行业深度 | 兆瓦级时代，液冷成算力“必选项”

来源：市场资讯

（来源：曙光数创）

当前，大模型带来的“智慧涌现”，开启模型参数的“军备竞赛”，让人类又一次站在了技术革命的转折点。从参数规模持续扩张到多模态能力融合，算力需求呈现出指数级增长趋势。产业界普遍共识：算力已从“支撑工具”转变为“生产要素”逐步演化为类似电力与石油的基础资源，其重要性正在不断上升。

从技术节奏来看，领先的人工智能超级计算机性能正以“每 9 个月翻一番”的速度跃升，这一趋势直接推动数据中心向更高功率密度、更高能效比方向演进。与此同时，大模型从训练向推理侧迁移，推理需求的爆发进一步拉动了对稳定、高效算力供给体系的依赖，形成长期增长曲线。

从产业链结构来看，AI 的发展已经形成“应用—模型—基础设施—芯片—能源”的五层架构。对话式 AI、数字生物学、自动驾驶、企业级 AI 智能体、科学智能、智能机器人、智能工业、AI 编程等应用持续扩展，对实时性、稳定性以及成本控制提出了更高要求，使得传统数据中心逐渐难以满足新一代负载特征。

从模型和基础设施层来看，算力正在从“计算能力”向“决策能力”转化，是驱动底层硬件需求持续增长的终极引擎。在这一背景下，“AI 工厂”概念逐渐成型。算力基础设施不再是单一服务器或机房，而是涵盖超大规模数据中心、高速互联网络、液冷散热及供电架构的完整基础设施实体。

值得关注的是，行业巨头的战略转型进一步验证了这一趋势。例如在 GTC 2026 大会上，英伟达明确提出从“芯片公司”向“AI 基础设施和工厂公司”的转型，标志着产业重心的迁移。未来竞争不再局限于芯片性能，而是延伸至整套基础设施能力，包括能效、部署密度以及系统稳定性等综合指标。

从产业投资情况来看，英伟达预测显示，到 2027 年，全球 AI 基础设施市场规模将达到万亿美元级别，并仍处于持续增长通道。从芯片厂商到云服务商，再到基础设施提供商，均在加大投入力度。可以预见的是，随着 AI 推理拐点的到来，市场需求将进一步爆发。

从千瓦到兆瓦，数据中心面临结构性挑战

随着算力规模的持续扩大，数据中心正快速迈入“超高功率密度”时代。从英伟达 AI 计算平台的演进路径来看，机柜功率需求正在显著攀升： Vera Rubin NVL72 约 280kW，Rubin Ultra NVL576 预计将提升至 600kW，而下一代 Feynman 架构预计将突破 1MW。

由此可见，单机柜功率正从数百千瓦级加速迈向兆瓦级。这一变化对传统数据中心的供配电、散热及整体架构设计都提出了前所未有的挑战。

首先，散热问题成为最核心的瓶颈。传统风冷技术在高功率密度环境下已接近物理极限，难以有效带走持续增长的热量。同时，随着 AI 芯片性能不断提升，其热设计功耗（TDP）也在持续攀升，尤其是在国产算力芯片中，系统热设计问题更加严峻，亟需更高效的散热方式。

其次，供配电系统也面临巨大压力。高密度算力集群对电力稳定性与效率提出更高要求，传统供电架构难以支撑快速波动的负载变化。尤其是在 AI 训练和推理场景中，算力负载呈现出剧烈波动特征，对电力系统的响应速度提出了更高标准。

再者，数据中心的空间利用效率问题日益凸显。高密部署成为必然趋势，但这也意味着设备间距缩小、热耦合增强，进一步加剧散热难度。如何在有限空间内实现更高算力密度，同时保证系统稳定运行，成为行业普遍难题。

此外，能源成本与可持续性问题也逐渐成为制约因素。AI 基础设施的能源消耗巨大，稳定、低成本、可持续的能源供给成为产业发展的基础条件。未来数据中心不仅要“算得快”，还要“用得省”，在保障算力输出的同时，实现节能降耗。

曙光数创高级副总裁张鹏博士

当前 AIDC 的核心矛盾已经从“算力不足”转向“基础设施承载能力不足”。只有在散热、供电与结构设计上实现系统级突破，算力潜力才能真正释放。正如曙光数创高级副总裁张鹏博士在 2026 曙光数创战略发布会上所强调的，“AIDC 基础设施未来发展趋势是高密部署、液冷主导、以冷辅芯、以基强算。”

液冷，AI 发展的“必选项”

在高密算力驱动下，液冷技术正在从“可选方案”转变为“必选项”。与传统风冷相比，液冷具备更高的换热效率和更低的能耗水平，能够有效支撑高功率密度场景下的稳定运行。

从技术类型来看，液冷主要包括冷板式液冷与浸没式液冷两大路径。液冷技术的选择要“因地制宜”，不同冷却功率需匹配不同散热技术。例如在 0-10kW 单柜场景中，风冷仍具备成本优势；在 10-150kW 区间，单相冷板液冷成为最优选择；而当单柜功率超过 200kW 时，两相浸没式液冷优势开始显现。

这种“因地制宜”的技术路径选择逻辑，反映出液冷产业正在走向精细化发展。不同算力场景对应不同冷却方案，而不是单一技术路线的全面替代。这也意味着，未来数据中心将呈现多技术并存的格局。

