上证报中国证券网讯近日，在顺德举行的美的集团第31届科技月暨第四届远见者大会上，与会嘉宾从各自研究领域出发，共同探讨AI时代的算力底座与跨界融合之道。

当下AI大模型的竞赛，让全球数据中心的功耗曲线陡然抬升。嘉宾虽来自散热、芯片、半导体等不同领域，但观点却沿着同一条逻辑主线展开：算力需求爆发让单机柜功耗逼近物理极限，倒逼热管理、互联、供能三大底座技术协同革命，破解之道最终指向跨界融合。

热管理逼近物理极限，液冷成“必选项”

圆桌对话从最贴近物理极限的热管理问题切入。美的集团中央研究院热管理专家刘和成梳理了当前液冷的四条技术路线的进展与瓶颈。他认为，冷板式液冷最成熟，已在英伟达GB200整机柜及国内头部服务器厂商、云厂商规模化应用;浸没式液冷散热均匀、噪音功耗双低，但受制于冷却液成本、服务器适配改造和运维规范缺失;相变冷却利用潜热换热，能以小流量应对极高热流密度，但需解决环保工质匹配与系统可靠性问题;芯片微通道技术则有望实现芯片与冷源设计一体化。

推动热管理技术创新时，产业端还有哪些核心问题待解?刘和成认为，待解问题主要有三个：接口标准不统一限制规模化复制，液冷引入漏液检测等新失效模式却运维人才不足，全生命周期成本账尚未算清。

刘和成接受记者采访时表示，可从两端发力降低液冷的全生命周期成本。产品端，依托部件与系统集成能力，通过优化设计压缩换热器体积、以低成本快速制造工艺提升性价比，让产品更具竞争力;运维端，加强人员培训以补齐专业性短板，同时，借助暖通空调系统集成、智能控制及AI运维技术，持续压降运维成本。

“液冷的关键在于如何上得稳、上得省、上得可维护。”刘和成认为，单机柜功耗正从十几千瓦向百千瓦级迈进，风冷已触及天花板，液冷成为确定性的行业共识。

美的楼宇科技研发中心总监罗彬介绍，当前，美的已构建从一次侧磁悬浮冷源、CDU、液冷末端到数字化运维的全栈液冷产品矩阵，且已全面进入国内外大厂的共研项目，“后面产品落地，以及真正大规模地出货，可能需要到明年”。

目前，美的已在马来西亚、泰国等当地数据中心项目落地，并进入英伟达MGX生态参与企业名单。会上，罗彬透露，美的楼宇科技正在为英伟达最新架构做散热设计，单机柜可达250千瓦，一个集装箱能放8个，整个系统中没有压缩机。

光子芯片，有望补上机柜内互联的短板

散热问题之后，第二个瓶颈接踵而至——芯片有了，数据却跑不动了。

“大模型训练已经涉及万卡甚至十万卡的集群，单单把GPU本身做好，如果数据交互跟不上，是发挥不出GPU的效能。”北京大学电子学院助理教授常林表示，当前机柜之间已普遍采用光模块，但机柜内部仍是电互联，“速度一高，带宽和发热就非常严重”。

常林认为，业界最迫切的需求，就是用光解决机柜内部的互联——把光芯片和算力芯片封装在同一张板卡上的光电共封装(CPO)方案，正是英伟达下一代机柜重点布局的方向，“整体可以把整个集群的算力能效比提升大概2至5倍”。

互联打通之后呢?常林认为，先进制程已逼近原子隧穿的物理极限，摩尔定律很难继续延续，光计算便成为对计算本身的优化方向。尽管仍面临光电转换与生态挑战，常林预判，光的传输是确定性趋势，未来几年，光传输市场会快速增长，光计算也将随着技术成熟，光子芯片在AI智算中发挥越来越大的作用。

供电效率提升1%，相当于增加15座核电站发电

如果说前两位嘉宾关注的是算力“用”得怎么样，香港大学电气电子工程系教授张宇昊则把目光投向了电从哪里来、又浪费在了哪里。

张宇昊先描绘了数据中心电力能源转化的链路：电网接入侧是10千伏至35千伏的中压交流电(大型园区还要先经 110kV级主变降压)，而AI芯片的核心供电电压仅0.7伏左右、电流却达千安级，中间依赖电力电子系统分级转换，英伟达提出的800V HVDC传输架构，正是这类系统中的关键一环。

“但目前这条链路的整体效率约为75%，意味着约四分之一的电能在进入AI芯片前就已损耗，且绝大部分以热的形式散失。”张宇昊表示，这正是数据中心必须依赖热管理和液冷的根源。而逐级损耗的“大头”，恰恰落在负责电压电流转换的功率芯片上。

在他看来，这正是第三代半导体的历史性机会：主攻低压的AI芯片侧的氮化镓，主攻高压的电网侧的碳化硅，两者应用于AIDC。“有希望把整个供电效率从75%再提高10个百分点。”张宇昊补充说。

这10个百分点意味着什么?张宇昊给记者列出一组形象的换算：考虑到整个数据中心巨大的耗电量，供电效率每提升1个百分点，相当于每年15个核电站的总发电量;相同电力下，则相当于多输出10的18次方个AI Token。

从散热的物理极限，到互联的带宽瓶颈，再到供电的效率账本，来自不同领域的嘉宾们用各自领域的证据指向同一个结论：唯有材料、芯片、散热、能源的跨界协同，才能托举起AI时代的算力底座。