（本文編譯自electronicdesign）
為支持大規模AI工作負載，功率達50至100兆瓦的AI工廠迅速興起，液冷技術已成為全球幾乎所有數據中心的核心需求之一。這些設施在控溫與空間利用方面本就面臨挑戰，如今還需應對功耗達2800瓦及以上的下一代AI超級芯片的散熱問題。
毫無疑問，應對這些新型AI驅動芯片散熱的唯一方法便是采用液冷技術。這也正是該市場規模預計將從2024年的41億美元飆升至2031年194億美元的原因所在。
無論是芯片制造商、服務器生產商、原始設備制造商（OEM）、超大規模數據中心運營商，還是數據中心管理者，他們都清楚自身對液冷技術的需求。然而，對于不同液冷方案的具體細節，以及如何在實現收益最大化的同時降低成本、提升可持續性，他們往往缺乏清晰認知。
本文將通過梳理圍繞液冷技術的11個最常見誤解，深入了解液冷技術的真實面貌。
01
浸沒式液冷與芯片直冷技術幾乎是一回事
這是最常見的誤解之一。但事實并非如此。所有液冷技術都可歸為浸沒式液冷或芯片直冷兩大類（見圖1）。芯片直冷技術常被稱為“冷板”冷卻，因其會將冷板直接置于圖形處理器（GPU）或中央處理器（CPU）的頂部。而浸沒式液冷技術則是將服務器、芯片及其他設備浸沒在大型、厚重的流體容器中。
圖1：液冷技術分為浸沒式液冷與芯片直冷兩大類，且每種方案均有單相或雙相兩種形式。
02
液冷技術會在服務器內使用水
這種說法僅在使用單相芯片直冷技術時成立，除此之外并不完全準確。冷板中會使用水或水-乙二醇混合液作為冷卻液。在該技術中，水始終保持液態，其散熱能力取決于水的流量。待冷卻芯片的功耗越高，所需的水流量就越大。這就要求投入更多成本用于配置更大尺寸的管道、儲液罐和連接器，同時還需配備高功耗的水泵，以確保水能夠在系統中持續循環。
與之不同的是，無論是浸沒式液冷還是雙相芯片直冷，其系統內部都不會使用水來帶走中央處理器（CPU）或圖形處理器（GPU）產生的熱量（這兩種技術會連接到設施的水循環回路，以將蒸汽冷凝回液態，或對冷卻液進行降溫）。單相浸沒式液冷使用油性流體，雙相浸沒式液冷則采用絕緣冷卻液（介電流體）。但無論采用哪種流體，服務器及IT設備均需浸沒在裝滿該流體的大型厚重容器中。
雙相芯片直冷技術會將小型冷板直接置于GPU頂部。冷板內部裝有傳熱流體，這些流體會吸收元器件產生的熱量并被限制在冷板內部。與浸沒式液冷不同，這種傳熱流體絕不會與芯片或服務器的其他元器件發生接觸（如圖2所示）。
圖2：左圖展示的是浸沒式液冷技術，服務器被放置在裝滿流體的大型容器中；右圖則呈現了雙相芯片直冷技術的冷板，這些冷板直接安裝在圖形處理器（GPU）的頂部。
03
若想提升AI性能，就必須放棄可持續性。
事實絕非如此，只要選擇具備可持續性的液冷解決方案即可。要確保所構建的系統符合可持續發展要求，需先明確以下幾個問題：
該液冷技術是否消耗水？這一問題至關重要，因為一座采用單相芯片直冷技術的100兆瓦數據中心，每天的耗水量可能高達約110萬加侖（約416萬升）。目前全球水資源已十分稀缺，因此最佳方案是采用無水冷卻系統。
系統的能源使用效率（PUE）如何？需確保PUE值盡可能低，以實現高效運行。
是否需要重建數據中心，還是可通過改造現有數據中心來適配下一代AI GPU？
該液冷技術配套的基礎設施投資成本是多少？若需配備大型厚重容器、水泵及管道，不僅會產生高額費用，還會占用寶貴的空間。
長期維護成本有多高？冷卻液是否需要定期更換？
與冷卻液接觸的設備使用壽命有多長？
04
使用介電流體對環境有害
過去，全氟烷基物質和多氟烷基物質（PFAS，即“永久性化學物質”）曾被認為具有危害性，但如今部分PFAS產品已被認定為安全。不過，在使用任何PFAS類物質時，最佳做法是將其置于密閉系統（如閉環系統）中運行。
