AI散热挑战：从电力消耗到绿色降温
当前AI大模型竞赛白热化，“算力=电力+淡水”的残酷现实浮出水面——散热，已不仅是技术问题，而是生存问题。一、AI为何“高烧不退”：算力爆发的热量危机AI的“热”，根源在芯片。高温不仅浪费水，更直接降性能、毁硬件：芯片每超温10℃，寿命减半；过热导致算力“跳水”，训练精度下降。降温=保算力=节水，已成行业共识。二、散热技术进化史：从“吹风扇”到“泡冷水”1.风冷时代（2010–2020）：低效的“电风扇模式”2.液冷时代（2021–2028）：主流的“水循环革命”液体导热效率是空气的数十倍，PUE可降至1
AI芯片散热难题如何破解？神奇均温板给出答案
以英伟达最新B200 GPU为例，其功耗高达1000W，热量密度达到123W/cm²。换算一下，每平方厘米的发热量甚至超过家用微波炉的功率。若无法及时散热，芯片可能随时罢工。如何解决？关键在于一种新技术——基于毛细蒸发强化的高性能均温板（简称VC，Vapor Chamber）。传统的散热方式，如热管散热，已难以满足AI芯片的高要求。因此，科研人员开始关注均温板技术——可以将其理解为“扁平化、会吸热的高效导热板”。其工作原理并不复杂：是否毛细芯越薄导热越快？实验数据表明：200微米粉末烧结毛细芯的性能远超1
云道智能：AI 驱动热管理革新，赋能电子产业
近年来，中国物理仿真软件领域迅猛增长，涌现出一批卓越企业。在人工智能、云计算及大数据与仿真技术深度交融的背景下，仿真软件正从单一工具向智能生态转型，孕育出自进化仿真系统。本期聚焦国内技术实力强劲的仿真软件企业——云道智能。2026年4月9日至11日，云道智能亮相深圳福田举办的第十四届中国电子信息博览会（CITE 2026），紧扣电子设备与设施热管理议题，携手众多行业伙伴及专家学者，共探热管理技术的创新路径与产业落地实践。据悉，北京云道智能科技股份有限公司（SimWE）成立于2014年3月，作为一家专业物理
液冷新星崛起！恒钜落户企石，引爆AI散热新格局
AI散热•聚势成峰AI散热•聚势成峰2025年8月，东莞恒钜电子有限公司正式签约入驻企石镇东部工业园。短短数月，恒钜电子便迅速投产，新厂占地36000平方米，仅用10个月时间便释放出强大的增长动能。预计2026年年产值将突破3亿元，如此迅猛的势头，源于恒钜电子是泰硕电子的核心供应商。作为全球散热行业的领军企业，泰硕电子专注于热管、散热模组及液冷系统，拥有超过50项专利，深度绑定国际顶尖科技厂商，在AI服务器、网络设备、新能源车载热管理等高精尖领域占据重要地位，预计2026年产值达150亿元，2027年有望
首台AI电源量产：算力新引擎正式启航
近期，领益智造旗下子公司赛尔康（Salcomp）推出的AIDC算力电源CRPS 1300W已完成首批大规模生产并顺利交付，这标志着企业在AI服务器电源领域的规模化供应实力迎来新跨越，为全球客户的算力基建工程提供强劲支撑。作为领益智造在高端电源业务的关键平台，赛尔康凭借数十载的电源研发与制造积淀，深耕AI服务器电源赛道。此次实现量产交付的CRPS 1300W电源，专为AI数据中心量身打造，拥有高效率、高可靠性及高功率密度等突出优势，能够完美契合高密度算力集群对供电系统的严苛要求。该电源产品的成功量产交付，构
AI产业：产能主导新时代
进入2026年第二季度，AI产业链的市场逻辑正经历深刻转变。4月业绩披露期，资金仍集中于确定性强的核心赛道；5月以来，随着行业热度持续扩散，AI全产业链各细分领域轮番上涨，一周内多个板块交替活跃，资金在算力硬件、光通信、半导体、能源配套等领域快速轮动。AI产业浪潮已迈入第四个年头，从最初的算法概念、应用畅想，逐步深入到全产业链精细化发展，赛道不断细化，投资逻辑也从“预期炒作”转向“业绩兑现”。当前AI产业链已构建起涵盖光电子、通信传输、算力基建、国产替代、能源配套、散热、PCB、大模型及应用的完整生态，各
OpenAI巨资押晶圆级芯片，国产算力如何突围？
OpenAI签署了一笔高达200亿美元的订单。这次并非采购英伟达GPU，而是选择了一家名为Cerebras的公司。他们所研发的芯片设计独特——整块晶圆不进行切割，直接制成一块"超级芯片"。这与国内算力发展有何关联？影响深远。根据科创板日报消息，OpenAI与Cerebras已签订为期三年、价值200亿美元的合作协议，采购其WSE-3晶圆级芯片。该芯片尺寸接近iPad大小，集成了4万亿个晶体管，是英伟达H100的50倍。传统芯片生产流程是将硅晶圆分割成数百个小芯片，再分别封装测试。而Cere
AI算力关键不只芯片，超级集群靠基建落地
