AI算力基础设施的物理挑战与冷却需求激增 - 全球AI相关用水量预计在2027年达到42亿至66亿立方米，接近部分国家全年用水量[1] - 美国亚马逊、Alphabet、微软、Meta四大科技企业，2026年整体资本开支合计预计达7250亿美元，较2025年的4100亿美元提升77%，资金主要流向AI基础设施[3] - AI服务器GPU热设计功耗和机柜密度持续攀升，未来机柜功率密度可能达到600kW，远超传统风冷散热极限，液冷成为数据中心未来的制冷趋势[3] - 冷却系统占数据中心整体能耗的38%，改造冷却系统是降低数据中心整体能耗、减少运营成本最有效的方式之一[4] 液冷系统成为关键解决方案与核心要求 - 液体的比热容和导热能力远大于空气，液冷效率更高[4] - 冷却分配单元（CDU）是液冷系统中的关键基础设施，承担热量交换、流量分配及系统控制功能，正从单一设备演变为系统级节点[6] - 液冷系统对于冷却能力和运行稳定性的要求不断提高，泵作为CDU的核心循环动力设备，需满足更高流量、扬程及7×24小时连续稳定运行的需求[7] 格兰富在数据中心液冷领域的技术与解决方案布局 - 公司将智能泵技术、集成控制能力及可靠性工程经验应用于数据中心液冷领域，通过内置变频驱动、ΔT温差控制、恒压差控制、多泵级联运行及开放通信协议等技术，帮助CDU实现按需供液和动态调节，降低输配能耗[7] - 公司建立了覆盖长期性能验证、热循环测试、材料兼容性验证及极限工况测试的多层级验证体系，以适配不同CDU架构及冷却介质需求，帮助客户降低运维风险[9] - 公司提出创新的分布式输配方案，从集中式供冷向分布式输配转变，能够实现20~60%的节能效果，并能深度优化冷却供回水温差，增强自然冷却与余热回收效果[12] - 公司的输配系统模块搭载了IE5智能变频泵与御水智智能监控系统，可根据负载实时变化主动调节流量与压力，使水泵高效运行，并具备软水处理与多级过滤功能以预防水垢与腐蚀[12] 项目交付与能效管理的实践案例 - 针对河南某大型智算中心40天极限工期的挑战，公司采用“预制化集装箱式集成冷站”方案，将水泵、配电及智能变频控制系统等设备在工厂提前完成组装与测试，使项目部署周期大幅缩短40%，并确保系统出厂即达到最佳水力平衡状态[10] - 在算力基建的下半场，竞争重心已从规模扩张转向更精细化的能效管理，可靠与稳定是基础设施长期运维的关键环节[13] - 将物理世界的流体控制转化为数字世界能效增量的能力，将成为数据中心迈向高效、稳定和可持续运营的关键支撑[14]