當前，隨著大模型參數持續擴容，人工智能（AI）芯片算力不斷迭代升級，一個現實難題愈發凸顯：高速運轉的服務器越來越“熱”怎麼辦？

在貴州省貴安新區南方能源大數據中心內，一座40英尺集裝箱式浸沒式液冷算力方艙格外醒目。方艙內部沒有傳統機房空調機組的巨大轟鳴，服務器全部浸沒在特制冷卻液中，依靠液體高效帶走芯片熱量，平穩開展算力運算。

“採用傳統風冷模式，完成一度電的計算任務，要額外消耗0.3至0.5度電用於散熱﹔採用全浸沒式液冷，散熱側額外耗電可降至約0.15度，節能效果顯著。”該項目負責人介紹，方艙就近消納貴州本地水電資源，接入電碳算一體化協同運營系統，可跟隨綠電出力波動動態調節算力負荷，實現“算力跟著綠電走”。

中國信息通信研究院《綠色算力發展研究報告（2026年）》指出，隨著算力規模快速增長，高密度算力設備功耗持續攀升，液冷散熱等新技術，已經成為高密度智算中心建設的必備條件。

今年以來，頂層政策持續引導算力設施向綠色高效轉型。國家發展改革委等4部門聯合印發《關於促進人工智能與能源雙向賦能的行動方案》，提出“持續提升算力設施能效碳效”。《節能裝備高質量發展實施方案（2026—2028年）》明確，推動液態金屬等高性能導熱材料、相變液冷技術研發應用，優化冷板式、浸沒式液冷的核心液冷部件性能及散熱強化措施。

業內人士表示，液冷不只是簡單的散熱技術迭代，更是與綠電相互耦合、協同支撐綠色算力體系的關鍵一環。綠電從源頭降低碳排放，解決算力電力供給的低碳化問題﹔液冷立足負荷側，大幅壓縮制冷環節能耗，可將PUE（電源使用效率）壓縮至1.1至1.2區間，讓每一度綠電轉化為更多有效算力。二者要協同發力，實現算力低碳運行。

產業端，液冷賽道正迎來訂單兌現期。從上市公司2026年半年報及公開信息可以看到，英維克液冷系統業務加快放量，面向智算中心的溫控設備逐步進入批量交付階段﹔高瀾股份浸沒式液冷業務增長，參與國內多個算力集群項目建設﹔飛榮達液冷散熱模組實現規模化供貨，適配AI服務器的散熱方案加速迭代。

各地也正在加大布局。寧夏中衛AIDC算力中心依托“東數西算”樞紐優勢，採用“全自然風冷+局部液冷”模式，實現年均PUE低於1.2、100%綠電直供，打通“綠電—液冷—算力”一體化路徑﹔中國移動長三角智算中心大規模部署冷板式液冷系統，適配高功率AI服務器運行﹔曙光數創相變浸沒式液冷方案可支撐超高功率機櫃，PUE最低可達1.03，有效降低算力中心綜合能耗。

也要看到，液冷規模化推廣仍面臨現實掣肘。行業建設成本整體偏高，運維標准體系尚待完善，余熱回收的商業模式有待進一步打通。部分項目重硬件建設、輕算電協同運營，液冷設備與綠電調度系統聯動不足，制約綠色算力價值充分釋放。

九三學社中央原副主席賴明日前在液冷數據中心科技創新交流研討會上表示，面向國家算力網建設和未來算力規模持續增長，應當從更高層面統籌算力發展、能源保障與節能降碳的關系，強化算力、電力、熱力多領域協同，重點研究數據中心能源綜合利用，將液冷高品位余熱利用等工程實踐，轉化為可復制推廣的技術路徑與政策參考。（實習生張優揚對此文亦有貢獻）