「花幾十億元流片，最終或許只能兌現(xiàn)不到六成的理論價值?！惯@并非危言聳聽，而是當下 AI 芯片在真實數(shù)據(jù)中心場景中的普遍現(xiàn)實。

當生成式 AI 掀起全球算力競賽，半導體行業(yè)的目光多聚焦于：AI 芯片公司又推出了性能多么強悍的新品？臺積電的先進制程是否更進一步？然而一組數(shù)據(jù)，卻進一步揭示了這場行業(yè)狂歡背后的隱形枷鎖：

2024 年中國數(shù)據(jù)中心總耗電量達 1660 億度，相當于 2 個三峽水電站的年發(fā)電量；約占全國總耗電量的 1.68%，預計 2030 年占比超過 5%，2035 年占比超過 13%。

算力擴張與電力約束的失衡，正在重塑數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)的發(fā)展邏輯。

電力瓶頸，比芯片更緊迫

近期，半導體產(chǎn)業(yè)縱橫深入 AI 芯片及數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)一線走訪調(diào)研，與多位行業(yè)資深從業(yè)者深度交流后發(fā)現(xiàn)，當前 AI 數(shù)據(jù)中心電力消耗居高不下的核心瓶頸，主要有三點。

第一點，正如文章開頭所言，AI 芯片的技術(shù)發(fā)展和數(shù)據(jù)中心的實際使用場景脫節(jié)，是當前行業(yè)電力消耗居高不下的核心問題之一。當前諸多 AI 芯片研發(fā)走進「拼峰值算力」的誤區(qū)，把算力多少當成核心競爭力，卻忽略了數(shù)據(jù)中心里最關(guān)鍵的「算力夠用且省電」的平衡需求。這種失衡主要體現(xiàn)在兩方面：

其一，芯片設(shè)計和實際任務(wù)對不上。主流 AI 芯片的核心架構(gòu)，更適合高密度的并行計算，但大模型訓練時經(jīng)常出現(xiàn)「稀疏計算」的情況，兩者天然不匹配——很多芯片算力閑著不用，電卻照耗不誤，形成了「無效耗電」的死循環(huán)。其二，應(yīng)對復雜任務(wù)的靈活性不足。隨著多模態(tài)大模型（既能處理文字、又能處理圖片視頻）的普及，數(shù)據(jù)中心常要同時處理視頻編輯、寫文案、圖像識別等多種任務(wù)，但現(xiàn)有芯片切換這些任務(wù)時效率很低，不僅慢，還會額外消耗更多電力。

第二點，如果說「芯片和場景對不上」是能耗高的「先天設(shè)計問題」，那算力需求暴增帶來的電力消耗疊加，就是把數(shù)據(jù)中心變成「電力黑洞」的主要推手。眾所周知，摩爾定律揭示的是晶體管數(shù)量每 18-24 個月翻倍的技術(shù)迭代規(guī)律，而當前算力需求的增長周期已縮短至每 3-4 個月翻一倍。2024 年我國智能算力增速高達 74.1%，這一趨勢在具體應(yīng)用場景中更為直觀：2025 年發(fā)布的 DeepSeek-R1 大模型日活躍用戶超 2200 萬，僅維持其正常運行就需要約 50 個大型數(shù)據(jù)中心提供支撐。

與算力需求同步飆升的，是數(shù)據(jù)中心對電力的極致依賴。如今，「萬卡集群」已不再新鮮，「十萬卡集群」成為科技巨頭的競爭新標的——OpenAI/Microsoft、xAI、Meta 等企業(yè)均在競相構(gòu)建規(guī)模超 10 萬張 GPU 的算力集群。僅以單顆芯片的能耗測算，英偉達 H100 GPU 峰值功耗達 700 瓦，按每小時耗電 0.7 度、全年 61% 的使用時長計算，單顆 H100 年耗電量就達 3740 度；若規(guī)模擴大至 10 萬顆，僅 GPU 單元的年耗電量就將突破 3.74 億度。

第三點，除了 GPU，數(shù)據(jù)中心中還有大量的設(shè)備，比如服務(wù)器（還包含 CPU 等部件）、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、存儲設(shè)備、冷卻系統(tǒng)和照明等，這些設(shè)備無一不需要持續(xù)供電。其中數(shù)據(jù)中心的冷卻系統(tǒng)是能耗的主要組成部分之一，總耗電量占到 38% 以上 (有的甚至高達 50%)。

