行业核心观点 - AI产业竞争焦点正从算法转向算力，而算力扩张正面临严峻的能源消耗与散热挑战，这成为制约行业发展的关键瓶颈 [1][3] 数据中心能耗危机 - 全球数据中心用电量预计到2030年可能激增5倍，能耗问题迫在眉睫 [3] - 在“东数西算”枢纽的实地观察显示，数据中心约40%的电力用于降温，一度电用于算力，0.4度电用于降温 [3] - 算力爆发消耗巨量电能并产生大量废热，如同持续高烧，需要高效的冷却解决方案 [3] 液冷技术发展与环保挑战 - 浸没式液冷是当前最彻底的散热方案，通过将设备浸泡在特殊液体中直接降温 [3] - 主流含氟化合物（PFAS）冷却液虽高效稳定，但难以自然降解，存在“永久化学物”的环境风险 [5] - 国内已出现不含PFAS的新型环保替代液体，技术发展正呼唤更绿色安全的材料创新 [5] 能效标准与PUE革命 - 国家“人工智能+”行动要求新建数据中心PUE（电能使用效率）≤1.25，这是一条能效生死线 [7][8] - 传统风冷技术PUE通常在1.3以上，而先进液冷技术可将其降至1.1甚至接近1的理想状态 [8] - PUE越接近1，意味着能源几乎全部用于计算本身，能效越高，是产业可持续发展的基石 [8] 边缘计算与社会普惠 - AI具备天然的资源均衡价值，高效的边缘算力有望打通资源“最后一公里” [10] - 边缘算力设备（如书本大小的本地机箱）能让偏远地区医院瞬时完成医学影像分析，使顶级医疗资源通过“AI分身”普惠大众 [10] - AI能弥补地域导致的师资差距，在语言学习等方面提供标准指导，促进教育资源的公平分配 [10] 行业未来竞争格局 - 大模型竞赛白热化，技术呈指数级迭代，行业面临“AI一天，人间一年”的快速发展 [12] - 未来的竞争是认知竞争，能否看清能耗约束下的发展逻辑，并在追逐算力与坚守绿色间找到平衡，将决定下一个时代的格局 [12] - 技术的狂飙突进需要与地球承载力、社会公平性及人类根本福祉相协调 [15]

AI算力发展的能耗危机与约束 - AI发展的竞争焦点正从算法转向算力，而算力增长正面临能源消耗与散热的严峻约束，这成为AI下半场无法回避的核心挑战[1][4] - 全球数据中心用电量正飞速增长，根据国际能源署报告，预计到2030年可能激增5倍[4] - 在数据中心能耗结构中，散热消耗占比巨大，例如在“东数西算”枢纽的实地观察显示，大概一度电给了算力，0.4度电是给了降温[4] 液冷技术：散热解决方案与环境挑战 - 浸没式液冷技术是应对算力设备高发热量的有效方案，可将设备“浸泡”在特殊液体中直接降温[4] - 目前主流的浸没式液冷液体（如某些含氟化合物PFAS）虽高效稳定，但难以自然降解，存在“永久化学物”的环境风险[6] - 行业已出现不含PFAS的新型替代液体解决方案，技术发展正呼唤更绿色、更安全的材料科学创新[6] PUE能效标准与产业革命 - PUE（电能使用效率）是衡量数据中心能效的关键指标，国家在“人工智能+”行动中要求新建数据中心PUE≤1.25，这被视为一条能效生死线[8] - 传统风冷数据中心的PUE通常在1.3以上，而先进的液冷技术可将其降至1.1甚至接近1的理想状态[8] - PUE越接近1，意味着能源几乎全部用于计算本身而非散热消耗，能效越高，这不仅是成本问题，更是产业可持续发展的基石[9] 高效算力驱动的社会普惠与资源均衡 - AI具备天然的资源均衡价值，高效算力将有助于重塑社会资源分配[11] - “边缘算力”技术（如书本大小的本地机箱运行高性能AI模型）能让偏远地区的医院瞬时完成医学影像分析，使顶级医疗资源通过“AI分身”普惠大众[11] - 在教育领域，AI能弥补地域导致的师资差距，在语言学习黄金期为孩子提供标准指导，实现教育资源的平权[11] 