准化与批量制造的潜力。

可以看到，液冷并不是单点技术突破，而是围绕“高密度计算+高热负载”这一核心问题，在多个技术层面进行协同优化的产物。它重塑的不只是散热路径，而是硬件结构、部署方式、运维体系甚至数据中心建筑逻辑。

液冷之所以再次被推到台前，是因为它提供的已不是“更强散热”，而是一种支撑下一代AI算力架构的基础工程解法。

能否“风液同价”？

液冷之所以长期未能大规模普及，除了服务器结构适配的复杂度之外，更核心的问题在于经济模型：与风冷系统相比，液冷是否真正具备可负担、可复制、可扩展的成本结构？一句话，能否“风液同价”，决定了液冷能否跳出技术试验田，走向大规模商用。

在传统认知中，液冷“贵”的核心在冷却液本身。但从实际工程角度来看，液冷初期投入包括五大核心项：

1. 专用服务器：需进行浸没式改造，往往需重构机身结构与散热部件；

2. 冷却液与TANK系统：液体需要高绝缘性、低粘度、热稳定性强，TANK需具备一定密封性、循环通道与结构支持；

3. 泵组与液体分发系统：液流速度、压力调控、回路设计对稳定性与效率影响极大；

4. 环境控制：如液位检测、温度监控、流量控制，确保运行安全性；

5. 运维与清洗工具：液冷系统必须支持全生命周期维护，包括清洗剂、更换工具、检修SOP等。

这些环节无一不是跨设备、材料、算法与运维的协同结果。因此，液冷的成本并非集中在某一处，而是系统集成复杂性本身。

为了突破这个成本瓶颈，淼算科技、亨通与壳牌等合作方联合提出了一套旨在降低液冷部署门槛的策略，其核心在于三个关键词：

☆标准化设计：减少定制开发

通过将液冷服务器模块化、接口统一化，使得液冷系统可像风冷一样“即插即用”，大幅减少个性化改装的人力物力投入，提升交付效率。

☆模块化交付：压缩部署周期

以此次展出的其中一台32U架构边缘液冷TANK为例，整机集成化后可在4小时内部署完毕。与传统液冷项目动辄数天到数周的部署周期相比，大幅降低了部署成本与时间窗口成本。

☆运维产品化：构建完整生命周期管理工具链

清洗剂、清洗车、运维车等配套工具不仅降低了技术人员门槛，更关键的是减少了液冷系统长期运维的不可预见成本。

通过这些手段，淼算提出“风液同价”目标：即在初期投资控制住的前提下，通过运行期PUE下降带来的能效收益，达到与风冷系统总体拥有成本（TCO）持平。

值得注意的是，发布会上公布的图精科技“延庆项目”，作为首个实打实的落地案例，提供了现实中的样板验证场景：

这标志着液冷正在突破“小规模验证”阶段，开始具备实际规模化部署与城市级应用的条件。下一阶段，重点将不再是“能否部署”，而是“能否以复制性实现产业化扩张”。

液冷的“Android时刻”，

什么时候到来？

尽管液冷技术本身已历经多年演进，但真正让它止步不前的，从来不是“是否有效”，而是“是否可用”——可部署、可维护、可复制。背后的难点，不仅仅是技术成熟度，更是液冷所代表的基础设施组织方式，与过去的数据中心范式存在根本性差异。

液冷会带来哪些显著变化呢？我们觉得下面几个方面值得关注：

☆从“黑盒IT”到“结构解耦”：数据中心形态重构

传统IT硬件系统（特别是服务器）被设计成封闭式的黑盒结构，以便于批量部署和运维。这种思路适用于风冷环境，但在液冷条件下，反而成了障碍。

本次发布会上，睿启展示的模块化服务器形态，是对这一结构思维的直接挑战：

服务器被拆分为 CPU、GPU、存储、供电、IO 等多个子系统；

各模块通过标准化接口组合，允许“积木式”快速重构；

运维从“整体更换”转向“局部调优”，可极大降低维修复杂度与系统停机成本。

这种设计背后隐含的是算力作为基础设施的“工程化逻辑”转向：从产品导向（部署即结束）向平台导向（运维即增值）变化。这要求原本以分工明确、各自为战的硬件厂商，开始接受协同优化、模块互通的产业逻辑。

☆液冷系统是一场“跨界协同实验”

以淼算的浸没式液冷解决方案为例，它的实现离不开多个不同领域技术的深度协作：

结构工程：TANK的材料选择、机械强度、安全封闭性；

热流体力学：如何设计冷液流动路径，实现局部热量快速带走；

材料化学：冷却液必须对电子元器件“零腐蚀、零导电、长期稳定”；

电气互联设计：液体环境下的高功率接插、防漏电与通信冗余；

算法与监控系统：动态温控、液位管理、故障检测等全靠智能算法调度。

这些模块通常隶属于不同产业链，彼此的开发语言、迭代节奏、商业诉求截然不同。在传统IT架构中，它们并不会在同一个系统内高频协同。但在液冷系统中，没有协同就没有可行性。

这也是为什么液冷产业的发展，始终高度依赖平台型企业——它需要能把材料商、系统集成商、服务器制造商、数据中心运营商“拉到一张图纸上”协调的能力。

☆生态标准化困局：液冷的“Android时刻”尚未到来

即便解决了技术问题，液冷距离“快速扩展”仍存在两道屏障：

第一是接口不兼容问题：不同厂商的TANK、液体接口、模块组装规范缺乏统一标准； 缺少行业级开源或标准化组织来推动互联互通； 各厂方案壁垒高，导致技术难以形成平台级生态。

