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液冷对于AI ， 为何是“刚需”？
文｜牛慧
编｜赵艳秋
在2025年世界智能产业博览会上 ， 中科曙光联合20余家上下游企业 ， 共同发布了国内首个AI计算开放架构、同步推出基于该架构的AI超集群系统 ， 并依托国家先进计算产业创新中心启动“AI计算开放架构联合实验室” 。 该超集群将为万亿至十万亿级参数大模型训练提供贴身服务 ， 同时支撑并发式推理与全新科研范式场景 。
在这一架构中 ， 液冷被明确为AI基础设施的关键能力 。 在近几年AI加速演进的浪潮中 ， 算力基础设施正从“硬件堆叠”迈向“系统协同” 。 液冷在这一转型中被重新定义 ， 不再是单一散热组件 ， 而是“算-存-网-电-冷”一体化系统中的关键底座 。
要让液冷真正走向普惠 ， 唯有拥抱标准开放与生态协同 。 开放架构正成为推动液冷从“定制化”走向规模化、普惠化的核心路径 。 谁能率先构建可持续的液冷生态 ， 谁就将在下一代AI基础设施的竞争中赢得先机 。
01
液冷 ， 正成为AI关键变量
在国家深入实施人工智能+过程中 ， AI大模型迎来爆发期 。 今年 ， 万亿参数MoE模型、深度推理模型、多模态模型已成为市场焦点；各行业加快落地人工智能 ， 行业大模型爆发 ， 多智能体协作兴起 ， 具身智能热带动了世界模型训练热潮 ， 这些都推动算力需求激增 。 2025年中国智算规模将达到1000EFLOPS 。
传统单机、单卡性能已难以满足这样的算力爆发 ， 产业转向发展更大规模、更高效率的AI集群 。 通过系统级优化 ， 弥补单卡性能差距 ， 已成为行业共识 。
AI集群规模快速扩大的同时 ， 风冷已接近极限 。 “液冷技术对于AI ， 尤其是万卡、十万卡的大集群 ， 是一个刚需 。 ”曙光数创副总裁兼CTO张鹏在智博会上说道 。
这种转变极为迫切 。 AI集群的密度蹿升 ， 机柜功率普遍突破80kW ， 甚至超过100kW ， 传统风冷在40kW以上便难以应对 。 同时 ， GPU功耗已超过1000瓦 ， 并迈向2000瓦、3000瓦 ， 风冷难以支撑 。 散热跟不上导致GPU空闲、电费飙升 。 相比之下 ， 液冷有更高效的冷却能力 。 此外 ， 液冷具备显著能效优势 ， 传统风冷PUE通常在1.3~1.6之间 ， 意味着每带走100个单位热量 ， 需额外花费30到60个单位热量 。 而曙光数创的液冷方案目前可将PUE降至1.04 ， 每百单位热量仅需4单位能耗 ， 节能效益可观 。
进一步来说 ， AI行业迭代越来越快 ， 大模型训练周期已从“月级”压缩到“天级” ， 推理也需支撑低延迟、高并发要求 ， 对存算一体等提出高要求 。 在这种情况下 ， 液冷已不仅是技术选型 ， 更是面向未来AI基础设施的战略选择 ， 散热不再是一个“后勤问题” ， 而成为直接决定AI算力利用率和投资回报的核心变量 。
为此 ， 国际大厂如Meta、微软已启动浸没式液冷部署试点 。 国内中国移动、阿里等也在布局液冷数据中心 。 其中 ， 中国移动呼和浩特建成全球最大单体液冷智算中心 ， 阿里仁和数据中心为全球最大全浸没式液冷部署 。 工信部等多部门出台各项政策 ， 推动液冷标准制定和落地应用 。
然而 ， 液冷技术虽然早就存在 ， 过去却难以走向大规模落地 ， 主要受制于成本高、标准缺、运维复杂、安全性不足等问题 。 业内意识到 ， 液冷落地的最大障碍 ， 已不再是单点技术能力 ， 而是生态体系的协同水平 。
