---
格式版本: 2
标题: "数据中心，液冷正成为必选项-36氪"
原文链接: "https://m.36kr.com/p/3810359123173129"
发布日期: "未标注"
发现时间: "2026-06-01T16:19:15+08:00"
入库时间: "2026-06-01T11:45:46.670Z"
来源平台: "SerpApi Google"
搜索渠道: "serpapi"
搜索词: "冷板式"
匹配关键词:
  - "冷板式"
  - "液冷"
  - "浸没式"
  - "GPU"
  - "光"
  - "国产GPU"
  - "NVL72"
  - "阿里"
  - "字节"
  - "Meta"
  - "华三"
  - "新华三"
  - "H3C"
  - "曙光"
  - "浪潮"
相关厂家:
  - "阿里"
  - "字节"
  - "Meta"
  - "华三"
  - "新华三"
  - "H3C"
  - "曙光"
  - "浪潮"
相关专家:
  []
内容类型: "网页"
抓取工具: "XCrawl Scrape"
清洗工具: "XCrawl Markdown + LLM 正文裁剪"
原始附件:
  []
AI优质: "是"
AI打分: 84
AI分档: "高置信优质"
AI质检状态: "通过"
AI打分理由: "紧扣AI机柜液冷散热核心议题，详述NVL72/GB300等超节点架构散热需求、冷板/浸没/喷淋技术路线参数与成本占比、头部厂商产品落地及政策/市场渗透率预测，技术细节与商业信号充分，来源为专业产业媒体，内容完整度高。"
AI质检模型: "qwen3.6-plus"
AI质检时间: "2026-06-02T23:21:11+08:00"
AI主题相关性: 18
AI来源权威性: 10
AI新颖性: 17
AI技术细节: 16
AI商业部署信号: 14
AI完整性: 9
采集批次: "2026年6月1日16点18分53秒"
采集批次ID: "20260601-161853-741"
去重键: "https://m.36kr.com/p/3810359123173129"
---

# 数据中心，液冷正成为必选项

[半导体产业纵横](https://m.36kr.com/user/5634127) · 2026年05月15日 19:10

智算中心，液冷正在取代风冷。

最近，新华三在NAVIGATE 2026领航者峰会上，发布高密全液冷整机S90000，整机最高可达576核心。新华三提出通过创新的高密供电与全液冷散热范式，可将数据中心PUE降至1.05以下。

无独有偶，2026年3月的GTC大会，英伟达也明确Vera Rubin NVL72为首个100%全液冷架构，GB300/Rubin、谷歌TPU v7、Meta Minerva等全球算力巨头已全面转向液冷方案。当单芯片功耗从H100的700W跃升至Rubin的2000W乃至Vermeer的5000W以上，传统风冷在物理层面已触及天花板。更关键的是，政策端已不给数据中心留下"不液冷"的退路。液冷不再是"节能可选项"，而是算力部署与法规合规的双重"必选项"。

## **为什么必须要液冷？**

液冷的全面普及，是技术、商业、政策等多重合力共同推动的必然结果。

芯片功耗的指数级飙升是液冷产业化的根本原因。英伟达单芯片TDP从H100的700W攀升至B200的1000W以上，再到Rubin的2000W及后续平台的5000W+；谷歌TPU v7达到980W，v8P突破1500W。当单机柜功率密度突破60kW甚至向130kW迈进时，风冷系统的散热极限与PUE劣化已不可逆转。液冷系统通过减少甚至取代高能耗的风扇群，并利用高温液体制冷实现自然冷却，可将数据中心PUE显著降低至1.05-1.1区间。

除了物理散热极限的硬约束，液冷更是保障AI训练任务连续性的生命线。大模型训练通常需要数千张GPU长时间（数周至数月）不间断运行。风冷存在局部热点风险，温度波动会导致训练任务中断、checkpoint回滚，网络同步延迟增加，整体集群效率下降等问题。液冷能提供更均匀、更稳定的温度环境，芯片可在更低结温下工作，故障率显著降低。对于万卡集群而言，任何非计划停机都意味着数百万美元的损失，稳定性是第一优先级。

