AI的高烧治到哪一步了？

这几年，AI成了人类最有耐心的陪聊。你问的问题再离谱，它也不会翻白眼，但地球某个机房里，总有芯片要为这个问题认认真真跑一遍，输出回答。

但问问题的人越来越多，算力需求就按不住了。

于是芯片暴涨，存储暴涨，连光互联、光芯片、站在光里，这些冷门词汇都被大A消费者们现学了一遍。

不过还有一个环节，也在撑着这一切，却很少有人聊。

那就是：散热。

这些芯片能一直跑，不烧掉，全是靠散热。

放以前，散热压根不是个事儿，装排风扇就完了呗。

但现在不一样了：顶配AI机柜的功率已经做到120千瓦左右（还在膨胀），家里常见的小太阳取暖器大概2000瓦，120千瓦等于把60台小太阳塞进一个两米高的铁柜子，全天开到最大档。

AI芯片计算过程中，既没有向外推动什么东西，也没有改变化学成分。

基于我们中学物理的能量守恒原理，不难得出一个结论：服务器的功率，几乎全部变成了热量！

120千瓦，就是一只服务器机柜真实的产热量，传统机柜的几倍到几十倍。

图：英伟达对GB200 NVL72整机柜和HGX架构的对比，已经从单台服务器扩展为高密度整机柜 来源：英伟达

热量不会消失，只能转移。

散热系统的使命，就是把热从芯片上带走，一路带出大楼，最好还别浪费。听着简单，但每一步都是一门专业，每一步背后都蹲着一群提供方案的公司。

咱们今天，就沿着热量的行动路线，一起完整走一遍。

01：AI服务器的路，都是水路

粗暴地说：GPU就是一块巴掌大的芯片，焊在电路板上；这块板配上CPU、供电和内存，装进一个扁铁盒，就是一台服务器；几十个盒子一层层插进两米高的柜子，就是机柜。

前面说的120千瓦，指的就是这一整个机柜的功率。

这柜子里面的货有多密？

这么说吧，以目前最主流的英伟达GB200 NVL72为例：一台AI服务器里常见的配置是4块GPU，2块CPU，这一柜直接塞进了18台服务器，72块GPU、36块CPU，整体重约1.3吨。

更夸张的是，托盘和各种连接器全部插进机框时，会产生接近6000磅、也就是相当于2.7吨重物压上去的插合力。为了不被自己撑变形，机柜还得额外加上100多磅钢材加固才能勉强绷住。

