从2016年AlphaGo到2026年Agent：算力蓬勃发展带动温控革新|供冷|冷却塔|冷源|工况|液冷|温控革新|空调出现故障

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电子信息产业研究中心

十年回望，AI的每一次范式跃迁都伴随芯片功耗（TDP）与机柜密度的数量级抬升，从而带动温控领域的变革。2016年3月，谷歌旗下DeepMind开发的AlphaGo以4:1战胜围棋九段棋手李世石，成为首个击败世界顶级职业围棋选手的AI程序，拉开了新一轮AI发展浪潮的序幕。彼时的AI以单点深度学习模型为主，GPU集群初现，单机柜功率仅5kW–10kW，风冷控温游刃有余。2017年神经网络架构Transformer问世，构筑了语言大模型的技术底座。基于该架构，2022年OpenAI开发的大语言模型ChatGPT引爆全球，带动数据中心机柜功率攀升至15kW–30kW，传统温控首次逼近极限。2023–2024年，国内外大模型激烈竞争的“百模大战”开启，不断攀升的模型参数量将单机柜功率抬升至40kW以上，液冷控温开始崭露头角。2025年以来，算力需求的重心从模型训练转向模型推理，智能体（Agent）等应用的爆发进一步推高了算力消耗，AI基础设施随之升级，机柜功率再创新高，以英伟达Vera Rubin NVL144为代表的单机柜功率突破200kW。可见，以大模型为代表的AI性能持续提升，驱动功率密度持续跃升，对数据中心温控提出了全新挑战。

一、液冷铺开之后，冷源成为关键变量

在这轮温控技术的更替中，被推到台前的是液冷。单机柜功率进入数十千瓦乃至更高区间后，单位空间需要带走的热量成倍增加，液冷的换热能力更适配这一量级，部署因而加快，冷板与浸没两类路线先后进入规模应用。

但液冷规模化部署，并不自动等于系统效能最优。一套液冷系统是否真的高效，要看热量从产生到排出室外的完整路径：芯片的热量先被冷板或浸没液带走，再经换热单元与CDU完成一次侧与二次侧之间的换热和输配，最后靠一次侧冷源排到室外。这条路径上，末端环节的技术路线已相对清晰；真正决定系统效能上限的，是最后的一环——一次侧冷源。

这一环的分量，可以从一笔账上看出来。制冷系统的用电通常占数据中心总用电的30%~40%，是占比最高的配套负载；而冷源自身的能效跨度又很大——同样一套末端设备，仅因冷源机型、气候适配与运行策略不同，冷源系统综合能效比（COP）的常见区间就能从3跨到10。冷源怎么选、怎么跑，直接决定这座数据中心每年的电费账本。

换个角度看，无论采用风冷还是液冷，芯片产生的热量最终都要排到室外，末端介质只决定热量在机房内怎么搬运。末端怎么变，热量的去向没有变；能实现多低的出水温度、全年能效有多高，取决于一次侧冷源的性能以及它与当地气候的适配程度。

二、一次侧冷源：被低估的一环，正在被重新定义

与这一地位不相称的是，一次侧冷源长期被低估。一次侧冷源由冷水机组、冷却塔与干冷器等组成，负责提供温度达标的循环冷冻水，并把热量最终排到室外。但在既有产业分工中，二次侧的冷板与分液歧管因与服务器厂商深度绑定、技术能见度高，吸引了绝大多数产业资源；一次侧冷源则常被视为通用配套，面向液冷场景的专门优化起步较晚，由此形成“末端先进、源头滞后”的错配。而冷源恰恰是链条上工况最宽的一环：它要在全年变化的气候下连续运行，多数时间处于部分负荷，还要在自然冷却与机械制冷之间切换。工况越宽、运行越久，设备之间的能力差距就越明显。

面向液冷场景，上述能力差距最终落在四项要求上：温度适宜且稳定的供水、多变负荷下的高效运行、不间断运行与低运维需求，以及与自然冷源协同互补。其中的“供水温度”与“不间断运行”两项，恰恰是自然冷却最难独立承担的：干冷器与冷却塔的散热效果高度依赖环境的干球与湿球温度，在夏季持续高温、极端热浪与高湿闷热等天气下，可用换热温差收窄，供冷能力随之下降。此时若要继续维持设定的供水温度，就需要机械制冷补上缺口。