在土地与电力资源日益稀缺的今天，液冷带来的空间密度优势同样至关重要。液冷允许在更小的物理空间内部署更多算力。同样1MW电力，风冷可能需要数百个机柜及大面积空调机房。液冷可将机柜数量压缩50%-70%，大幅提升单位面积算力产出（FLOPS/m²）。这在一线城市或枢纽节点（土地、电力指标稀缺）尤为关键。

如果说技术与商业需求是液冷发展的内在动力，那么日益严苛的政策法规则彻底关闭了风冷的退路。工业和信息化部于2021年7月印发《新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023年)》，明确到2023年底，新建大型及以上数据中心PUE降低到1.3以下，东数西算枢纽节点及寒冷地区力争降低到1.25以下。发改委2021年11月印发《贯彻落实碳达峰碳中和目标要求推动数据中心和5G等新型基础设施绿色高质量发展实施方案》,进一步明确“到2025年，新建大型、超大型数据中心PUE降到1.3以下，国家枢纽节点降至1.25以下”。“东数西算”工程八大枢纽节点，要求东部地区PUE目标不超过1.25，西部地区不超过1.2，能效指标更加严格。今年，四部门联合印发《促进人工智能与能源双向赋能行动方案》，明确：新建大型AI数据中心100%采用液冷散热，2028年前存量风冷全部改造，液冷渗透率成算力基地审批硬指标。

目前，全国绝大部分省份已出台配套的PUE管控与奖惩措施。北京自2026年起对PUE超过1.35的数据中心征收差别电价，超限定值一倍以内加价0.2元/度，一倍以上加价0.5元/度；上海将新建数据中心PUE严控在1.25以内，智算中心以1.25为硬门槛；四川天府集群对PUE低于1.25的新建项目一次性奖补2000万元，低于1.15则奖补3000万元。天津要求大型新建数据中心PUE≤1.3，中小型≤1.5；纳入京津冀枢纽节点的项目需≤1.25，2026年底前，所有PUE＞1.5的存量项目必须完成改造，目标降至1.4以下，否则限制扩容。

一言以蔽之，智算中心必须液冷，不是因为液冷"更好"，而是因为风冷在物理层面已无法支撑当前及未来的AI算力密度。液冷同时解决了散热极限、能耗合规、空间效率、运行稳定等痛点，是智算中心从"能用"走向"好用且可持续"的唯一路径。

## **液冷的三条技术路线**

当前液冷市场呈现冷板式、浸没式、喷淋式三条技术路线并行发展的格局。

**冷板式液冷** 是指冷却液流经贴合芯片的冷板完成热捕获，对现有服务器架构改动最小，是目前成熟度最高、应用最广泛的方案，市场占比约为65%。2025年11月，新华三联合英特尔、英维克、忆联发布H3C UniServer R4900 G7全域冷板式液冷服务器，这是业界首款基于双路Intel Birch Stream AP架构实现全域冷板覆盖的服务器。

在冷板液冷系统中，液冷板成本占比32%居首，快接头以28%紧随其后，CDU成本占25%位列第三，三大核心部件合计占系统成本85%。随着微通道、泵驱两相冷板技术升级，其解热能力已突破2500W，PUE可降至1.10以下，是2026年产业化放量的绝对主力。

**浸没式液冷** 将服务器完全浸没在冷却液中完成热捕获，散热效率更高，市场占比约34%，分为单相与两相两种路线。单相技术中，冷却液保持液态循环，通过显热（温度升高）带走热量；两相则是冷却液在芯片表面沸腾汽化，通过潜热（相变）带走热量，蒸汽上升后冷凝回流。单相路线因系统简单、成本可控，目前在大规模智算中心（如阿里云、字节跳动等）的部署占比更高。两相路线因散热极限更高，理论上更适合超高功率密度芯片（如未来单芯片 1000W+），但受限于冷却液成本和工程密封难度，商业化规模相对较小。

中国电信试点显示，浸没式可使核心温度较风冷降低35%，PUE最低可达1.1。曙光数创发布的兆瓦级相变浸没液冷整机柜C8000 V3.0，单机柜功率超900kW，散热能力达传统方案的3-5倍，散热能力超过200W/cm²。采用自研国产冷媒，可实现全年自然冷却。并首次规模化应用金刚石铜导热材料，导热率提升80%，助力芯片性能提升10%。