曙光数创作为国家先进计算产业创新中心AI开放架构联合实验室的重要参与方 ， 承担起液冷技术标准化与生态构建的责任 。 从开放架构出发 ， 曙光数创聚焦液冷标准建设、组件通用与生态协同 ， 破解液冷过去“各自为政、自研闭环”形成的生态孤岛问题 ， 推动生态链融合 ， 为液冷突围 ， 成为普惠AI基础设施奠定基础 。
02
液冷生态 ， 从理想走进现实
【液冷不再“冷”，它正成为AI开放底座关键变量】在最新发布的AI超集群中 ， 选择了曙光数创的冷板液冷技术 ， 作为系统向高密、高效演进的重要支撑 。
该方案不仅提升了系统的性价比 ， 也借助其技术成熟度和开放架构理念 ， 吸引更多合作伙伴加入生态共建 。 同时 ， 通过芯片、整机到系统层的功耗协同管理 ， 实现集群能效的全面提升 。
实际上 ， 作为国内最早布局液冷的企业之一 ， 曙光数创自2011年开始布局液冷 ， 2015年量产TC40冷板液冷服务器 ， 2017年落地512节点液冷集群 。 长期服务大型机和高端计算系统的经验 ， 使其在液冷系统与整机系统融合方面具备深度的积淀 ， 也为其推动液冷走向标准化、规模化落地 ， 奠定基础 。
围绕开放需求 ， 曙光数创在冷板液冷方案中实现了“服务器与机柜解耦”、“模块化总线设计”和“盲插接口”等能力 ， 支持分阶段升级 ， 兼容不同品牌型号设备 ， 实现快速部署 ， 提升运维效率超30% 。 面对更高热通量挑战 ， 今年推出的C7000-F相变间接液冷方案 ， 首次实现该技术产品化落地 ， 自研环保冷媒SFP-1025F ， 绿色高效、能长期稳定运行 ， 解决了传统液冷在水质与安全方面的顾虑 ， 满足AI服务器高强度运行需求 。
在实现冷板液冷大规模应用的同时 ， 曙光数创牵头编制《数据中心冷板式液冷系统技术规范》国家标准 ， 联合运营商、互联网企业等头部单位共建液冷生态 ， 形成从芯片散热、服务器制造到冷却系统集成的完整液冷技术应用链条 ， 助力液冷市场规模化发展 。 下一阶段 ， 曙光数创将开放浸没式液冷技术 ， 促进领先技术普及 。
03
液冷“开放之路” ， 重塑AI算力底座
在AI基础设施走向“系统协同”后 ， 液冷的角色正在被重新定义 ， 从单一的散热组件 ， 跃迁为支撑系统协同的关键底座能力 。 它要融入整个AI平台的协同、能效调度、运维体系 ， 成为支撑存算一体、绿色智算多元场景的系统组成部分 。
然而 ， 液冷的普及之路并不轻松 。 多厂商各自为政 ， 接口标准不统一、系统封闭难兼容 ， 导致液冷长期停留在“小规模、定制化”阶段 。 唯有推动标准开放、生态协同 ， 才能打破“冷却孤岛” 。
业界看到 ， 液冷的开放之路 ， 是一条“难而正确”的道路 。 它不仅是产业演进的必然逻辑 ， 更是国家AI战略实现普惠算力的时代选择 。 谁能率先构建起繁荣且可持续的液冷生态 ， 谁就能在下一代AI基础设施竞争中占据战略高地 。
以曙光发布的AI计算开放架构为契机 ， 液冷正加速迈向标准化与开放化 。 在2025智博会“开放普惠智能计算生态”论坛上 ， 曙光数创CTO张鹏表示 ， 曙光数创正在通过能力开放、标准共建、跨界融合等模式 ， 积极推动液冷生态体系建设 。
依托长期对液冷技术的积累与开放架构的推进路径 ， 曙光数创正引领中国液冷技术从实验室走向规模化落地 ， 推动AI基础设施走向更加开放和普惠的新阶段 。
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