多方案齐头并进 浸没式液冷发展势头强劲

　　“AI算力正在推动数据中心的散热模式从风冷转向液冷，新液冷散热方案也在不断验证中。”深圳绿色云图董事徐明微向上海证券报记者表示。

　　随着AI技术的发展，英伟达等国际芯片公司不断推出高功率芯片。高功率芯片的运行需求正倒逼行业寻求更节能、更高效的散热解决方案，进一步拓宽液冷产业的发展空间。

　　今年以来，国内外知名企业纷纷推出适配不同服务器的液冷方案，化学行业公司也在推动更具前瞻性的冷却液进行验证和推广。其中，不同路线的浸没式液冷技术同步发展，可满足不同场景、不同功率设备的散热需求，产业发展势头强劲。

　　政策、技术推动液冷需求激增

　　在后摩尔定律时代，芯片的制程技术发展趋缓，计算芯片多以提高核心数量等方式提高算力，导致计算芯片如CPU和GPU的功耗不断攀升。

　　曙光数创在2025年年报中表示：在CPU方面，从2017年Intel第一代铂金至强处理器的发布到2023年12月第五代处理器问世，热设计功耗从150W提升至最高385W；在GPU方面，用于人工智能计算的GPU的TDP从早期V100Nvlink的300W提升至B200的1000W，单块AI芯片功耗已突破传统风冷单芯片散热800W的上限。

　　随着功耗的不断提升，数据中心传统风冷技术也在渐渐失去优势。

　　一数据中心负责人表示，目前，东部数据中心单个风冷机柜功耗在5kW。如今GPU服务器往往是多卡服务器。例如：8卡H20服务器整机功耗在3.5kW左右。“这意味着一个传统风冷机柜仅能放置一台8卡H20服务器。如果采用更强算力的GPU服务器，风冷技术在各个方面都会捉襟见肘。”该负责人说。

　　目前，风冷机柜的电能使用效率(简称PUE)在1.3至1.4之间。液冷机柜中的冷板机柜PUE在1.15至1.2之间，也是目前最主流的技术方案，未来浸没式液冷机柜可以将PUE降至1.1，甚至更低。

　　国内政策也对于PUE提出了更高要求。2025年12月，工业和信息化部等发布《国家工业和信息化领域节能降碳技术应用指南与案例(2025)》，将液冷散热技术纳入重点推广的节能降碳技术目录。

　　亚化咨询发布报告认为，各国对数据中心PUE的监管政策持续收紧，进一步推动液冷技术走向规模化应用。

　　浸没式液冷空间大多元化路径加速推进

　　“目前大型智算中心多半开始采用冷板式液冷模式。”一位化工研究人士表示。

　　冷板式液冷是通过金属导热板将GPU或CPU热量传导至循环冷却液中，从而实现高效散热。年初，英伟达推出的Rubin平台全液冷方案即是这一类方案。

　　但不少业内人士认为，冷板式液冷也算不上是理想方案。

　　苏州铱诺化学市场总监杨谐峰向记者表示，冷板式液冷因技术成熟、改造成本可控，成为当下解决高热密度问题的最现实路径。面对未来更高功率的芯片，浸没式液冷正展现出技术潜力。

　　浸没式液冷是将服务器主板、CPU、GPU等发热核心组件，完全浸入特制冷却液中。

　　徐明微表示，液体比热容以及换热能力是空气3000倍以上，液冷单机柜功率密度可提升5倍以上。同时，浸没式液冷模式下服务器由于没有风扇，噪音可降至45分贝，同时故障率也会大幅下降。

　　目前，国内众多化工企业开始研发和测试浸没式液冷冷却液，氟化液、合成酯、有机硅、碳氢等多种技术路线均在全力推进，不少已经进入方案验证阶段。

　　氟化液是目前综合性能最优的冷却液品类之一，具有优异的绝缘性、化学惰性和热稳定性，广泛用于浸没式液冷和高端冷板式液冷场景。

　　此前，巨化集团率先在业内推出了浸没式液冷的氟化工方案，可将数据中心PUE值降至1.07。

　　“目前氟化液具有竞争力，但其难以回避PFAS(全氟及多氟烷基物质)法规的问题。有机硅凭借其优异的材料特性和长期应用验证，逐渐成为未来具有潜力的选择之一。”瓦克化学高级研发经理范胜华向记者表示。

　　有机硅冷却液具有良好的化学稳定性、材料兼容性和环境友好特性，成本较氟化液大幅降低。新安股份（600596）今年推出了基于自研硅基冷却液的浸没式液冷解决方案，单机柜功率密度达210kW。

　　相比而言，目前合成酯类浸没式冷却液拥有性能均衡、环保可降解的ESG特性，也被众多机构看好。

　　“碳氢化合物流体是较早应用于浸没式液冷的冷却介质，技术成熟度高，同时价格优势明显，但客户担心其易燃或助燃属性，因此仍需技术改良。”浙江正信石油高级工程师莫学坤向记者表示。

　　技术仍需验证行业标准待完善

　　浸没式冷却液一个显著的优势是使用年限普遍较长，但相关技术方案也需要经过长期验证。

　　“公司液冷装置运行良好，但要让客户相信装置的可靠性，需要有3年以上的连续运行业绩。”一知名化工集团相关负责人表示，未来2年或将迎来液冷模式的重要拐点，但整体浸没式液冷验证需要时间。

　　同时，浸没式冷却液的发展也需要产业集体发力。如今市场尚未形成大规模的上下游联动，缺乏一整套完善的标准。

　　范胜华表示，液冷正在变成AI时代的“基础设施标配”。不同技术路线在散热效率、成本结构及适用场景等方面各具优势，其最终的规模化落地，很大程度上取决于云厂商及服务器厂商的技术选型与生态倾向。

　　“未来芯片功耗演进速度、冷却液材料的标准化进程，以及初期投资与运维成本的平衡都将影响产业成熟的时间。”杨谐峰表示。