AI大模型成爲風口，全球算力供不應求。

據廣發證券測算，國內AI大模型在訓練與推理階段或產生相當於1.1萬臺至3.8萬臺高端AI服務器的算力需求。以GPU產品售價10萬元、AI加速卡價值量佔服務器整機約70%計算，則對應126億元至434億元增量AI服務器市場規模。

在訂單需求激增的情況下，如何部署節能技術併兼顧算效、能耗、成本，成爲考驗數據中心建設與運營者的關鍵。在服務器及IT系統解決方案提供商寧暢主辦的媒體溝通會上，寧暢公司總裁秦曉寧和業內專家共同探討了此事。

中國建築標準設計研究院數據中心工程部主任吳曉暉表示，數據中心降低能耗和成本的的關鍵，除了合理選址之外，還可以提高能效和優化用能。

吳曉暉以一個PUE是2的數據中心案例具體講了能耗構成：最大的能耗是IT設備，佔50%，另外的25%+10%是數據中心的製冷系統，10%+3%是供能系統，包括UPS、變壓器等。從能耗構成來看，製冷系統是壓縮潛力最大的。

據瞭解，數據中心最早的製冷方式是空調方案，歷經房間空調、背板空調、行級空調幾個階段，製冷模式從房間大面積吹到把空調做到機櫃中間，再到現在把空調做到芯片上。因爲芯片是最大的制熱源，製冷手段越來越接近熱源，製冷效率也越來越高。

但不管是用風熱空調壓縮機還是用機組空調，都是用電製冷，需要耗費大量能源。隨着數據中心的需求激增，更加節能的室外自然冷卻技術被更大範圍的應用，其中兩個代表性的技術是液冷和蒸發冷卻技術，這讓數據中心迎來降低能耗的新機遇，但真正讓液冷等技術落地並不容易。

寧暢總裁秦曉寧表示，當前80-90%的數據中心依然採用風冷散熱，儘管數據中心節能政策頻出，液冷投入成本下降，但液冷升級中仍存在着多重困難。主要包括技術難題包含三個方面：

一是技術難，風轉液冷首先要考驗包括複雜部件液冷適配、漏液可靠性等在內的綜合技術。

二是建設久，液冷升級涉及樓體、空間改造等多個環節，週期長，產業鏈協同性較弱。

三是成本高，用戶傾向於關注初期建設成本，往往忽略了液冷釋放的性能帶來的業務效益與節能效果。

秦曉寧表示，大模型火了之後，5月GPU服務器用量增長38%，大模型帶來GPU的功耗是400-700，一個通用機櫃功耗需要達到8kW~10kW。如果一個通用計算機櫃功耗已經達到了10kW，機房就必須改造。

吳曉暉表示，無論是從節能方面來看，還是服務器機櫃功率密度越來越高的趨勢看，數據中心適合於液冷置換。

目前國內數據中心冷卻液技術處在初期發展階段，但因爲數據中心需求快速增長，已到了爆發的前夜。