# AI 散热革命 液冷登顶浪潮之巅 > 大模型把算力需求推高了一个数量级，算力的瓶颈落到能耗上。能同时解决散热与节能的液冷，正从可选项变成数据中心的确定性趋势。 - 作者：王辉，清链科技创始人兼 CEO - 发布：2024-01-22 - 网页：https://tsingchain.ai/insights/ai-cooling-revolution - 首发：微信公众号「清链学堂在线」 https://mp.weixin.qq.com/s/jrk7iPOVDZhhl62OZZXaQA - 标签：液冷技术、行业与出海 --- ChatGPT一问世，就如一颗惊雷，将人工智能原本平静的池水，搅得翻天覆地。不同于热度不减的“区块链”“元宇宙”尚站在“概念”的风口浪尖，AI（人工智能）已经快速迈进了“应用为王”的时代。 与人工智能迅猛发展相对应的，是数据中心算力需求的不断提高，以及服务器芯片功率的大幅增加，这就导致数据中心机柜中热流密度不断攀升，**传统风冷散热越来越无法满足数据中心的散热需求。** AI发展的瓶颈在算力，而算力发展瓶颈在能耗。因此，**能够满足数据中心散热和降能双需求的液冷技术，已然成为开启数据中心新时代的密钥。** ![](/wx/ai-cooling-revolution/01.jpg) **1.算力变革** OpenAI推出对话式通用人工智能大模型ChatGPT，掀起了新一轮全球AI热潮，并持续发酵，不断冲击热搜。在国内，多个人工智能大模型也被迅速推出并快速迭代。 抢占了第一名宝座的是百度文心一言，随后华为盘古、360智脑、商汤日日新、阿里通义千问、京东灵犀、昆仑万维天工、科大讯飞星火、腾讯混元等AI大模型，如雨后春笋般相继问世，被称为“千模大战”。 AI的发展并未止步于大模型之战，而是迅速步入了应用领域。美国麻省理工学院布罗德研究所和哈佛大学科学家借助人工智能（AI）的力量，通过筛选数百万种化合物，发现了一类全新的抗生素，能杀死两种不同类型的耐药细菌。这也印证着AI的应用，早已不是简单的客户体验，而是已然深耕到更加复杂的科研领域。 **从ChatGPT的爆红到“千模大战”，从C端场景的体验到B端业务的落地，人工智能的发展速度，远胜移动互联网时代。AI模型所需算力每100天就要翻一倍，远超摩尔定律的18～24个月。** ![](/wx/ai-cooling-revolution/02.jpg) AI发展进入了新时代。大模型所需要的参数和训练数据量与深度学习时期相比，有了数量级的提升。根据《“十四五”信息通信行业发展规划》，到2025年，全国数据中心算力将达到2020年的3.3倍。算力需求不断扩大也带动了服务器市场规模持续攀升。数据中心的投资和建设规模在持续扩张。 然而，**大模型的发展同样面临着巨大的挑战。**大模型研发依赖算法算力和数据的综合支撑。随着算力规模的爆炸式增长，数据中心散热问题成为制约其发展的瓶颈。据赛迪顾问统计，2019年中国数据中心能耗中，约有43%是用于IT设备的散热，几乎与45%的IT设备自身的能耗持平。 **数据中心“快发展”与“高耗能”之间的矛盾不断升级，降低数据中心散热功耗，控制数据中心运营成本迫在眉睫。**数据中心规模的不断扩大推动着冷却技术的更新迭代。 ![](/wx/ai-cooling-revolution/03.jpg) **2.液冷迭代** 海量数据催生了巨大的数据处理和存储需求，作为信息系统运行的重要物理载体，数据中心已成为不可或缺的关键基础设施。数据中心作为基于新一代信息技术演化生成的基础设施，是算力基础设施的典型代表。但数据中心作为新型基础设施中的基础，其建设一直被能耗过大等环境难题困扰。 据信通院统计，我国2022年数据中心能耗总量1300亿千瓦时，同比增长16%，预计到2030年能耗总量将达到约3800亿千瓦时。 **高能耗为数据中心的发展锁上了紧箍咒。**2023年10月，工业和信息化部等六部门联合印发《算力基础设施高质量发展行动计划》，要求加快推进算力中心的绿色转型和可持续发展。对此，储能系统、充电桩设施、数据服务器等工业热管理领域，对散热性能提出小型轻量化、更高效、更节能的升级要求。 随着国家对数据中心能耗指标要求的不断提高，以及大型数据中心规模的持续增加，传统风冷散热越来越无法满足数据中心的散热需求。**在政策和需求的双重驱动下，高效低碳的液冷技术就成了破局的关键，它不仅改变了散热方式，更有可能变革数据中心的生态。** ![](/wx/ai-cooling-revolution/04.jpg) 冷却技术包含风冷冷却、水冷冷却、自然冷却及液冷冷却等技术。风冷技术是数据中心当前最为成熟、应用最为广泛的冷却方案之一，它通过冷、热空气通道的交替排列实现换热。不过，风冷技术存在低密度和相对较低的散热能力的缺陷，这一不足对于高性能计算应用尤为明显。此外，风冷技术存在容易过度冷却、环境匹配性较弱、占用空间大等问题。 随着高功率单机柜快速普及，推动液冷变革势在必行。