數(shù)據(jù)中心的「電力黑洞」 困境，并非單純的電力供給不足。從能源利用效率來看，2025 年，我國數(shù)據(jù)中心平均電能利用效率（PUE）約為 1.45，與世界先進水平（約 1.1-1.2）仍有差距。其中，制冷系統(tǒng)能耗占 27%，正成為主要的節(jié)能突破口。

根據(jù)中華人民共和國國家發(fā)展和改革委員會發(fā)布的數(shù)據(jù)中心綠色低碳發(fā)展專項行動計劃顯示，到 2025 年底，算力電力雙向協(xié)同機制初步形成，國家樞紐節(jié)點新建數(shù)據(jù)中心綠電占比＞80%。在這一硬性要求下，以下四項技術(shù)成為發(fā)展重點：綠電直連技術(shù)、高效冷卻技術(shù)、IT 負載動態(tài)調(diào)整技術(shù)、算-電-熱協(xié)同技術(shù)。

其中在記者與業(yè)內(nèi)人士的交流中，「液冷技術(shù)」也是被提及的重點。

液冷技術(shù)，關(guān)鍵解法

數(shù)據(jù)中心的冷卻技術(shù)正在經(jīng)歷一場徹底的變革。尤其是在單機柜功率密度超過 25kW 的高密度場景下，傳統(tǒng)的遠端風冷已經(jīng)難以為繼，行業(yè)正在加速轉(zhuǎn)向更高效的冷卻方案——主要是近端風冷和液冷兩大方向。其中，高效又節(jié)能的液冷技術(shù)，已經(jīng)成為市場的主流選擇。

液冷技術(shù)分化出三種主流方案：

第一種是冷板式液冷，能精準對準 CPU、GPU 這些發(fā)熱核心散熱，不僅能效高，改造成本也相對可控，是目前最普及的液冷方案。

第二種是浸沒式液冷，直接把服務(wù)器完全泡在絕緣冷卻液里，散熱效率拉滿，堪稱超高熱密度場景的「終極解決方案」。

第三種是噴淋式液冷，通過直接向發(fā)熱元件噴淋冷卻液，用最短的路徑實現(xiàn)高效散熱，適配特定場景需求。

不過業(yè)內(nèi)人士向半導體產(chǎn)業(yè)縱橫表示液冷技術(shù)是目前的最優(yōu)解法，但該技術(shù)在數(shù)據(jù)中心普及率并不算高，大約只有 10%，盡管行業(yè)內(nèi)存在噴淋式液冷的方案，但是商用情況相對不明朗。

還有業(yè)內(nèi)人士向半導體產(chǎn)業(yè)縱橫提到，除單純的液冷技術(shù)外，冷板+液冷循環(huán)的組合方案也是當前技術(shù)布局重點。比如英偉達和 AMD 在 CES 上最新發(fā)布的英偉達 Vera Rubin NVL72 與 AMD MI450 均采用「冷板貼合+封閉液冷循環(huán)」的技術(shù)架構(gòu)。

具體而言，通過定制化冷板直接貼合 GPU 芯片及其他高發(fā)熱組件（如供電模塊、顯存），冷板內(nèi)部設(shè)計微通道結(jié)構(gòu)，冷卻液在微通道內(nèi)高速流動，快速帶走熱量；吸收熱量后的冷卻液通過封閉管道進入換熱模塊，與外部冷卻系統(tǒng)進行熱交換后降溫，再循環(huán)回流至冷板，形成完整的散熱閉環(huán)。這種方案既避免了噴淋式液冷對電子元件的絕緣要求，又解決了風冷的散熱效率不足問題，實現(xiàn)了散熱效果與設(shè)備安全性的平衡。

不過無論是英偉達的 NVL72 還是 AMD 的 MI450 集群，其液冷方案均圍繞自身核心算力芯片展開定制化開發(fā)。英偉達為 Ada Lovelace 架構(gòu) GPU 量身設(shè)計冷板貼合面，確保冷板與芯片核心發(fā)熱區(qū)域的接觸面積達 95% 以上，減少散熱死角；AMD 則針對 MI450 芯片的封裝結(jié)構(gòu)，優(yōu)化冷板的壓力分布，避免因冷板壓力不均導致芯片損壞，同時適配芯片的高功率密度特性，提升冷卻液的流速與換熱效率。這種「芯片-冷板」的深度適配，成為保障液冷效果的關(guān)鍵前提。