除此之外，算力也对进液温度提出了要求。提高进液温度有利于提升冷源能效、降低全年PUE，这是温水液冷被广泛采用的直接原因；但水温与芯片结温直接相关——进液温度越低，芯片距离可承受温度上限的缓冲空间越大，长时间满载运行时的降频风险越小。对训练与超算这类需要持续跑满负载的业务来说，这部分余量直接关系到算力的实际产出。也正因如此，温水液冷更像是一种以能效为优先的架构选择；当业务对满算力、持续高负载的需求上升时，保留低温供冷能力就成了必要的选择。

在这样的要求下，行业形成了三条主流路线。改良传统冷机以变频驱动、降膜蒸发器提升能效，初始投资低、存量改造兼容性好，但在高冷凝温度工况下的能效表现与维护成本需额外关注；自然冷源借助冷却塔、干冷器利用室外低温排热，能效上限最高，但难以独立承担全年供冷；磁悬浮技术是冷水机组这一支上的升级路径，以磁悬浮轴承替代机械轴承，结合永磁变频调速，实现无油运行、较宽负荷区间内保持高效，并能与自然冷却协同切换，在四项要求上都有对应的能力支撑。

把两重需求与三条路线放在一起看，冷机的角色已经不同于过去。不再只承担日常基载，而是同时转向极端工况下的可靠性兜底，以及高端算力场景中的性能释放；选型标准也随之改变，不再只是“能不能制冷”，而是在各类场景能否始终保持稳定与高效。因此，在新建的高密度液冷数据中心，“自然冷却优先、机械制冷兜底”的组合方案正被越来越多项目采用——自然冷却承担日常的主要供冷，磁悬浮在极端与峰值工况补足缺口、并守住低温供冷能力，两者不是彼此取代的关系，而是同一套冷源体系里的分工。目前，丹佛斯、斯马特、美的等企业已推出较为成熟的磁悬浮综合解决方案，相关产品在多个液冷数据中心落地应用，表明市场对磁悬浮产品作为液冷数据中心一次侧冷源方案的认可度较高。

三、赛迪建议

一次侧冷源环节升级的本质是液冷数据中心价值的重新分配，掌握核心部件与系统集成能力的企业将占据增量利润，率先完成布局者有望在新一轮算力基建周期中赢得先发优势。

对厂商：一是补齐核心部件短板，加快攻关磁悬浮轴承、永磁同步电机与控制算法瓶颈，掌握价值量最高、壁垒最深的环节；二是从“卖机组”转向“卖方案”，面向液冷场景做适宜温度出水等方面的专门优化，以“磁悬浮+自然冷却”复合冷源整体方案参与竞标，并与服务器及液冷集成厂商联合定义接口，从而提升自身作为一次侧供应商在市场中的话语权。

对用户：建议互联网大厂以“关键早期市场”的角色定位参与磁悬浮等温控技术的商业化，用规模化订单承担先行验证风险，换取单位算力成本与能效标准上的先发位置。其他类型用户可将一次侧冷源纳入液冷系统整体设计统筹考量，避免源头选型滞后侵蚀液冷应有的能效收益：运营商与第三方IDC服务商宜重点权衡多租户、负荷波动场景下的能效与运维成本；金融、政府等用户宜优先保障供冷连续性与运行可靠；存量改造用户宜兼顾既有架构基础与分期实施节奏；中小企业用户宜重点控制初始投资门槛。

对投资机构：沿“核心部件—整机—方案”链条分层布局，优先关注具备自主磁悬浮压缩机技术的整机与核心部件企业，该环节技术壁垒高、行业集中度较高；同时关注回收期2-3年的确定性需求与存量传统机组替代空间；警惕低端同质化组装产能，甄别具备真实液冷项目落地验证的企业。

对行业协会：一是开展液冷数据中心冷源示范案例的征集与遴选，定期发布年度标杆案例库，用可验证的样板扭转“重末端、轻源头”的行业认知；二是搭建整机厂、液冷厂商与算力业主的三方对接平台，推动一次侧与二次侧的协同设计前置到项目规划阶段；三是搭建磁悬浮等关键技术的产学研交流平台，弥补核心部件领域技术、工艺积累的不足。

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