液冷技术正从“可选方案”变成AI数据中心的“标配”。随着AI算力需求爆发式增长，芯片功耗迅速攀升——比如英伟达B200芯片功耗已达1000瓦，下一代R300预计将突破4000瓦，单机柜功率密度超过140千瓦，远超传统风冷系统约15千瓦的散热能力。这意味着，风冷已无法支撑高密度AI服务器运行，液冷成为唯一可行的散热方式。
同时，国家“双碳”目标明确要求：2025年前新建大型数据中心的PUE（电能使用效率）必须低于1.25。而液冷相比风冷整体节能超40%，像NVL72这类系统甚至能降低95%以上的散热相关运营成本，是达标和降本的关键路径。
目前主流采用的是冷板式液冷：它不需大幅改造现有服务器，成本适中、运维简单，最适合现阶段快速规模化部署。而浸没式液冷则代表未来方向——散热能力更强，PUE可压至1.1以下，适用于未来更高热流密度场景；虽然当前成本偏高，但技术路线清晰、长期确定性强。
液冷核心部件如冷板、CDU（冷却分配单元）、UQD（二次侧快接模块）、歧管等，国内产业链已较为成熟，既满足内需，也在加速走向全球市场。
需注意的风险包括：技术进展慢于预期、行业价格竞争加剧、新技术替代旧方案，以及国际环境变化带来的不确定性。