技术迭代下的行业认知与平衡发展 - AI技术正以“一天，人间一年”的指数级速度迭代，从GPT系列到国产DeepSeek，大模型竞赛白热化[13] - 在此时代，认知是最大的竞争力，能否看清能耗约束下的发展逻辑至关重要[13] - 行业需要在追逐算力与坚守绿色间找到平衡，这将决定下一个时代的格局[13] 技术发展与人本及可持续性 - 技术的狂飙突进需要与地球的承载力、社会的公平性及人类的根本福祉相协调[15] - 破解能耗危机不仅是为了让AI跑得更快，更是为了让它跑得更远、更稳，赋能一个可持续、更公平的未来[15]

文章核心观点 - 嘉实多（BP旗下）正式面向中国市场发布端到端液冷解决方案，旨在推动液冷技术在中国数据中心的完整落地，并将中国视为关键战略市场 [1][6] - 人工智能应用爆发导致数据中心算力与能耗激增，高功率密度（特别是超过100kW的AI机柜）使得液冷技术成为散热和能效控制的唯一可行路径 [1] - 嘉实多凭借其在冷却液等液冷介质领域的核心优势，定位为液冷产业链的中游材料供应商和全生命周期服务商，通过与硬件生态伙伴合作提供系统整合方案 [2] 行业背景与市场驱动 - 数据中心高能耗问题突出，被形容为“不冒烟的钢厂”，AI发展加剧此问题 [1] - 高端GPU/AI芯片功耗已从约500–700W跃升至1000W甚至2000W级，机柜功率密度轻松越过50kW，头部AI机柜普遍达100kW以上 [1] - 当机柜功率超过100kW时，风冷基本失效，液冷成为唯一可行路径，因液体比热容与导热能力远高于空气 [1] - 在AI训练与推理场景中，60%–80%的IT功耗集中在GPU加速节点，高功耗加速节点必然优先采用液冷 [1] - 2022年中国数据中心总耗电量约2700亿千瓦时，同比增长约24.7%，占全社会用电量比重近3.1% [3] - 政策要求2025年新建大型数据中心PUE≤1.3，“东数西算”枢纽节点PUE≤1.25，世界领先水平在1.1左右 [3] 液冷技术趋势与市场前景 - 液冷技术是数据中心的重大技术升级趋势，涉及供应链、设计方案、标准的变更，行业仍在探索进程中 [3] - 冷板式液冷方案因具备更优的散热密度和PUE控制能力，正在成为智算中心的标配选择 [6] - 中国液冷服务器市场在2024年市场规模达到23.7亿美元，与2023年相比增长67.0% [6] - IDC预计，2024–2029年中国液冷服务器市场年复合增长率将达到46.8%，2029年市场规模将达到162亿美元 [6] 嘉实多的战略与解决方案 - 公司核心竞争力在于介电浸没液、冷板直冷用冷却液等液冷介质，并向上游硬件与系统集成延伸服务 [2] - 冷却液是唯一能够贯穿整个数据中心基础设施的介质，其循环过程中的材料兼容性、腐蚀现象、使用寿命等参数变化是研发重点 [2] - 公司强调“端到端”解决方案，注重整个系统层面的整合，硬件主要由生态伙伴提供 [2] - 公司投入大量资源进行不同芯片与服务器的兼容性测试，覆盖冷板式、浸没式等多种主流液冷技术路径 [4] - 公司选择在中国发布方案，源于本土完备且具竞争力的硬件供应链，中国被视为关键战略市场 [6] - 在中国，公司与浪潮信息、奕信通等厂商展开合作 [6] 液冷成本与价值分析 - 数据中心真正的成本大头仍是GPU/服务器等硬件设备本身，液冷是围绕高热负载增加的基础设施 [5] - 液冷成本按财务口径可分为CAPEX（资本性支出）与OPEX（运营性支出） [5] - CAPEX涵盖方案设计、冷板/CDU/管路等硬件、部署调试与人员培训，将原本空调与风道的投入部分转移到液冷部件 [5] - OPEX侧因能效提升、风机与机房空调负荷下降，电力与维护开销会相应减少，对高密度机房而言，液冷在维护成本上较传统方案具有优势 [5]