2025年，单个AI训练集群的功耗已突破100兆瓦，相当于一座小型城市的用电需求。然而鲜为人知的是，这些能源中有40%被用于散热系统—这个数字在2015年仅为15%。随着GPU芯片功率从2010年的150W飙升至2025年的700W，散热技术已从"技术细节"变成制约AI发展的"核心瓶颈"。

   人工智能的算力需求正以远超摩尔定律的速度增长，而芯片散热能力却遭遇物理极限。当芯片表面温度达到70-80℃时，温度每增加1℃，芯片可靠性就会下降10%；设备故障超过55%与过热直接相关。

   华为昇腾384超节点通过高密度集成数百颗AI处理器，单机柜热密度已远超风冷散热极限。传统风冷仅能应对30kW以下机柜，而现代AI计算集群功率密度已突破50kW/柜。热失控风险如影随形，芯片温度每升高10℃，可靠性与寿命下降50%。

更严峻的是政策约束。国家"双碳"政策要求新建数据中心PUE≤1.3，而传统风冷PUE值普遍在1.5以上。若散热技术不升级，AI算力增长将伴随不可持续的能源消耗—预计2025年数据中心占全球总耗电量4.5%，年增12%。

   面对热危机，液冷技术正以前所未有的速度成为AI数据中心的标配。2023年，三大运营商联合发布《电信运营商液冷技术白皮书》，明确提出：到2025年，50%以上数据中心项目应用液冷技术。

一、液冷的优势显而易见：

功率密度提升：传统风冷单柜支持8-10kW，液冷方案可轻松支持30kW以上，未来更可达100kW+。

散热效率飞跃：导热效率比空气高3500倍。

PUE显著降低：可降至1.05-1.1，较风冷节能30%-50%。

低碳环保：微软实践表明，冷板技术可减少15%温室气体排放和30%-50%水消耗。

二、市场呈现二分格局：

冷板式液冷：兼容旧机房改造，液体不接触元件，占据市场约65%份额。

浸没式液冷：效率最高，PUE可降至1.05，在超高密度场景逐渐扩大应用。

虽然液冷初期投资较高，但2-3年内可通过电费节省收回成本，长期来看是AI算力可持续增长的必然选择。

   当AI算力向终端延伸，散热挑战呈现出全新维度。东吴证券报告指出，随着AI功能升级，手机主芯片散热设计功率已从A14的6W提升至A18 Pro的8W，散热成为制约性能的关键因素。

   在智能手机领域，VC均温板（Vapor Chamber，真空腔均热板）以其散热面积大、能够实现面散热的优势，正逐步替代热管成为散热主材。这种三维立体结构的散热元件（3D VC）通过内部工质相变循环，实现高效热传导，是解决移动AI芯片散热难题的理想方案。

   要实现液冷技术在AI场景的规模化应用，精准可靠的测试设备是前提。随着AI算力密度持续提升，散热测试设备正从"辅助工具"转变为"研发加速器"。选择合适的测试方案，可使产品研发周期缩短30%~50%，故障率降低60%以上。

   特别是对于3D VC这类高精度散热元件，其性能直接决定AI设备的散热效率和可靠性。精准测量热阻、温差、压力等关键参数，成为液冷技术落地的关键一环。

3D VC性能测试

   杰创测控专注液冷散热领域20年，其自主研发的3D VC性能测试机采用恒功率控制，通过精确调节液体流量，全面评估3D VC的散热性能：

1、设有4个工站，每个工站单独配置热源以及5个测温点，每工站均可独立工作

2、采用热阻法和温差法计算3D VC散热器性能

3、配备4通道恒温水箱，水温范围10~70℃可调，流量范围0.5~10L/min，精度1%F.S

4、配备旋转治具，可控制产品在0~180°的范围内任意旋转测试

5、配备自动化测试系统，减少人为干预，提高测试效率和一致性

6、内置软件能够实时记录、分析和生成测试报告，便于数据管理

7、能够根据需要调整样品尺寸和形状的固定方式，以适应不同测试要求