若盛放這類流體的容器在維護過程中需要開啟，就總會有部分流體揮發到大氣中。因此，應向液冷技術制造商咨詢以下問題：其所用冷卻液是否需要定期更換？是否會與外界空氣接觸？更重要的是，他們未來向“零PFAS”方案轉型的計劃是怎樣的？
05
GPU產生的熱量無法回收利用
AI GPU產生的熱量完全可以用于為附近的房間或建筑供暖，尤其是在各類設施布局密集的城市環境中。像雙相芯片直冷這樣的液冷解決方案，在設計上不僅能讓設施回收利用這些熱量，還可將其轉化為可二次利用的能源。
06
冷板式液冷技術會產生熱點
長期以來，冷板內部的池沸騰一直被視為液冷技術的理想目標，但此前始終無人能找到方法防止沸騰產生的氣泡引發熱點問題。為解決這一難題，有公司研發了一種鰭片與吸液芯結合的結構——在鰭片之間采用類似海綿的多孔材料制作吸液芯（如圖3所示）。
圖3：通過在冷板內部采用吸液芯與鰭片結構，可消除熱點問題。
冷卻液會滲入海綿狀的吸液芯內部，氣泡則產生于吸液芯、冷卻液與鰭片之間。這種設計能防止氣泡在（芯片的）受熱表面形成，從而實現均勻冷卻。
07
僅靠風冷技術便足夠應對需求
傳統風冷技術如今已基本被認為是過時的方案，原因在于其驅動風扇和冷卻機需要消耗大量能源，且這些設備本身還需占用寶貴的空間。從風冷轉向液冷的優勢十分顯著。而且隨著設施內計算功耗每增加一瓦，這些優勢帶來的效益還會不斷疊加。
例如，僅采用風冷的數據中心，每1瓦的計算功耗就需要搭配1瓦的冷卻功耗。這意味著有50%的電力僅用于冷卻系統！與之形成對比的是，若采用先進的液冷技術，每1瓦的冷卻功耗可支持10瓦的計算功耗。
08
漏水不會造成任何損壞
超大規模數據中心運營商對風險極為敏感，而AI服務器的單臺價值已接近35萬美元，使用水作為冷卻液本身就存在風險。漏水不僅可能導致生產大幅延誤，甚至可能使生產完全停滯。
就在去年，有媒體曾報道，英偉達（NVIDIA）的下一代GB200超級芯片原本即將出貨，但隨后發現AI服務器機柜內部的液冷系統存在漏水問題，最終導致產品上市延遲。除漏水外，使用水還可能引發腐蝕與侵蝕問題。因此，由于水體中易滋生微生物，還需對冷卻水進行持續過濾和水處理。
09
液冷技術的應用會受未來芯片發熱上限（芯片最大功率）的限制
部分液冷方案確實存在局限性，隨著未來芯片工作功率不斷提升，這些方案將無法隨之擴展應用。正因如此，采用具備“前瞻性”的冷卻方式就顯得至關重要，例如雙相冷板中采用的池沸騰技術。冷板內部儲存著一定量的傳熱流體：當芯片產生熱量時，流體開始沸騰，熱量隨之轉化為蒸汽。
無論芯片功率如何變化，流體始終保持在恒定的沸騰溫度，從而確保散熱性能穩定可控。因此，這種冷卻方式具備可擴展性，能夠為未來功率越來越高的芯片提供散熱支持。這就好比在爐灶上燒一鍋水：即便將火力調至原來的3倍，水也始終會保持在沸點溫度，無需更換新設備或改造現有基礎設施。
10
液冷技術需要大量維護工作
維護成本取決于所采用的液冷方案。例如，若使用大型厚重的容器，且需要用叉車將服務器從容器中取出，那么維護成本顯然會很高。要明確持續的維護成本，關鍵在于審視整個系統，找出所有可能出現故障的部件，并判斷這些部件若發生故障應如何修復。這類部件包括管道、水泵、容器，以及是否需要更換冷卻液等。
11
若設施內沒有水循環回路，就無法在該設施中使用液冷技術
盡管部分數據中心配備了水循環回路設施，但即便沒有，也仍可部署液冷系統。具體可通過一套“空氣輔助式液路循環系統”實現：該系統不依賴設施自身的水循環，而是利用環境空氣將蒸汽冷凝回液態。這種方案能讓液冷基礎設施的部署擺脫對建筑現有供水系統的依賴，實現獨立運行。
結語：液冷技術與可持續發展
希望上文梳理的這些常見誤解，能幫助大家揭開液冷技術的部分神秘面紗。當下正是人工智能（AI）產業加速發展的關鍵時期，其發展速度甚至超出了所有人的預期，能參與其中無疑令人振奮。盡管行業在液冷技術應用上難免經歷一段學習曲線，但如今已能清晰地看到一條可行路徑：在滿足未來AI所需計算能力的同時，持續踐行可持續發展理念。
END