经济性方面，液冷的优势也逐渐显现。尽管初期投资较高，但在高功率密度场景下，其单位算力成本更低，长期运营收益更优。尤其是在能源成本持续上涨的背景下，液冷的节能价值愈发突出。

C8000 V3.0 引领兆瓦级整机柜时代

在上述产业背景下，曙光数创推出的 MW 级相变浸没式液冷整机柜及其基础设施整体解决方案 C8000 V3.0，正是面向未来高密算力场景的一次系统性创新。

曙光数创资深技术专家黄元峰博士在发布会上介绍说，该方案以相变浸没液冷换热技术为核心，具备超强换热、高效配电、极致节能、智能控制、安全可靠等系统级优势，标志着数据中心正式迈入“兆瓦级整机柜”时代。

曙光数创资深技术专家黄元峰博士

从整机形态来看，C8000 V3.0 采用全浸没刀片式液冷服务器架构设计，单机柜最高可支持 40 片热插拔刀片服务器，单刀片功率最高可达 20kW。这种高密度设计不仅显著提升算力部署效率，也为未来多样化算力芯片提供了灵活适配能力，能够支持多种计算芯片并行运行，满足 AI 训练与推理的复杂需求。

MW 级相变浸没式液冷整机柜及其基础设施整体解决方案 C8000 V3.0

在散热能力方面，方案通过高效能相变换热单元（CDM）实现突破性提升。该系统采用“一拖二”创新架构设计，最大换热能力达到 1.72MW，使单柜散热能力跨入兆瓦级区间。在仅 2.8 立方米的体积内，可支持高达 1500kW 的散热能力，相比传统数据中心架构，其空间利用率和能效水平均实现跨越式提升。

在供电系统方面，C8000 V3.0 引入高压直流配电单元 HVDC，提供高压直流直接入柜的配电方案，单机柜最大支持 900kW 供电能力。相比传统交流供电方案，该架构能够有效减少能量转换损耗，提高整体供电效率，同时增强对高动态负载的响应能力，为 AI 算力波动提供稳定支撑。

从系统设计角度来看，方案实现了真正意义上的“全系统精密设计”。不仅涵盖机壳、刀片、散热部件等核心结构，还打通液体、气体、电气与信号连接路径，通过高可靠穿壁密封技术，实现内外环境的稳定隔离。这种一体化设计，使系统在高密度、高功率运行条件下依然保持稳定可靠。

在液冷技术层面，C8000 V3.0 基于自主研发的电子氟化液，构建完整的相变浸没冷却体系，具备业界领先的两相换热能力。结合微纳复合强化沸腾结构设计，大幅增加气化核心数量，使冷却系统能够在较低过热温度下实现高效沸腾换热，从而进一步降低能耗并提升散热效率。

值得一提的是，曙光数创在相变浸没液冷换热技术领域累计投入超过亿元，累计检测材料超过 2000 种，并建立了完善的“黑白名单”体系。这种长期技术积累，使其在冷媒安全性与稳定性方面具备显著优势。

在智能化能力方面，方案实现了 CDM、PDM 与服务器的一体化监控体系，并配备相变换热自动控制系统。通过实时监测温度、流量与压力等关键参数，实现对整个热管理系统的动态调节。这种智能控制能力，使系统能够在复杂负载变化下保持最佳运行状态。

在可靠性与安全性方面，C8000 V3.0 同样实现全面提升。系统采用多重密封结构，整机泄露率低于 1×10⁻⁷Pa·m³/s，同时满足国军标 7 级洁净度要求。结合泄露预警机制与高可靠材料体系，有效降低冷媒损失风险，确保长期稳定运行。冷媒输送泵实现“零泄露、零维护”，显著降低运维成本，提升系统可用性。

在节能与可持续性方面，方案整合了竖直分液单元（VCDU）、液冷换热单元（CDU）、以及闭式冷却塔（无压缩机）等关键组件，形成“端-链-源”完整的热管理体系，实现内外循环协同。系统可以在更高水温区间运行（外循环供回水温度范围控制在 35-60℃），从而减少制冷能耗。

C8000 V3.0 不仅是一套技术解决方案，更代表了一种面向未来“AI 工厂”的基础设施范式。它通过“整机柜+液冷+高压供电”的深度融合，重新定义了高密算力部署方式，使数据中心从传统 IT 设施升级为智能生产平台。

正如黄元峰所强调的，“液冷走完最后 1 微米，算力才能真正解放。”在 MW 级算力时代，只有将散热能力深入到基础设施级、系统级乃至芯片级，才能真正释放 AI 的潜能。而 C8000 V3.0，正是这一理念的工程化落地。

结束语

站在 AI 基础设施迈向万亿级美元市场规模的关键节点，算力竞争正在从单点技术突破走向系统能力比拼。高密度、低能耗、高可靠将成为未来数据中心的核心指标，而液冷与整机柜架构将成为关键支撑路径。

随着大模型持续演进与推理需求爆发，算力基础设施将迎来新一轮重构周期。在这一进程中，以曙光数创 C8000 V3.0 为代表的系统级解决方案，正在为行业提供一条可落地、可复制的技术路径，加速“AI 工厂”从概念走向规模化实践。