朴赛液冷CDU实测全揭秘：算力狂飙时代如何守住温度底线

如果你也跑过AI大模型训练，肯定懂那种半夜被GPU温度报警吓醒的酸爽。2026年5月14日，第七届深圳国际人工智能展览会正式开幕。朴赛携全新液冷CDU解决方案参展，朴赛搬来了一台机架式液冷CDU，现场放出了满负载实测数据，为高密度算力的散热难题给出了硬核答案。

同步展出覆盖智慧金融、智能驾驶、高校科研、具身智能的四大AI解决方案、四台主力服务器及IB交换机，为业界呈现了一条从算力底座、散热保障到网络连接的完整技术链条。在本届展会同期评选中，朴赛被专家评审委员会授予“全球AI生态基石大奖”，这一荣誉既是对其AI算力基础设施领域技术厚度与方案能力的认可，也印证了其作为AI产业生态支撑者的坚实行业地位。

液冷CDU：高密度算力的散热核心

搞AI的人都清楚，GPU功耗这两年是一路狂飙。单卡600W已成常态，更高功率的芯片还在路上。传统风冷方案已经摸到物理天花板——风扇拉满、噪音炸裂、机房冷热通道恨不得把人吹感冒，芯片温度还是压不下来。这时候液冷从“锦上添花”变成了“没它不行”。而CDU是数据中心液冷系统的调度中枢，其核心任务是将精准控温、洁净无污染的冷却液泵送至每一颗高功耗芯片，高效回收并排出热量，同时通过智能算法实现按需调节，借助冗余设计保障不间断运行。面对AI高密度算力与绿色低PUE的双重要求，CDU已成为解锁性能与能耗平衡的关键设备。

朴赛此次展出的机架式液冷CDU，额定换热量达到10kW，瞄准的是AI服务器集群的高密度散热需求。数字不算夸张，但对标实际部署场景，够用、务实。朴赛机架式液冷CDU，额定换热量达到10kW，直指AI服务器集群的高散热需求。我觉得它在循环泵配置上诚意十足。

设备搭载两台并联循环水泵，采用一用一备的冗余模式：主泵驱动冷却液循环，一旦出现故障，系统自动切换至备用泵，液冷循环不会中断，这个冗余意味着什么？意味着哪怕水泵坏了，服务器不会因为过热而宕机，从根源上避免了因散热失效导致的服务器宕机风险。对于需要7×24小时不间断运行的AI集群，这一设计构成了最基本的安全保障。很多厂家讲液冷只讲换热效率，不讲故障场景，朴赛这次把可靠性摆在了明面上。

设计特点：智能控制与紧凑结构

控制层面采用PLC方案，温控精准、响应稳定，支持数据中心级集中管理，适配大规模集群的统一运维。自动补液设计也省了额外水箱，大幅降低了人工维护频率。其内部容积控制在10升以内紧凑的结构本身也降低了漏液风险。外观采用RAL 9005细砂纹工艺，兼具耐磨与抗污性能，可长期保持设备整洁。值得关注的是，这台CDU自身额定功率不超过1.5kW，在实现强大散热能力的同时维持了低功耗表现，且可直接接入常规机房供电，无需担心兼容性问题，配置上挑不出短板。

实测数据才是照妖镜，用真实表现回应质疑

参数说得再漂亮，不如上机实测来得直接。展会前，朴赛已执行多轮严格测试，所有数据均在标准环境下采集：室温25.5℃，相对湿度61.8%RH。测试采用8张600W GPU全部100%满负载运行，记录不同风扇转速下的稳态温度，取65至85秒区间的平均值。

实测结果显示：当风扇转速为30%时，GPU平均温度为59.88℃；40%转速下，温度降至56.13℃；50%转速下，为54.63℃；风扇满速100%运行时，GPU平均温度进一步降至50.88℃。从数据中可以清晰看出，风扇转速每提升10%，GPU温度大约下降1.2至2.0℃，散热效率提升显著。

这些数字的意义在于：即使在30%的低转速下，GPU平均温度仅为59.88℃，远低于多数GPU的温度墙。在实际部署中，完全可以采用更低的风扇转速运行，兼顾静音与节能，在保证芯片冷却的同时降低散热系统自身能耗。很多厂家只敢给理想工况下的模拟数据，朴赛这次把满负载、多转速的实测数据公开，这个态度值得给个赞。

全栈布局：从单点设备到“交钥匙”方案，液冷正在成为AI基础设施的必选项

朴赛此次参展并未局限于单一产品展示，而是呈现出一条清晰的链条：算力由服务器提供底座，散热由液冷CDU守住底线，稳定运行依赖PLC智能控制，网络通过交换机实现无缝协同。不论是建设智算中心、搭建AI训练集群，还是部署边缘计算节点，朴赛提供的均是一套可整体交付的完整方案。这种打法解决的是行业里最实际的痛点——不同环节的适配风险和高部署复杂度。

在笔者看来，在AI芯片功耗持续攀升的当下，传统风冷方案已经触及物理极限，液冷散热正从锦上添花的可选项转变为高密度算力部署的必备条件。朴赛此次不仅展出了产品，更公开了多场景、满负载下的实测数据，这种透明和务实的态度在行业内值得肯定。当算力竞赛走向深水区，决定集群实际可用性的往往不是峰值性能，而是散热、供电与网络这些基础保障是否牢固。从这一角度出发，液冷CDU所扮演的角色，只会愈发关键。