英特爾的液冷技術(shù)主要采用冷板式液冷方案，通過在 CPU、GPU 等高功耗芯片上安裝金屬冷板，內(nèi)部布有微通道，讓冷卻液流經(jīng)并吸收運行中產(chǎn)生的熱量，實現(xiàn)高效導熱。冷板與芯片緊密接觸，利用導熱界面材料提升熱傳導效率，無需浸沒整個服務(wù)器，兼容現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心架構(gòu)。該技術(shù)可顯著降低散熱能耗，支持更高密度計算部署。

在國內(nèi)市場，曙光數(shù)創(chuàng)在液冷基礎(chǔ)設(shè)施市場的部署規(guī)模處于領(lǐng)先地位。2021 年至 2023 年上半年，曙光數(shù)創(chuàng)在中國液冷基礎(chǔ)設(shè)施市場份額位居第一，占比達 56%。其冷板液冷方案和浸沒相變液冷方案已廣泛應(yīng)用于字節(jié)跳動等頭部互聯(lián)網(wǎng)廠商。

英維克作為全鏈條液冷的開創(chuàng)者，提供從冷板、快接頭到 CDU、機柜的全棧產(chǎn)品，截至 2025 年 3 月，其液冷鏈條累計交付已達 1.2GW。

具體細分賽道方面，飛榮達在散熱產(chǎn)品領(lǐng)域布局廣泛，其自主研發(fā)的 3DVC 散熱器功耗可達 1400W，處于行業(yè)領(lǐng)先水平。飛榮達已成為英偉達、中興、浪潮等企業(yè)的核心供應(yīng)商，液冷模組等產(chǎn)品已實現(xiàn)批量交付。中石科技則在熱模組核心零部件和 TIM 材料上實現(xiàn)了批量供應(yīng)，VC 模組在高速光模塊中的應(yīng)用正加速落地，并積極推進液冷模組的客戶導入。

思泉新材也已具備液冷散熱模組的規(guī)模生產(chǎn)能力，東莞工廠和越南工廠均已做好量產(chǎn)準備。公司正開展 750W-3000W 液冷技術(shù)的研發(fā)，包括雙相冷板、Manifold、CDU 等核心組件。川環(huán)科技則成功切入主流液冷供應(yīng)商體系，其液冷服務(wù)器管路產(chǎn)品已通過美國 UL 認證，并進入奇鋐、英維克、飛榮達等廠商的供應(yīng)名單。

中國制造業(yè)，優(yōu)勢顯現(xiàn)

這場關(guān)于數(shù)據(jù)中心的討論，早已超越傳統(tǒng) IDC 建設(shè)范疇，演變?yōu)橐粓錾婕鞍雽w、能源、通信、安全的系統(tǒng)性變革。而在這場變革中，中國的制造業(yè)底座優(yōu)勢正在顯現(xiàn)：

• 世界銀行數(shù)據(jù)顯示，中國制造業(yè)增加值 2010 年首次超過美國，居世界首位，成為全球工業(yè)經(jīng)濟增長的重要驅(qū)動力。

• 截止 2024 年，中國制造業(yè)規(guī)模已經(jīng)連續(xù) 15 年居世界首位。

• 2024 年數(shù)據(jù)顯示，中國制造業(yè)規(guī)模大于美國、日本、德國和印度制造業(yè)規(guī)?？偤停喈斢趦蓚€美國；而美國大于日本、德國和印度之和。

未來的數(shù)據(jù)中心，從來不是越大越好，而是越「聰明」越好。

這份「聰明」，始于硅片之上的精準創(chuàng)新——打破「唯峰值算力論」，讓芯片架構(gòu)適配真實場景，讓每一度電都轉(zhuǎn)化為有效算力；落于冷卻技術(shù)的高效突破，依托中國制造業(yè)全鏈條優(yōu)勢，推動液冷從細分賽道走向規(guī)模化普及，實現(xiàn)散熱效率與成本的平衡。