【文/石燕红 编辑/张旻】

电影《流浪地球 2》中有这样一幕：一排排根服务器浸没在海水里，服务器“烧开水”的景象非常震撼。

你是不是也纳闷——这不会短路吗？泡水里还能用？其实啊，这种让服务器“泡水”的设定，现在已经算不上科幻了，现实中早就有成熟的技术了，叫作“浸没式液冷”。

我们在庆阳一个数据中心的展厅里，就看到了这样一组“泡在水里”的服务器。当然啦，这个“水”得打个引号，它可不是普通的水，而是一种特殊的冷却液——电子氟化液。

这东西没颜色、没气味，还不导电。工作人员说，他们做过测算，就算把手机丢进氟化液里泡上10年，拿出来照样能用。

今天，我们就从这氟化液出发，看看为什么全国的数据中心，都不约而同地想把算力服务器泡进“水”里？为了做到这一点，工程师们又攻克了哪些技术难题？

传统散热的困境：风扇的“天花板”

要理解液冷当下为什么变得重要，我们得先回到一个最基础的物理问题：芯片产生的热量，到底有多大？

十年前，一台服务器里单颗CPU的功耗大概几十瓦，用一个铝制散热片加一个小风扇就能压住。但今天，训练AI大模型用的GPU，单卡功耗已经飙到700瓦，甚至超过1000瓦。当一个机柜中塞进几十张这样的卡时，整个机柜的功率能轻松突破30千瓦、50千瓦，甚至向100千瓦迈进。

这是什么概念？

一台3匹家用空调的制冷量大约是7千瓦。而在今天的AI智算中心，一个机柜的功率就能达到上百千瓦，相当于十几台家用空调同时开启所产生的热量。一个大型数据中心里，这样的机柜往往有成千上万个。

传统的散热方式是用风扇把冷空气吹进服务器，带走热量，再通过中央空调把热空气冷却。这套方案在数据中心统治了很多年，但它有一个硬物理天花板。

空气的比热容低，导热能力也差。当单机柜功率超过30千瓦，即使把风扇转速拉到极限、空调开到最大，热量还是会在机柜内部堆积，导致芯片因过热而降频，甚至触发保护性宕机。

更麻烦的是能耗问题。数据中心有个核心指标叫PUE，电源使用效率，就是数据中心总耗电量除以IT设备本身的耗电量。理想状态下PUE是1.0，意味着所有电力都用在计算上。但现实中，风冷数据中心要把大量电力花在空调和风扇上，PUE普遍在1.4到1.6之间，好一点的能做到1.2。

全球数据中心每年消耗的电力已经占到人类总用电量的约2%，且国际能源署预测，到2030年，这个数据将翻倍。如果继续用风冷支撑未来的AI算力，我们或许不是在训练模型，而是在用整个电网给空调打工。

散热，已经从运维层面的问题，变成了制约算力发展的关键瓶颈之一。

液冷技术接棒

当风冷技术触顶，全球工程师的目光纷纷投向了液冷技术。但液冷不是单一技术，而是一个包含多种方案的技术谱系，当下主流的实现方式，主要分成三类。

第一阶段是冷板式液冷。这是目前最成熟的过渡方案。工程师在CPU、GPU等“发热大户”的表面，贴上一块金属冷板，内部有细密的液冷管道，冷却液在管道里流动，通过金属把热量导出。

经常玩游戏的朋友，应该听说过“水冷机箱”，用的也是类似的方案。

由于冷却液不直接接触芯片，安全性比较高，改造成本也相对较低，所以很多传统数据中心向液冷过渡时，都会先上冷板。

但它的散热效率有上限——毕竟热量传递要经过一层金属，而且机柜里除了CPU/GPU，内存、硬盘、电源等部件仍然靠风冷散热，这也造成了“冷热不均”的问题。

第二种是喷淋式液冷，这种方案更激进一些。它通过喷头将冷却液直接喷洒在发热元件表面，利用液体蒸发带走热量。和冷板式液冷相比，喷淋式的散热效率更高，但系统结构更为复杂，喷头容易堵塞、液体分布不均等问题，都是需要攻克的工程难题，目前的应用范围相对较窄。

第三种是浸没式液冷，也就是我们这次在庆阳看到的技术。它把整台服务器乃至整台机柜，完全浸泡在特殊液体中，让液体与每一个电子元件直接接触，通过热传导和热对流来带走热量。

这是目前数据中心散热效率的最优形态： 液体的导热能力是空气的25倍，单位体积液体能带走的热量更是空气的近千倍，这使得浸没式液冷的单机柜散热能力达到风冷的数倍甚至十几倍。同时，浸没式方案可以均匀带走所有部件的热量，没有死角。而且因为不需要风扇，整个系统几乎是静音运行，也彻底摆脱了灰尘的困扰。

不过，技术路线的选择，不是非此即彼的，而是要根据不同功率密度选择最优的方案。目前庆阳数据中心给出的方案是：30千瓦以下，风冷依然够用；30千瓦到50千瓦，冷板式是性价比最高的过渡方案；50千瓦以上，尤其是未来100千瓦级的超密集群，浸没式液冷将成为刚需。

这三种方案将在未来长期共存，而不是简单的谁取代谁。

氟化液的优势

回答了为什么要采用浸没式液冷后，接下来就是问题的核心：怎么用才能安全？

要知道数据中心连接着互联网、人工智能、智能驾驶等重要领域的企业。一旦芯片完全浸没在液体里，只要这液体有一丁点导电性、腐蚀性和挥发性，整个机房都会报废，一切相关服务都会跟着停摆，这种影响是毁灭性的。所以无论用什么方式散热，安全始终是首要的考量因素。