**喷淋式液冷** 作为第三条路线，市场占比目前仅约1%，却展现出独特的精准散热价值。该技术通过冷却液定向喷洒服务器具体发热位置实现热捕获，工信部《国家工业和信息化领域节能降碳技术装备推荐目录（2025年版）》已将"芯片级精准喷淋液冷技术"列入数据中心节能降碳技术，可使PUE低至1.10。

中国长城推出了国内首台国产化喷淋式液冷服务器，填补技术空白；广东合一新材料研究院的芯片级喷淋技术，通过自主流道设计将PUE控制在1.1以下，特别适用于边缘计算等空间受限、热源分散的场景。

尽管短期内难以撼动冷板式的主流地位，但喷淋式在边缘AI、通信基站等碎片化场景中，正成为冷板式与浸没式之外的重要补充。

目前，液冷产业的美国市场由少数云巨头（微软、谷歌、Meta、亚马逊）主导，集中建设500MW-1GW级超级AI工厂，以英伟达整柜生态为核心，液冷方案高度统一，标准化推进迅速，供应链呈现"一级供应商直供"的集中化特征，为中国厂商打开了直接切入海外体系的窗口。

中国则在国家工程引导下构建全国智算中心网络，依托多家国产GPU与液冷厂商，呈现"多点布局、生态多元"的特征。

从内蒙古枢纽节点到四川天府集群，从新华三的全域液冷到浪潮信息的亚洲最大液冷研发基地，中国液冷产业在百花齐放中快速迭代。这种"多元网络"模式虽然面临标准统一与互操作性的挑战，但也赋予了产业链更强的韧性和迭代速度。

## **产业化深水区的四座"大山"**

**尽管2026年液冷产业化高歌猛进，但背后仍横亘着四座"大山"。**

**首先是标准缺失。** 液冷接口、冷却液配方、管路协议尚未完全统一，UQD/MQD快拆接头的生态兼容性直接影响部署效率。

**其次是漏液风险与运维体系重建。** 液冷系统对数据中心运维提出全新要求，从"怕停电"到"怕漏水"，保险、运维、监测体系需同步升级。

**第三是存量改造成本。** 对于已运行的风冷数据中心，向液冷转型涉及机房承重、层高、防水等结构性改造，短期内"风冷+液冷"的混合架构将长期存在。

**最后是产能与认证壁垒。** 从"示范供应商"到"量产供应商"需跨越产能准备、成本控制、产品一致性三重门槛，海外大客户的认证周期较长，国内厂商需在2026年这一窗口期内完成从"能造"到"敢用"的跨越。而四部门《节能装备高质量发展实施方案（2026—2028年）》已提出，到2028年信息通信领域新增服务器中达到能效2级及以上的设备占比需超过80%，这为液冷产业设定了更为长远的技术迭代坐标。

## **AI工厂时代的"水电煤"基础设施**

2026年液冷产业化的本质，是散热技术从"配套部件"升级为"算力底座"。当英伟达、谷歌以"只做液冷"定义下一代AI芯片的部署标准，当多个省级行政区以PUE红线倒逼绿色转型，当新华三等国产厂商以"全域液冷"实现从部件到系统的跨越，液冷已不再是数据中心的"可选项"，而是支撑AI工厂运转的"水电煤"基础设施。

未来智算中心的竞争，不仅是GPU性能的比拼，更是"每瓦token产出效率"的能效博弈。随着2026年液冷渗透率突破37%并向2027年50%的临界点迈进，液冷将像当年的光模块一样，从"小众配件"成长为千亿级核心赛道。在这场散热革命中，掌握冷板、快接头、CDU等核心部件工艺，并能提供整柜系统解决方案的国产厂商，将成为AI算力基建的最大受益者。2026年，液冷产业化的故事，才刚刚开始。

本文来自微信公众号 ["半导体产业纵横"（ID：ICViews）](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkxMjIyNzU0MA==&mid=2247811588&idx=1&sn=36b4e2b8ad233954ae6a3c196b4f0803&chksm=c02e9263a9da9f65667fe7733a86e4153391ee01e1933526ef0336dbfe54cb302aedb2212445&scene=0&xtrack=1#rd)，作者：鹏程，36氪经授权发布。
