随着计算需求的持续攀升，尤其是人工智能（AI）与高性能算力（HPC）的指数级增长，数据中心与工业系统正面临着全新的热管理挑战。现代计算基础设施能耗巨大，会产生大量热量，而这些热量在传统意义上多被视为废弃物。然而，液冷技术、智能热设计以及一体化能源系统等技术的进步，正为行业带来新的机遇，帮助企业将原本的运营负担转化为可利用的资源。

重新考量高性能计算的热管理

AI 与云计算不断攀升的热负荷，正在将传统的冷却策略推向极限。

沿用数十年的传统风冷方式已难以满足当前需求，因为机架功率密度超过 50 千瓦已经成为常态化现象，而这一水平曾被视为数据中心设计的上限。

AI 工作负载是这一趋势的主要驱动力，预计未来几年机架密度将显著攀升。英伟达预测，到 2027 年，AI 机架功率可达 600 千瓦，而目前已出现 1 兆瓦机架的早期试点项目。超大规模数据中心与芯片制造商正协力研发新的架构与标准，以支持这一演进，预计在本十年结束前，1 兆瓦机架将得到更加广泛的部署。这些为高性能算力与 AI 设计的超高密度系统将消耗巨量的电力，同时产生远超于传统冷却方式所能应对的热量。

液冷：余热再利用的核心基础

液冷技术已成为应对这一挑战的核心技术之一。与将热量散发到空气中的风冷方式不同的是，液冷系统通常是在芯片或电路板层面的热源处直接吸收热量，并通过封闭循环系统将其传输出去。

尽管液冷并非全新概念，但 AI 数据中心的需求以及近期技术的进步推动了液冷的复兴，使其成为高优先级、快速增长的市场。与传统的空气冷却系统相比，液冷具备多项显著优势，其中最大的优势在于效率。液体，尤其是工程流体或介电流体，其比热容远高于空气，能够在热源处实现更高效的热传导。这不仅降低了对大型暖通空调（HVAC）系统的依赖，从而减少能耗运营成本，还能支持更加紧凑、高效的数据中心设计。

尽管液冷应用日益普及，但大多数数据中心的设计仍需兼顾多种类型的工作负载——而不是仅服务于AI。这些设施通常同时运行传统 IT、

Rob Campbell

Rob Campbell 是伟创力通信、企业和云事业部总裁。