本報記者 袁傳璽

    近期召開的英偉達年度GTC大會上，液冷技術成為新品亮點。英偉達新一代Blackwell Ultra通過“液冷+硅光子”的協(xié)同進化，基于5nm工藝，單顆芯片集成288GB HBM3e顯存，F(xiàn)P4算力達15PetaFLOPS，而DGX GB300系統(tǒng)采用Grace Blackwell Ultra超級芯片，以及機架級液冷設計，較上一代 Hopper 架構可提供70倍的AI性能。

    不僅如此，英偉達推出開源推理框架Dynamo，通過革命性的液冷方案，將海量計算節(jié)點濃縮進單一機架，整套液冷系統(tǒng)功率達120kW，單機架可實現(xiàn)百億億次計算。黃仁勛透露，2027年下半年預計推出Vera Rubin Ultra，每個機架功率將高達600kW。分析師預計Vera Rubin也將全面轉向浸沒式液冷散熱。

    市場人士表示，此舉將液冷技術推到了全球AI產(chǎn)業(yè)的風口浪尖。國內領先的液冷解決方案提供商網(wǎng)宿科技股份有限公司旗下深圳綠色云圖科技有限公司（以下簡稱“綠色云圖”）運營總監(jiān)徐明微坦言，這標志著液冷時代的全面來臨，預計今年內液冷滲透將大幅提速。

    液冷成為AI算力標配

    早在2022年，英偉達就推出過液冷版A100，去年英偉達在其B100、H200芯片上正式從風冷散熱升級為液冷散熱。據(jù)英偉達官方數(shù)據(jù)，H200在高負載任務下產(chǎn)生的熱量較前代產(chǎn)品增加了約30%，為了確保H200的穩(wěn)定運行和持續(xù)高性能輸出，引入了液冷散熱技術，實驗對比顯示，液冷散熱效率較傳統(tǒng)風冷提升了約50%。

    此次英偉達對其系列新品采用液冷散熱，進一步體現(xiàn)了其在液冷技術上的決心。

    華爾街分析師Hans Mosesmann也指出，液冷技術對于克服AI云端運算挑戰(zhàn)非常關鍵，能為超大規(guī)模云端服務鋪路。徐明微則表示，英偉達的這一選擇正佐證了液冷技術是AI算力的標配。

    眼下AI算力的市場需求擴大，作為核心承載的芯片性能和功耗水平已經(jīng)提升到了一個新的量級，高功耗輸出也對液冷技術提出了更高要求。在徐明微看來，保障AI芯片的性能與運行穩(wěn)定尤為關鍵，這要求液冷系統(tǒng)更加安全可靠。

    液冷市場迎來“奇點”

    不只是英偉達，微軟、谷歌、Meta、英特爾等AI巨頭都在加快滲透液冷技術。如微軟與Wiwynn合作開發(fā)兩相浸沒式液冷方案，已在其華盛頓州的數(shù)據(jù)中心運行。英特爾則與綠色云圖合作開發(fā)了新一代G-Flow浸沒式液冷方案，突破當前單相油冷浸沒式冷卻的技術瓶頸，實現(xiàn)了kW級散熱。

    在國內，政策與產(chǎn)業(yè)也在加速推動液冷發(fā)展。三大運營商2023年聯(lián)合發(fā)布的《電信運營商液冷技術白皮書》中提出，2025年開展（液冷）規(guī)模應用，50%以上項目應用液冷技術。《上海市智能算力基礎設施高質量發(fā)展“算力浦江”智算行動實施方案（2024—2025年）》中明確，力爭到2025年上海市新建智算中心PUE值達到1.25以下，智算中心內綠色能源使用占比超過20%，液冷機柜數(shù)量占比超過50%。

    無疑，液冷產(chǎn)業(yè)鏈將順勢迎來發(fā)展強心針。中信證券認為，具有全鏈條能力的液冷系統(tǒng)解決方案廠商將更具潛力。

    業(yè)內人士表示，液冷系統(tǒng)廠商是集大成者，打通了從研發(fā)、測試、驗證到生產(chǎn)、交付、運營的所有環(huán)節(jié)，技術儲備更為完備，經(jīng)驗最為豐富，并且有能力協(xié)同上下游，通過產(chǎn)業(yè)供應鏈來加快推動液冷技術的研發(fā)與應用，將率先收獲機遇。

    以綠色云圖為例，作為國內最早專攻液冷技術的企業(yè)，已構建起從研發(fā)、測試、生產(chǎn)到交付的全棧能力，并且其液冷產(chǎn)品已在諸多領域規(guī)模應用，技術成熟度、穩(wěn)定性、可靠性方面得到了市場長時間的驗證，擁有領先的技術和能力壁壘。同時，綠色云圖近年來積極與芯片、服務器、冷卻液等廠商以及科研院所合作，產(chǎn)業(yè)生態(tài)資源較為雄厚。

    徐明微透露，綠色云圖現(xiàn)已交付多個液冷智算中心項目，為國內AI廠商提供穩(wěn)定、可靠、高效的智算服務。“產(chǎn)業(yè)需要共同邁向安全、高效、標準化，離不開上下游協(xié)同。從芯片、服務器到液冷系統(tǒng)，各環(huán)節(jié)需把控安全、推動技術融合，同時亟待建立統(tǒng)一標準。但挑戰(zhàn)仍多，需行業(yè)攜手，探索前行。”

（編輯 張偉）