在AI基建超级周期下 ，指数级增长的算力需求正推动行业进入规模扩张快车道 ，电力约束 、交付周期 、技术迭代等多重挑战集中显现。
在近日举行的2026世界 （武汉）智能建造产业博览会（下称“智博会 ”）上，多名业内人士表示 ，当前 ，国内AIDC（智算中心）产业已从规模扩张阶段转入“拼能效、拼速度 、拼协同 ”的发展周期，液冷技术成为破解散热与能效难题的核心抓手 ，随着标准统一与全产业链协同 ，相关技术有望规模化落地 。
电力之外：
交付时间压缩 、算水协同成新课题
AI大模型训练与推理应用的规模化落地，正在重构算力基础设施的需求边界 。广东省电信规划设计院副院长钟歆在智博会期间表示 ，今年上半年 ，国内词元调用量约为2024年的1000倍，近三年智算规模年均增长率达80%。伴随需求的爆发，AIDC单体项目快速向吉瓦级跃升 ，单机柜功率从传统的8千瓦攀升至百千瓦级别 。
规模与密度的双重跃升 ，首先撞上了电力供给的硬约束 。
国金证券研报认为：算力建设与电力基础设施建设之间存在时间错配。数据中心从规划到投运可在较短周期内完成，而变电站、输电线路 、电网接入和大型电力设备交付往往需数年周期 ，电力可获得性已成为制约AIDC扩张的核心瓶颈 。
钟歆表示 ，随着行业进入“算力看电力”的新阶段，能评指标也成为项目落地最大的审批卡点 ，电力企业的保障能力取代了芯片 ，成为制约AI集群规模化扩展的一个重要因素 。
在电力之外，水资源约束正成为吉瓦级算力园区的另一重隐性门槛 ，“算水协同 ”的重要性持续凸显。
秦淮数据集团首席执行官吴华鹏表示 ，单吉瓦负载的年耗水量超过200万吨，而我国风光资源最富集的西部地区普遍缺水 ，资源禀赋的错位让水效成为项目落地的关键考核项 。
当前 ，水资源使用效率（WUE）已成为数据中心核心考核指标 。为破解用水难题，头部企业已展开探索。秦淮数据采取无水冷却方式，WUE可低至0 ，在张家口无水冷却项目 ，实现了年节水25万吨，为缺水地区布局算力提供了可行路径。
此外 ，交付周期的极限压缩也成为另一现实考题 。传统IDC建设周期普遍在12个月至24个月 ，而在AI算力供不应求的当下，客户已要求交付周期压缩至4个月至5个月 。
作为实际施工方 ，中建三局相关人士介绍 ，智算中心的竞争已从“谁能建 ”转向“谁能快”。算力每延迟投产一个月，业主即损失一个月的租金与市场份额 。为适配极速交付需求 ，模块化 、预制化建造成为主流方案 。以宁夏中卫数据中心项目为例 ，建设4.4万平方米机房楼，仅123天即交付 ，比传统数据中心建设周期缩短一半。
从可选到必需 ，液冷标准化进程加速
当单机柜功率突破25千瓦的风冷物理极限，叠加PUE、WUE等能效政策要求，液冷已从技术选项变为AIDC建设的刚性要求 。
“如果制冷系统中断 ，留给运维人员的应急响应时间已从十分钟缩短至一分钟 。如果没能及时响应 ，服务器就会出现过温保护。 ”华为数字能源数据中心能源MKT与解决方案总工万欣的观点，说出了不少厂商在高密度算力时代的散热焦虑 。
深圳绿色云图科技有限公司运营总监徐明微认为 ，液冷已“不是可选项 ，而是必选项 ” 。应用液冷后，一个20兆瓦的数据中心可节电约30% ，相当于每年省下4000万至5000万度电。
据了解 ，当前，液冷产业已形成冷板式 、浸没式 、喷淋式三条路线并行的格局 。其中 ，冷板式液冷凭借与现有服务器架构兼容性好、改造成本低的优势 ，是当前规模化落地的主流方案，但其漏液风险始终是行业痛点 。
“高端AI服务器单台造价已超千万元 ，单柜快接头多达上百个 ，任何一个接头漏液，都可能造成非常大的损失。”徐明微认为，液冷方案不存在普适最优解 ，需从换热性能、能效水平 、可维护性 、全生命周期成本、可靠性 、生态供应链等多个维度综合评估 ，结合项目气候区 、功率密度、投资预算等因素决策。
在产业层面，头部企业正围绕可靠性与快速交付加速技术迭代 。华为提出 ，冷却分配单元CDU是液冷系统智能化升级的关键节点 ，亟需升级为新一代热管理单元TMU 。
中建三局则将数据中心冷源管理系统纳入预制化建造体系，其自研的冷站方舱在工厂完成制造调试 ，现场对接水电即可投运 ，可适配严寒寒冷 、夏热冬冷及高温高湿等各种环境工况，匹配极速交付需求。
“标准化与产业链协同是液冷产业下一阶段核心命题 。 ”业内人士表示 ，近来 ，液冷的真正规模化降本，仍有赖于芯片 、服务器、建筑 、能源等全产业链的协同 ，并通过标准化 、规模化进一步摊薄成本 。
（文章来源：上海证券报）
