散热技术成为AI算力提升的关键杠杆

面对土地与电力供应受限的物理瓶颈，散热技术正成为提升AI算力的核心突破口。随着下一代AI平台机架热量预计将达到1兆瓦，全球数据中心散热市场规模有望从2025年的188亿美元增长至2034年的544亿美元。

AI竞争的本质在于“谁能进行更多的计算”。为此，科技巨头们正投入巨额资金建设数据中心、获取GPU（图形处理器）并引入电力。仅在2025年一年，美国科技巨头们就在AI基础设施上投入了约3200亿美元（约426万亿韩元）。然而，由于数据中心选址问题导致项目流产，或电力网建设需耗时多年等物理限制，目前在现实中几乎不可能立即增加土地、芯片和电力供应。

根据T Times TV的分析，在这些限制条件下，能够提升算力的几乎是唯一的的技术突破口，即“散热”。提高散热效率可以带来三个方面的收益：首先，可以将原本用于散热的电力投入到计算中，从而改善能源效率指标（PUE）；其次，良好的散热可以使GPU在相同面积内布置得更密集，从而提高土地利用率；第三，可以防止芯片因过热而降低性能的“降频”现象，从而最大化芯片的性能和寿命。

AI机架热量相当于600台吹风机

AI数据中心的发热问题超乎想象。NVIDIA最新的GPU Blackwell (B200) 单颗芯片的功耗高达1400瓦，而即将推出的Rubin芯片预计将使用1800瓦以上的电力。这意味着仅一颗手掌大小的芯片所产生的热量，就相当于一台家用吹风机全功率运转时的热量。问题在于包含数百颗此类芯片的“机架（Rack）”单位热量。据预测，下一代AI平台的一个机架所产生的热量将达到1兆瓦（MW），这相当于同时开启600台吹风机的水平。

目前最广泛使用的方式是利用空气的“风冷式”散热。但空气携带热量的能力非常低。为了冷却更多的热量，必须更强力地驱动风扇，而这一过程会消耗额外的巨额电力。这就像在盛夏的桑拿房里开启数百台电风扇试图降温一样，效率极低。分析认为，仅靠空气散热已达到无法应对爆发式增长的AI芯片热量的临界点。

液冷技术与NVIDIA的主导权之争

为了克服空气散热的局限性，利用液体的冷却技术正受到关注。水的吸热能力约为空气的3500倍。技术方式主要分为三种：在服务器背面安装流淌冷水的线圈板的“后门热交换器（RDHx）”、在GPU上贴附金属冷却板并流过冷却水的“直接液冷（D2C）”，以及将整个服务器浸没在不导电的特殊液体中的“浸没式液冷”。

特别是浸没式液冷是一种能将PUE降低至1.05水平的强力技术。然而，NVIDIA目前虽然官方支持其GPU服务器采用D2C方式，但尚未认证浸没式液冷。主流观点认为，这与其说是技术问题，不如说是“主导权”问题。在D2C模式下，冷却厂商是在NVIDIA设计的服务器上安装空调，NVIDIA能维持设计权；而在浸没式液冷模式下，必须根据冷却方式重新设计整个服务器，这可能导致冷却厂商夺取服务器制造市场的控制权。不过，当单个机架的功率密度接近1MW时，预计NVIDIA也将难以拒绝浸没式液冷。

从炼油厂到电力设备商，散热市场的霸权战争

散热市场正从数据中心的附属设备演变为独立的增长产业。全球数据中心散热市场预计将从2025年的约188亿美元，增长至2034年的544亿美元，规模增长近3倍。该市场的主要参与者包括与NVIDIA紧密合作并主导参考设计的Vertiv，通过软件平台锁定客户的Schneider Electric，以及拥有大型制冷技术的Johnson Controls。

有趣的是，散热技术的变革正在打破行业边界。制造浸没式液冷核心所需的“不导电特殊冷却油”的领域，炼油厂最具优势。因此，除了Shell、ExxonMobil等全球企业外，韩国的SK Enmove和GS Caltex等炼油厂也正成为AI基础设施市场的核心参与者。随着电力设备企业Eaton和水处理企业Ecolab的加入，AI基础设施的霸权争夺正从获取GPU转向“谁能更有效地控制热量”。

来源：原视频（YouTube）