以前打开服务器盖子，最显眼的是一排风扇，嗡嗡往后吹，把热量从芯片上带出来，机房的空调再把热风接走。

这套路子跑了几十年，5到20千瓦绰绰有余。

但到了60台小太阳这个量级，空气这个载体它不行了：它太稀薄，携带热量的能力太差，风扇转出火星子也不够了。

于是散热产业迎来了新一代主流载体：水。

现在的AI服务器里，在GPU和CPU这些发热大户上面，会紧紧压着一块铜制冷却板，板子内部布满细密的水路。

里面跑的是经过处理的水，或者以水为主的冷却液，热量先传导给铜板，再被水路里的冷却液带走。

这就是冷板式液冷，也是目前高密度AI机柜最主流的路线。

图：GB200 NVL72背板、NVLink线缆与交换托盘的官方拆解，高密机柜里水、电、网络管线共存的复杂度 来源：英伟达

图：英伟达与Vertiv展示的液冷数据中心平面架构，机柜、CDU、管路和建筑侧冷却设备被组成一条搬热链 来源：英伟达

但服务器通水这件事，怎么想都觉得不够稳健啊。

服务器是要插进机柜的，坏了还得拔出来换，电和网络的插头大家都见过，水管怎么插拔？

稍微插歪一点，水漏到电路板上，那不废了吗？

于是就有人发明了所谓的液冷快接头。

液冷快接头的两端各有一个弹簧阀门，平时死死关着；插合的瞬间，两个阀门互相把对方顶开，水路才接通；一拔开，两边咔哒各自关死，水被锁在各自的管子里，一滴不漏。

有了这种接头，水管才第一次变成和电源线一样的东西：敢插，敢拔，敢交给日常运维。

而华为做得更绝。干脆把供电、网络和水路做成三条总线，整柜全盲插，服务器推进去就通水通电通网，不然一根一根手接水管，光测漏就能测到下班。

冷板通常只抓GPU和CPU这两个产热大头，剩下内存、硬盘、电源的热风怎么办？

有厂商把机柜后门换成一道水冷门帘， 比如中兴的IceCube。

热风离开机柜之前再被水截一次，出门前再洗一个冷水澡，到这一步，机柜里已经到处是水路了。

来源：中兴通讯

芯片上的热全进了水里，下一个问题：这些热水要去哪？

能不能直接拉根管子，一路送到楼顶？技术上可以，但大型机房一般不敢这么省事。冷板里的流道又细又娇气，怕脏、怕堵、怕压力乱跳；室外管路又长，冬天还可能要加防冻液。于是机房里通常要放一台小型换热站（CDU），把服务器侧的精密水路和建筑侧的散热水路隔开。两股水隔着一叠薄金属板擦肩而过：热量完成交换，水始终不见面。

这活的工作量可不小，谷歌有一款2兆瓦换热站，每分钟要推动约1900升冷却液，十来浴白的水在闭环里一刻不停地转。它还顺带管着泵水、定压、排气、盯漏，相当于给这套封闭水路配了个全职物业，然后，水沿着管网去到室外，把热交给冷却塔或成排的风扇。

从冷板、快接头到小型换热站再到室外，这条搬热链的每一段都有专门的公司在做。

帮AI擦汗降温，如今已经是一门单独的生意。

这一整套折腾下来，图啥？

咱可以换个角度来理解这套散热系统的能力：做机柜的厂商，现在比的就是热量里有多大比例直接走水路。

比如联想说新一代液冷系统能把98%的热量转进水管，一柜100千瓦往上的机器，机房里连专门的空调都可以不装，因为几乎所有的热都顺着管道走了。

图：液冷服务器内部结构 来源：浪潮信息

图：服务器、CDU与室外散热设备串成完整传热链 来源：浪潮信息

冷板式液冷有一条明确的底线：水绝对不能碰主板。

而另一条路线干脆让整台服务器泡澡，当然澡盆里灌的不是水，而是一种不导电的含氟化合物液体，空调冷媒的近亲，沸点比水低得多。

服务器整台沉进去，主板、内存、电源全泡在里面。

芯片一发热，贴着它的液体当场沸腾，表面咕嘟咕嘟冒泡，蒸汽升到槽顶，碰上冷凝管又变回液滴，滴回槽里接着用，等于用烧开水的方式给芯片退烧。

曙光数创的C8000走的就是这条最激进的路线，别人给服务器通水管，曙光直接让服务器泡澡，按它2026年发布时的口径，这套方案已经可以支持兆瓦级整机柜。

来源：曙光数创

图：冷媒在发热元件表面吸热汽化，随后冷凝回流，在密闭系统内重复工作 来源：曙光

图：英伟达Vera Rubin NVL72整机柜图，计算、网络和液冷管路被集成在72 GPU机柜级系统中 来源：英伟达

水管、铜板和换热站解决了热量从芯片到机柜外面这段路，但热量不会凭空消失。

100只这样的机柜同时满载，就有约12兆瓦的热量要持续往楼外搬，相当于6000台小太阳在同一栋楼里开着最大档，呼呼吹。

这么多热量，接下来怎么办？

02：机房搬去了凉快的地方

以前的机房散热，有点像商场开空调：楼顶架几台外机，往外吹吹热风，里面就凉快了。

现在的AI机房产热量上了一个数量级，你就是把楼外面挂满空调外机，这热都不一定散得出去。硬散就得改建筑结构了，更多风扇，更粗的管子，更大的冷却塔。

但能不能是一件事，值不值又是另一件事。

算力花的是电费，散热花的还是电费。

如果把电换算成钱，普通机房过去的行情是，每花1块钱跑算力，还得再搭上四五毛的散热费。

就好比，你去雇个科学家搞研发，年薪百万、千万，甚至上亿的我们都听过，人家脑子确实好使呗。但如果他们还要求带个助理，在旁边帮忙扇扇子，年薪是他们的一半呢？这事儿搁哪个老板都会疯。