AI芯片完成封装之后会走向GPU，GPU再与CPU搭配成服务器形态，多块GPU与CPU协同起来就形成超节点，超节点进一步规模化后便对应超级算力集群。xAI打造的Colossus1，是一套配备22万张H100的超算集群。当这么多卡汇聚在同一系统中时，并不是把硬件堆到位就能立刻投入使用。它本质上是一项高度复杂的系统工程，目标在于把海量、离散的计算资源整合成一个像巨型计算机一样高效、可靠、可协同运转的整体。GPU可以说是集群的“筋骨”，但最终能跑出怎样的效果，关键却在于把这些“肌肉”连起来的“神经”，以及让系统
AI算力与数据中心液冷趋势报告
前言Preface在人工智能大模型持续迭代的带动下，全球数字经济正在进入新一轮基础设施重塑阶段。AI产业的发展进一步推动算力、数据中心、液冷散热、供配电、储能以及能源系统等环节同步升级。可以说，AI算力基础设施已从传统“IT系统”逐步发展为一套更具工业属性的新型基础设施体系。随着GPU集群规模持续扩大，智算中心建设不断加快，同时低空经济、人形机器人、工业AI等新兴方向加速落地，全球算力需求也正由过去以集中式云计算为主，向高密度、分布式与场景化协同的模式转变。与之对应，数据中心也在由传统IDC向AIDC（A
AI硬件上游A股清单有哪些？
硬件上游通常围绕AI芯片、半导体相关材料、PCB/覆铜板、光模块与光器件、先进封装技术、存储与接口器件、散热方案以及服务器零部件等展开，下面将核心A股标的做了梳理（截至2026-05-08）：一、AI芯片（算力核心）- 寒武纪（688256）：云端AI训练/推理芯片国产龙头- 海光信息（688041）：x86 CPU+DCU（深算系列）- 景嘉微（300476）：国产GPU（JM系列）- 澜起科技（688008）：内存接口芯片、CXL扩展芯片二、PCB/IC载板（算力载体）- 胜宏科技（300476）：A
AI算力散热频崩？绿激光3D打印纯铜+AI液冷的高热方案
持续深耕 AI 算力赛道后，当前最突出的问题是：算力规模越做越大，散热与温控就越难稳住。当高端 GPU 及大模型服务器在满负荷状态运行时，单机柜热负荷轻松冲到 2000W+；在如此高热流密度条件下，散热能力已经成为限制算力“长时间在线”、数据中心稳定运营的关键短板。传统风冷很难压住瞬时热峰，常规水冷在换热效率上也存在不足。更需要注意的是，传统焊接铜水冷板容易出现漏液、腐蚀等问题，故障频率高，导致运维成本长期居高不下。散热一旦跟不上算力迭代，顶级硬件只能被动降频，峰值性能也就难以真正释放。业内普遍认可的破局
绿激光3D打印：破解AI液冷规模化量产难题
人工智能领域正经历跨越式发展，液冷技术由备选方案升级为刚性需求，产业链加速从验证阶段进入规模化生产。纯铜材质液冷板是冷却系统的关键组件，其加工水平直接决定产能上限。希禾增材所研发的绿激光3D纯铜成型工艺，正在完成从科研到产业化的关键转型。伴随AI算力设备能耗不断走高，液冷技术市场占比预估2026年将攀升至47%[1]。全球数据中心液冷领域规模预期突破165亿美元[2]。在行业高速扩张背景下，液冷核心部件（如液冷板、微通道散热器）的高品质、高效率生产已成为限制产业进步的主要障碍。纯铜液冷部件规模化制造遭遇多
AI服务器液冷风险：千万损失源于一滴冷却液
“我们一个机柜，价值两千万的AI服务器，因为漏液全烧了。”原因不是黑客攻击，不是断电故障，而是一滴看不见的冷却液。这不是个例。随着AI算力爆发，单机柜功率从10kW飙到150kW，液冷散热成了唯一选择。但液冷系统有个“隐形杀手”——微泄漏。每天漏几滴，你根本发现不了。等你闻到焦味的时候，几千万的算力已经报废。这篇文章，告诉你液冷服务器最致命的3个风险，以及怎么提前发现它们。全文干货，建议先转发收藏，再慢慢看。先看一组数据：原因很简单：AI芯片（如NVIDIA B200、华为昇腾910）的功耗已经突破100
AI数据中心搬上太空可行吗？美企计划引争议
鉴于人工智能（AI）热度高涨，地面大型数据中心正变得不受青睐，各大企业正筹划将其迁至太空。据《自然》杂志披露，近期SpaceX、谷歌及蓝色起源等巨头纷纷制定计划，意图向近地轨道部署大型卫星网络。这些卫星网络的功能与地面数据中心互联系统如出一辙，能够实现海量数据的处理、存储及传输。将此类“轨道数据中心”安置于太空，理论上可缓解社会对能源、水源消耗及土地占用的焦虑。核心方案在于：卫星网络直接利用太阳能获取能源，从而降低地球用电压力；同时借助太空天然的低温环境进行设备冷却，彻底杜绝水资源消耗。建设AI轨道数据中
英伟达推理芯片提前出货：千亿链条新机遇
引言2026 年 4 月，供应链端传出重要进展：英伟达在完成收购 Groq 后推出的首款推理专用芯片 Groq 3 LPX，将原本计划在年底才启动的发货安排，提前到第三季度展开。预计全年交付量可达 150 万颗，同时配套的 LPX 机架交付规模超过 6000 台。此次调整并不只是简单的产能加快，更像是 AI 产业从 “训练驱动” 转向 “推理释放”的关键拐点。目前全球 AI 算力需求的结构正在重塑：到 2026 年，推理算力需求预计将达到训练算力的 4-5 倍；在中国市场，这一比例可进一步放大至 8 倍。