芯科液冷王沖：AI數據中心進入深水區 基礎設施能力成新競爭壁壘

當下，AI大模型持續推動算力需求增長，數據中心也進入新一輪升級周期。傳統POW基礎設施如何向AI數據中心轉型？液冷為何成為高密度算力時代的重要基礎能力？

在MoneyFrontier 2026新基建智算峰會上，芯科液冷CEO王沖帶來了主題演講《算力浪潮迭代：數據中心產業轉型機遇與現實挑戰》，系統地回答了上述問題。

AI大模型持續推動算力需求增長，數據中心也進入新一輪升級周期。傳統POW基礎設施如何向AI數據中心轉型？液冷為何成為高密度算力時代的重要基礎能力？在《算力浪潮迭代：數據中心產業轉型機遇與現實挑戰》主題演講中，芯科液冷CEO王沖圍繞AI數據中心建設、工程交付、運維體系及產業發展路徑進行了系統分享，並提出，未來數據中心的競爭，將更多回歸基礎設施綜合能力。

王沖表示，從傳統PoW基礎設施或數據中心邁向AI數據中心（AIDC），並非簡單增加GPU或液冷設備，而是一場覆蓋供電、製冷、消防、網路、建築結構及運維體系的系統性重構。隨著GB300 NVL72等高密度AI服務器部署，單機櫃功率已從傳統數據中心普遍的15千瓦提升至約150千瓦，傳統以暖通、消防或單一設備交付為主的建設模式，已難以滿足AI數據中心需求。

一 液冷交付成為新的工程能力

在王沖看來，高密度算力時代，液冷已不僅是一套散熱方案，而是AI數據中心基礎設施的重要組成部分。由於AI服務器對溫度和流量穩定性要求更高，需要建立一次側與二次側協同工作的精密液冷系統，以保障GPU持續穩定運行。

相比設備採購，工程交付能力正成為新的競爭重點。

王沖指出，目前部分項目仍將"通電、開機"作為驗收標準，但AI數據中心需要更加完善的交付體系，包括氣密檢測、循環穩定性測試、冷卻介質兼容性驗證、傳感器標定及滿載老化測試等關鍵環節，並建立完整的數據檔案，為後續運維提供支撐。

二 從"可中斷"走向"零中斷"

隨著算力密度不斷提升，數據中心運維模式也正在發生變化。王沖認為，未來運維將從"故障維修"轉向"主動預警"。新一代數據中心基礎設施管理平台（DCIM）需要統一管理供電、液冷、消防、網路及能耗等系統，並結合環境溫度、流量及冷熱側運行數據，對潛在風險進行預測分析。

供電體系同樣需要升級。相比傳統POW場地允許設備中斷運行，AI數據中心正從"可中斷"走向"零中斷"，通常採用雙路市電、UPS、備用發電機及N、N+1等冗餘架構，並進一步探索風電、光伏、儲能等多種能源協同應用。

三 轉型不只是改造，更是能力升級

針對傳統POW基礎設施轉型，王沖表示，並非所有既有設施都適合直接復用，真正具有長期價值的主要是土地資源、電力接入能力及一次側散熱條件，而機房結構、消防、建築承重及噪聲控制等仍需按照AI數據中心標準重新評估。

在產業路徑上，他認為，傳統基礎設施企業可從液冷改造、託管服務切入，再逐步向GPU部署、算力租賃及雲算力服務等更高價值環節延伸。不過，隨著業務不斷向產業鏈上游發展，對供應鏈管理、軟體生態、客戶營運及長期運維能力也將提出更高要求。

四 數據中心競爭將回歸基礎設施能力

最後，王沖先生總結到，未來數據中心的競爭壁壘將更多集中在綠色能源利用、網路質量和冷卻效率等基礎能力。在AI算力持續增長的背景下，行業更適合沿着託管服務、算力營運、雲服務等路徑逐步完成能力升級，而不是一次性進行重資產投入。

未來，基礎設施的工程質量、營運能力和長期交付能力，將成為數據中心產業競爭的重要分水嶺。

來源：金色財經

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