既然算力的钱省不了，那散热的钱，我们就得扣一扣了。

于是全世界的工程师们开始想办法，比如打开地图找：哪里凉快呢？

让大自然把活多接一点，风扇和冷水机组就能少装几台。

上海临港给出的答案是最直观的：把机房沉进海里。

一套总重1950吨的海底装置，核心是一座装着192个机柜的密封舱，泡在约10米深的海水里。海水常年十几度，相当于一块永远插着电的天然冷却板。省钱效果直接写在设计目标上：每花1块钱计算，散热的钱压到一毛五，而且一滴淡水都不用。

图：上海海底数据中心舱体相关画面 来源：央视网

把机房沉进海里，听上去像个恶作剧，但它确实在运行了。

贵州的答案是把服务器塞进山洞，贵州全年平均气温14到16度，山体里面更是天然空调房。既然四川的朋友夏天都喜欢跑贵州避暑，那送点计算卡过去不也美滋滋嘛。

腾讯贵安七星数据中心就建在山洞里：散热压到一毛钱左右，一年光电费就省下4000万元。

来源：贵州日报

还有人直接看向北极圈。

挪威纳尔维克，北极圈里的一座港口小城，微软在这里签下了230兆瓦的数据中心容量，按本文的单位算，11万+台小太阳。

这里天冷，好散热，水电还便宜。

图：挪威纳尔维克航拍，当地凉爽气候、水力电力便宜

不管是搬到海里、山里还是北极圈，这些热量最后的结局基本都一样：扔掉。

吹给空气，导进海水，扔完就完了，感觉有那么一点点可惜。

于是有人开始考虑一个问题：这么多热量，能不能别浪费？

03：扔了可惜，这热还能烧暖气

这也不能全怪以前的人浪费。

过去的热是热风，散在空气里，能量密度太低，能顺利吹出去、别把机器捂坏，就谢天谢帝了。

现在，液冷第一次把热量收进了水里，能量密度大幅度提升，能源老哥烧了一辈子水，现在看到一管道白来的热水，很难不动心。

不过这事儿麻烦的地方在于，服务器里出来的水只有25到40度，泡脚都嫌凉，想进城市供暖的话，中间得加热泵抬温，热泵要花钱，管网要花钱，所谓免费热源，只是个美好的想象。

不过欧洲人已经按耐不住先动手了，不知道是因为电费太贵，还是爱折腾环保的人太多，反正他们已经用起来了。

图：数据中心余热利用链路示意，机房热量经换热与热泵提温后接入城市供热网络，最终由建筑端消纳

芬兰能源公司Fortum，要把微软两处数据中心的废热接进首都赫尔辛基都市圈的供热管网：配套的热泵站已在2026年5月建成运行，最高供热能力180兆瓦；微软的废热从2027年起逐步接入，完全达产后预计能覆盖当地约40%的供热需求。

来源：Fortum

不过这热泵站投资约2.25亿欧元，这得回收多少瓶盖才能挣回这个钱。但不管怎么说，这种探索精神还是牛逼的，虽然他们的AI做得一般般，但在AI废弃能源的利用上，他们真想领先世界啊。

再比如，2024年巴黎奥运会新建的水上运动中心，泳池用热接的正是巴黎PA10数据中心的余热管网，项目还为附近超过1000户住宅供暖。奥运选手在池子里游泳，池水的温度里有服务器的一份功劳。

一边是服务器持续产热，另一边是泳池和居民楼持续要热水，一拍即合了。

所以，AI每回答一个问题，背后都有一场热量搬家：从芯片钻进铜板和水管，穿过换热站，有的被送进海里、山里和北极圈，有的最后进了暖气和泳池。

下次问AI之前，咱也不必纠结问题有没有意义了。问题可能没有，但说不定芯片的余热帮某位朋友暖了脚，这还是很有意义的。