液冷主要是利用液体替代空气，带走CPU、芯片组、内存条以及扩展卡等发热器件运行时产生的热量。 **相较于风冷，液冷具有低能耗、高散热、低噪声、低TCO等优势。**液体的冷却能力是空气的1000～3000倍。在冷却效率方面，液冷比风冷至少提高15%～20%。液冷技术可实现高密度、低噪音、低传热温差以及普遍自然冷却等优点，是一种可以适用于需要大幅度提高计算能力、能源效率和部署密度等场景的优秀散热解决方案。 当前，液冷服务器形态主要分为冷板式和浸没式。据《2022~2023全球计算力指数评估报告》数据，2022年增量市场中，**冷板式服务器高达94.9%。**调研显示，TCO优势、液冷系统的多样性是企业选择冷板式液冷技术的主要因素，从未来增长看，冷板式液冷服务器预计将有更高增速。 ![](/wx/ai-cooling-revolution/05.jpg) **尽管液冷产业还有一定的成长空间，但拥抱液冷已经成为数据中心的确定性趋势。**2023年6月，中国移动、中国电信、中国联通三大运营商联合发布《电信运营商液冷技术白皮书》称，**将于2025年实现50%以上项目应用液冷技术，**共同推进形成标准统一、生态完善、成本最优、规模应用的高质量发展格局。 **未来，中国数据中心液冷市场将大有可为。**据财信证券估算，到2025年，中国数据中心液冷市场规模将达到359亿元左右，2022年至2025年年均复合增长率（CAGR）达到72.4%；AI数据中心液冷市场规模将达到280亿元左右，CAGR达到71.4%；通用数据中心液冷市场规模将达到79亿元，CAGR达到76.2%。 巨额数据量、大算力需求之下，高能耗卡住了数据中心的“脖子”，这一难题为液冷这项很新的老技术带来了新的发展机遇。**这场兴起于AI创新，火爆于AI应用而带动起的液冷技术新革命，已经拉开了序幕，走上了历史的舞台。** 历史文章 1、[需求激增，引发算力革命，液冷必将强势带动行业发展！](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4OTEwMTY0NA==&mid=2247483798&idx=1&sn=7c4839e4d806c9ec81c1bb39932a6190&chksm=cff04db5f887c4a386520ac9b81b5ca68a0895b6eaa1c2b02227018cb52e91d427b1c437327d&scene=21#wechat_redirect) 2、[从芯片发展看“为什么液冷是必然趋势？”](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4OTEwMTY0NA==&mid=2247483777&idx=1&sn=0e00712cf604af0ae7f5c211f219bf0d&chksm=cff04da2f887c4b4d44088d1a2aa990bd9b9a1c1652bfc534f14bbd4145fcc49ad6ce3ae246d&scene=21#wechat_redirect) 3、[液冷产业全景图：一图了解液冷技术产业链](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4OTEwMTY0NA==&mid=2247483750&idx=1&sn=ad5bfff27f31b7e707917c35230eefb0&chksm=cff04d45f887c4531787387dc1acf85a4877e2c6b521f4c57789cf8455a34efadbe43a87edae&scene=21#wechat_redirect) 4、[水冷和油冷到底该如何选择？](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4OTEwMTY0NA==&mid=2247483727&idx=1&sn=c5650ec7c4be3a92eb3303c05137c990&chksm=cff04d6cf887c47a41bcebcc598e31441480e0873bdf05bf40966a345c8ec288c82e7f5a1758&scene=21#wechat_redirect) 5、[液冷元年｜液冷遇上元宇宙，促进液冷快速发展](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4OTEwMTY0NA==&mid=2247483717&idx=1&sn=b3ead5d1cc787f237c12b9674970543b&chksm=cff04d66f887c470a83186f5345be15622b035a64b12492d9f03e3e117df016327e3c2140c56&scene=21#wechat_redirect)