液冷+高压直流：AI算力“省电革命”|损耗|液冷|算力|风冷|高压直流

关注AI算力、产业趋势的朋友，大家应该都有一个共识：AI大模型迭代越来越快，算力需求水涨船高，但压在很多算力项目头上的核心难题，从来都不只是芯片缺口，而是居高不下的电费成本，甚至不少项目因为能耗超标无法落地。今天就和大家客观地拆解，当下AI算力领域真正落地的“省电革命”——液冷+高压直流技术，以及背后真实可查的全产业链机会。

先给大家一组来自行业公开的真实数据：当前主流AI训练集群的单卡功耗普遍突破700W，单机柜功率密度动辄30kW以上，而传统风冷技术的散热上限仅15kW，完全无法适配高功耗算力需求；同时传统风冷数据中心的PUE值（数据中心能源使用效率）普遍在1.4-1.6之间，简单来说，每花1度电给AI芯片运算，就要额外花0.4-0.6度电用来散热。而根据国内最新政策要求，2026年新建大型、超大型数据中心PUE值必须严格控制在1.15以内，传统风冷技术已经触到了性能天花板。

这就是液冷技术爆发的核心逻辑，绝非市场炒作，而是实打实的刚需。目前行业规模化商用的冷板式、浸没式液冷技术，已经可以将数据中心PUE值稳定控制在1.03-1.15之间，相比传统风冷，散热环节直接节电30%-50%。我们按一个10MW的标准智算中心测算，仅散热节电一项，一年就能省下超1800万元的电费成本，同时还能大幅延长芯片的使用寿命，降低运维成本。更关键的是，液冷可以轻松支撑单机柜50-200kW的功率密度，完美适配下一代更高功耗的AI芯片，目前已经成为头部云厂商、算力运营商新建智算中心的标配选项。

而和液冷技术形成“黄金搭档”的，正是800V高压直流配电技术。传统交流配电方案需要经过多次交直流转换，每一次转换都会产生3%-5%的电能损耗，全链路下来，配电环节的无效损耗极高。而高压直流方案可以实现从变电站到机柜的“直达供电”，大幅减少转换环节，将配电系统整体效率提升5%-8%，线路损耗直降30%。更重要的是，高压直流与液冷系统的CDU（冷量分配单元）驱动需求天然适配，实现“电冷同源”，大幅提升整个算力中心的运行稳定性，目前英伟达的新一代智算中心标准，已经将800V高压直流列为推荐方案，行业规模化落地速度远超预期。

从真实的产业数据来看，这场“省电革命”已经进入全面爆发期。2024年国内液冷数据中心渗透率仅为14%，2026年行业普遍预计渗透率将突破40%，对应全球市场规模接近150亿美元。整条产业链的机会清晰且真实，上游包括冷却液、核心散热元器件、高压功率器件，中游包括冷板/CDU核心单元、高压直流电源模块、系统集成与机柜配套，下游则是智算中心建设、运维服务等环节。其中，随着海外厂商退出部分核心材料市场，国产替代的窗口已经打开，国内厂商在核心技术、规模化交付能力上都已经实现了实质性突破。

最后想和大家说，AI算力的发展，从来都不只是芯片和算法的独角戏，底层基础设施的技术迭代，才是行业长期稳健发展的基石。