第二是商业模式未成型： 数据中心运营商仍以“稳定优先”，不敢轻易尝试新架构；缺少成熟的服务商体系，难以支持中小企业快速部署；组件维护、清洗、液体更换等运营环节缺乏标准流程与SLA承诺。

这些都意味着：液冷产业的当前状态，更像是“技术原型时代”，尚未进入可以像安卓或x86架构那样快速复制、形成产业分工与生态协同的阶段。

从本质上讲，液冷并非单点技术革新，而是一场关于算力系统如何被制造、部署、运维乃至商业化的底层方法论革命。

它的成功与否，取决于是否能把硬件厂商、冷液供应商、数据中心建设者与终端客户整合为统一语言的产业群体，用模块化、标准化、平台化的方式实现液冷系统的工业生产与服务化交付。

在这个意义上，液冷真正的难点不在“冷”，而在“协同”。

液冷还需要跨过几道坎？

液冷的技术可行性，在这一轮产业探索中已经初步得到验证。但产业化的真正难度，从来不是“能不能做”，而是“能不能大规模复制”。在过去十年里，我们见过太多停留在示范项目阶段的“看起来很先进”的技术，最终折戟在商业化落地前夜。

今天的液冷，站在了这一拐点的门槛上。

尽管像淼算科技这样的企业，已经交付了具备一定规模的数据中心液冷部署项目（如图精科技智算园），也展示了整机PUE低至1.09的优秀能效表现，但距离成为广泛行业应用的“通用方案”，仍有数个难关需要闯过去：

1. 行业标准缺位

液冷组件（服务器结构、TANK接口、液体类型等）缺乏统一规范，不同厂家间产品难以互通；目前多为“项目定制开发”，工程成本难以下沉。

2. 服务链不成熟

缺少专业化液冷运维公司，行业缺乏经验丰富的人才与工具标准；配套清洗、液体更换、故障处理等还依赖厂商“一条龙”交付，无法分层协作。

3. 市场认知不对称

数据中心运营商虽被PUE数据吸引，但对液冷的风险管理、寿命周期成本依然存疑中小企业对液冷仍缺乏基本认知，采购路径复杂，使用门槛高。

换句话说，液冷今天可以在少数领头企业的支撑下生存，但还未跨过那个“任何企业都能用”的门槛。

那么，液冷什么时候才能跨过那个规模化普及的“拐点”，或者说，有哪些要素能带来关键的助力？

我们认为，尽管挑战仍存，液冷正在接近一个真实的“可扩展拐点”，而这个拐点来的有多快，主要取决于下面四个关键驱动力：

1. AI模型带来高密度算力的结构性刚需

一台用于训练大模型的高性能服务器，功耗可能超过5~10kW，风冷根本无法支撑；算力密度的爆发已经不是技术选择，而是物理制约，液冷成为“默认选项”。

2. 政策驱动与绿色能效考核

双碳战略、“东数西算”工程将PUE纳入考核指标； 多地政府开始支持液冷类绿色基础设施项目，提供财政与审批支持。

3. 模块化与标准化产品逐步成型

本次发布会上，模块化服务器、标准液冷接口、即插即用的整机方案正从原型走向商品化；一旦组件体系标准成熟，整个液冷供应链将从“定制工程”走向“批量集成”。

4. 头部厂商与生态联盟的形成

淼算、亨通、睿启、壳牌、蓝厅等企业正在构建跨领域液冷生态；合作范式从“垂直整合”转向“横向协同”，为后续大规模复制铺路。

基于技术演进与产业化路径的观察，我们更倾向于认为：液冷不会一夜之间爆发，但它已经悄然进入“系统切换”的前夜。

这意味着：在传统数据中心占主导的领域（如互联网、电商类应用），液冷渗透仍将较慢；但在AI训练、科学计算、高密能耗受限的边缘算力场景中，液冷将逐步成为首选解决方案；

未来几年，将出现一批“新一代液冷原生”数据中心项目，其建设逻辑、服务模型与传统机房完全不同。这一转折不会大张旗鼓，而是像早期云计算那样，悄悄地在高价值场景中扎根，然后向下渗透。

我们正站在一个新时代的门口

如果说AI大模型正在重塑上层智能形态，那么液冷技术则在悄无声息地重塑着底层物理世界的算力支撑体系。

它不是热搜关键词，也很少出现在普通用户的感知范围，但它改变的是服务器的形状、能源的使用方式、数据中心的设计范式，以及整个数字经济运行的能效边界。

从这场淼算科技主导的液冷技术发布会来看，行业正在逐渐放弃过去对液冷“高风险、高成本、高复杂度”的刻板印象，转向一个更理性的问题——如果我们必须面对高热密的AI未来，那我们究竟准备好了吗？

液冷的出现，其实是一种时代必然。它并不提供奇迹，它提供的是一种“可以持续的秩序”：

一种让每1瓦电力换来更多有效算力的可能；

一种让服务器更高密度、更低噪音、更少干预地运行的方式；

一种让基础设施产业链必须重新协作的契机。

当然，它的挑战仍然巨大，生态的不确定性、标准的不统一、商业路径的不清晰，任何一项都可能让这条路走得比想象中更慢、更窄。但它也比以往任何时候都更接近工程现实。

正如有人在本次大会的圆桌论坛上所说：“我们正在从数据中心的风口时代，步入它的管道时代。”

这不仅是一种技术转型，更是一场底层工程哲学的悄然更迭——从粗放到精密，从封闭到模块，从个体硬件到系统生态。

而我们，也许正站在这场变革的边缘，看着液体流过电路，看着热量不再喧嚣，看着算力基础，迎来又一次变革。