为了找到一种既能高效导热、又能与电子设备“和平共处”的液体，工程师们已经探索了很多年。

最初，人们尝试用矿物油或者变压器油进行散热，也就是常说的“油冷”。这类油品虽然绝缘，但黏度大、散热效率低，而且长期使用后会氧化变质，需要定期更换和清理，维护成本较高。后来出现的硅油，性能有所改善，但依然停留在“能用”“能用”而非“好用”的状态。

目前行业里比较成熟的解决方案之一，是电子氟化液。

这种无色无味的人工合成有机化合物，从现有的测试数据来看，具备三个比较突出的特性：

第一是不导电。 它的电阻率极高，即使服务器在通电状态下完全浸泡其中，也不会发生短路。

第二是不腐蚀。 服务器内部材料极其复杂，有铜电路、金触点、银焊点、铝散热片、塑料框架、橡胶密封圈……等等等等。氟化液必须对所有这些材料都保持化学惰性。研发团队为此经历了多次迭代：早期配方解决了金属腐蚀问题，却发现长期浸泡会导致塑料件微量溶胀；后续持续攻关时，又面临高温下挥发损耗的挑战；直到当前这一代产品，厂家通过耐久性测试证实，设备在氟化液中浸泡10年后拆解，内部元器件仍然完好如初。相关特性也已通过工信部验收。

第三是不挥发。 氟化液的沸点在110摄氏度以上，而服务器正常工作温度只有七八十度。这意味着在常规运行中，液体几乎没有损耗，不需要频繁补充。

但即便如此，氟化液依然面临工程层面的巨大挑战。

首先是密封。整个槽体必须完全密闭，液体循环管道、电源线、网线、光纤的穿舱位置都要做特殊的密封处理。一旦漏液，不仅会造成昂贵损失，还可能污染其他设备。

其次是维护。传统服务器坏了，工程师打开机柜就能更换部件。但采用浸没式液冷的服务器是浸泡在液体里的，维护时需要先排液、再操作，流程复杂得多。而且不是所有硬件都适合液体环境，部分类型的硬盘、光模块对液体敏感，需要重新设计。

最后是成本。电子氟化液本身价格不菲，再加上专用槽体、循环泵、热交换器等配套设备，初期投入比风冷系统高出约20%。虽然从长远来看，靠省下的电，是能把成本赚回来——比如根据中国移动庆阳数据中心的测算，使用他们的这套浸没式方案，大约4年就能回本，但首次投入的高门槛，确实劝退了不少企业。

为什么是现在？

浸没式液冷的概念并不新鲜，早在十几年前就有实验室在探索。但为什么直到最近才开始规模化落地？

因为GPU的功耗曲线，终于把风冷逼到了绝境。

英伟达最新的AI芯片，单卡功耗已经突破1000瓦，一个机柜如果塞满64张或128张卡，整机柜功率轻松超过50千瓦，甚至向100千瓦、130千瓦迈进。国产芯片也在快速迭代，风冷在这种密度下已经完全失效，冷板式液冷也开始力不从心。浸没式液冷由此从先进技术，变成了唯一选择。

另一个推动力是应用场景的分化。

AI算力分为训练和推理两大场景。训练大模型时，GPU需要持续满负荷运行数周甚至数月，热量输出稳定且巨大，这时候浸没式液冷的稳定散热和节能优势非常明显。但推理任务不同，用户调用AI时，算力需求是脉冲式的，负载忽高忽低，风冷或冷板式在这种波动场景下反而更灵活、更经济。

所以未来的数据中心不会是“全场液冷”，而是采用混合架构：训练集群用浸没式液冷，推理集群用冷板式液冷或风冷，根据业务特性动态配置。

还有一个容易被忽视的因素：国产算力的崛起。

过去液冷主要是配合英伟达GPU的生态。但如今，华为昇腾、海光、寒武纪、燧原等国产芯片已经大规模部署，它们的功耗特性和封装形式与英伟达存在差异，对散热方案提出了新的要求。浸没式液冷凭借“液体包裹一切”的通用性，反而成了适配多元芯片架构的最优解。这也是庆阳这样的国产算力枢纽，会率先布局浸没式液冷的原因。

液冷背后，一场算力与能源的博弈

聊完技术，我们最后谈谈这件事的深层意义。

人类进入AI时代，上层是算法、模型与芯片的竞争，而底层则是能源的竞争。

训练一次GPT-4级别的大模型，耗电量相当于3万个家庭一年的用电量。全球数据中心的耗电量正在以每年10%以上的速度增长，如果不改变散热方式，未来我们可能面临“算得起，但供不起电”的尴尬局面。

浸没式液冷把PUE从1.2降低到1.07，看似只是0.13的微小改进，但放大到百万千瓦级的算力集群，这意味着每年节省的电量相当于一座小型水电站的发电量，甚至更多。在“双碳”目标和全球能源紧张的背景下，散热效率就是能源效率，PUE就是碳排放。

在中国移动庆阳智算中心，浸没式液冷已经从展厅测试走向机房部署，这里全年较低的气温、3毛8一度的绿电，以及正在建设的液冷集群，共同构成了当前国内最接近规模化落地的现实样本。

但液冷不是终点。当单机柜功率向100千瓦、200千瓦继续攀升，今天的氟化液也会遇到新的瓶颈。下一代散热技术会是什么？是相变材料？超导热管？还是直接把数据中心建到深海或极地？

没人知道确切答案。但可以确定的是，只要人类仍在追求更强的算力，散热技术的进化就不会停止。因为物理定律从不妥协，工程师能做的，只是在极限边缘，寻找那0.1的优化空间。

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