随着人工智能大模型训练、高性能计算（HPC）、5G/6G通信及工业互联网的爆发式增长，全球算力需求呈指数级上升。CPU/GPU/NPU等核心芯片的热设计功耗（TDP）持续攀升——英伟达H100单卡达700W，B200突破1000W，下一代Vera Rubin平台单卡TDP预计超2000W，单机柜功率密度已从传统数据中心的3～5kW/柜跃升至30～120kW/柜，部分AI训练集群NVL72机柜突破200kW。

传统风冷散热在物理层面面临空气比热容低、风道阻力大、风扇功耗高等瓶颈，当单机柜功率超过20～30kW后风冷方案能效急剧恶化，PUE（电源使用效率）往往达1.5以上且难以再降。在此背景下，液冷技术（Liquid Cooling）凭借液体比热容约为空气1000倍、导热系数约为空气25倍的优异热物理性能，成为高密度算力场景下的刚需散热方案，也是各国"双碳"目标下数据中心PUE硬约束（≤1.25或更低）的合规路径。

本白皮书旨在系统梳理液冷技术原理、主流路线、行业应用场景、经济性与能效表现、产业链格局及发展趋势，为算力基础设施建设者、IDC运营商、行业用户及产业从业者提供决策参考。

第二章 液冷技术路线详解

液冷技术按换热方式可分为冷板式液冷（Cold Plate / Direct-to-Chip）、浸没式液冷（Immersion Cooling）和喷淋式液冷（Spray Cooling），此外还有处于研发阶段的芯片内置微通道液冷及两相流相变液冷。