> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # AI时代算力基础设施 流体系统水能绿色发展报告总结 ## 核心内容 本报告聚焦AI时代算力基础设施的绿色发展，重点探讨流体系统在提升能源与水资源利用效率、保障系统运行可靠性方面的关键作用。随着人工智能技术的快速发展，算力需求持续增长，传统风冷系统已难以满足高密度算力场景的散热和能效要求，液冷系统逐步成为主流，推动冷却体系重构。流体系统作为连接算力设备、冷却系统、能源系统和水资源系统的重要枢纽，正在从“冷却配套设施”演变为支撑绿色算力发展的关键基础设施。 ## 主要观点 1. **算力与资源协同**：算力基础设施的核心竞争力正从单纯算力规模比拼，转向算力、能源和水资源协同利用能力的竞争。流体系统在其中发挥关键作用，不仅影响冷却效率，还影响能源利用、水资源消耗和系统长期运行能力。 2. **系统级优化**：流体系统需从“冷却配套设施”向“系统级优化”演进，强调热量收集、输送、调节、利用和回收的全过程协同，实现从经验运维向智能化运营的转变。 3. **能效与水效双提升**：通过液冷、闭式循环、水质管理、再生水利用等技术手段，实现PUE和WUE的同步优化，推动算力基础设施向“算力增长快于能耗增长”的高效发展模式转变。 4. **流体系统技术演进**：流体系统发展形成架构层、设备层和平台层三层能力体系，涵盖分布式按需输配、泄漏风险分级、余热回收、智能泵控协同、多层冗余容错、数据闭环调控和介质全生命周期管理等关键技术。 5. **绿色转型挑战**：行业面临能耗总量攀升、绿色改造成本高、投资回报周期长、全生命周期管理不足等痛点，需通过技术创新、政策支持和产业链协同推动绿色转型。 ## 关键信息 - **全球算力需求增长**：2026年美国数据中心总电力需求达41GW，预计2030年将新增697至1451百万加仑/日的供水需求；欧盟数据中心预计2025年消耗约760亿升水资源，WUE纳入可持续性评估体系。 - **中国算力发展现状**：截至2026年6月，中国智能算力规模达2185EFLOPS(FP16)，全国算力设施整体上架率71.4%；绿色低碳和算电协同成为发展方向。 - **冷却体系重构**：高密度AI负载推动风冷、单相液冷与两相液冷形成分层技术体系，液冷系统通过缩短传热路径、降低末端温差、减少风机功耗等方式，显著提升散热效率。 - **流体系统关键价值**：流体系统通过精准供冷、动态调节、余热回收、智能控制等手段，实现更高效的热量管理、更灵活的能源管理、更集约的水资源利用和更可靠的运行韧性。 - **典型实践案例**： - **NorthC数据中心**：采用芯片级直冷技术，结合智能流量调控，实现高密度算力的节能稳定运行。 - **真视通智算中心**：引入泵驱两相液冷技术，实现PUE降至1.10，WUE为0，投资回报周期仅2年。 - **土耳其某数据中心**：通过分布式泵架构优化，实现系统能效与运行稳定性的双重提升。 - **德国某超算中心**：采用温水直接液冷技术，实现高效散热与能源回收。 - **QNB Finansbank数据中心**：通过流体系统优化改造，盘活传统数据中心节能潜力。 ## 技术架构与关键措施 ### 架构层关键技术 - **分布式按需输配**：根据实际冷却需求动态调节流体供给，减少无效输配能耗。 - **泄漏风险分级**：根据不同区域的泄漏风险设定控制目标，提升系统安全性。 - **余热回收利用**：通过热泵提温、管网输配等方式，将余热转化为可利用资源，推动能源循环利用。 ### 设备层关键技术 - **智能泵控协同**：集成传感与控制功能，实现按需调节，提升系统响应能力。 - **多层冗余容错**：通过设备、控制和通信多维度冗余设计，保障系统在故障场景下的连续供冷能力。 ### 平台层关键技术 - **数据闭环调控**：通过感知-判断-执行-验证闭环，实现系统智能优化。 - **介质全生命周期管理**：持续监测介质状态，识别异常并进行优化决策，保障系统长期稳定运行。 ## 未来发展趋势与建议 ### 发展趋势 - **从经验运维向智能运维演进**：借助AI和数字孪生技术，实现流体系统动态优化和预测性维护。 - **从资源消耗向资源协同演进**：推动算力、能源和水资源的协同配置，提升系统整体能效。 - **从单一节能向水-能协同优化演进**：通过余热回收、水循环利用等手段，实现资源的高效再利用。 - **从固定容量资源向可调度资源演进**：通过智能调控，使制冷系统成为可调度的柔性资源。 ### 建议 - **加强系统设计与运行的协同优化**：提升流体系统在算力基础设施中的系统性设计和运行能力。 - **推动智能泵与系统控制的深度融合**：实现按需调节和动态优化，降低运行能耗。 - **建立全生命周期管理体系**：从制造、运行到退役回收，实现资源的高效利用与环境影响最小化。 - **加强政策引导与市场机制建设**：通过补贴、绿色溢价、差异化定价等方式，推动绿色算力基础设施的规模化发展。 ## 结论 流体系统作为AI算力基础设施的重要组成部分，正在从单一的散热功能向系统级的水-能协同优化演进。通过技术创新与系统设计，流体系统能够有效提升算力部署密度、降低单位算力的能耗和水资源消耗，为算力基础设施的绿色、高效、可持续发展提供关键支撑。未来，随着液冷技术的成熟和智能调控能力的提升，流体系统将成为推动算力与资源协同发展的核心载体。