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冷泉能控:面向AI算力的热管理企业,完成数千万元天使轮融资|鞍羽伙伴
冷泉能控:面向AI算力的热管理企业,完成数千万元天使轮融资|鞍羽伙伴
近日，国内两相液冷企业冷泉能控完成数千万元天使轮融资。本轮由产业方上市公司震安科技领投，万朗磁塑及江西省金控旗下基金共青城金盛溪四期跟投，资金将主要用于团队扩充、技术研发和供应链维护。鞍羽资本担任公司后续融资顾问。 冷泉成立于2025年，围绕AI算力增长带来的散热需求开展业务。目前，公司已打通两相热管理系统的产业闭环，并以两相液冷为切入点，布局面向下一代AI算力的热管理基础设施。 如有项目对接等需求，欢迎扫码联系鞍羽资本同事。 
两相液冷与单相液冷的区别，主要在于冷却液吸热时是否发生相变。单相方案中，冷却液始终保持液态，依靠温度上升带走芯片热量；两相方案则让冷却液在芯片高温区域沸腾，从液态转变为气态，借助相变吸收大量热量，再通过冷凝恢复液态，进入下一轮循环。这种利用相变潜热的换热方式，理论上更适用于高功耗、高热流密度的芯片。 这也是冷泉从一开始就选择两相路线的原因。在与上下游交流时，何民威发现，客户的需求并不局限于降温：芯片、服务器和机柜的集成度不断提升，带来的散热难度快速增加，对整套产品的性能与效率提出了更高要求；系统还需要具备模块化设计和便利的运维方式，在高集成度下控制运行风险；冷却介质的绝缘能力也有助于降低电子设备风险。此外，成本、产品升级空间和技术路线的可持续迭代，同样影响方案选择。 因此，冷泉将重点放在两相液冷如何实现产品化、如何进入实际应用场景上。公司成立后，研发与优化工作也逐步从单个产品延伸到整个系统。这意味着，除了关注换热环节本身，还要考虑各配套组件如何协同，以及产品进入实际应用后如何使用和维护。 围绕这一定位，冷泉能控希望建立覆盖芯片、服务器、机柜和智算中心的全栈技术体系。公司以两相液冷承担核心吸热功能，自研绝缘冷却液、CDU冷量分配单元、环形分配管路和干冷器等配套组件，构成完整散热闭环。同时，冷泉布局AI智能控制系统，利用机器学习随芯片负载变化动态调节流量，结合主动算法与被动机械自适应结构，处理两相流的均流和压力平衡问题。 在性能上，公司关注的是高密度算力场景中的持续运行能力。目前，冷泉两相液冷方案最高支持4400W功率，热阻可低至0.011℃/W。据公司介绍，在高功率GPU平台的同工况实测中，其单相及两相液冷产品在壳温和热阻方面均表现出优势。 
按照规划，冷泉希望在2027年底前，成为覆盖两相液冷全链条的系统级产品与方案提供商，向中国版“维谛”的目标发展。未来两年，公司还计划由系统方案向芯片领域延伸，推动无TIM直接键合硅基微通道液冷的产业应用。 目前，冷泉正与下游标杆客户开展联合研发，尝试从芯片源头设计阶段介入无TIM热管理设计，并与设计院共同编写两相液冷行业标准。在何民威看来，这一产业的成长，需要同行、上下游及客户链条的共同参与和认可。从技术研发到产品应用，更多产业参与者的协作，也是推动两相液冷逐步落地的重要条件。 
创始人何民威硕士毕业于中国人民大学，是国内较早探索液氮服务器的极客之一，拥有近十年超频挑战赛经验。此前，他曾作为联合创始人及CPO，在北京一家手术机器人公司主导原创冷热复合肿瘤消融设备研发，将“−196℃深冷+85℃热击”应用于微细探针，实现极端冷热的快速切换，积累了系统级热管理的产业实践经验。公司首席科学家李庆教授为国家优青、全球高被引学者，师从工程热物理领域的中科院院士何雅玲。 CTO刘斌本硕博均就读于西安交通大学，曾为华为天才少年候选人，并在某985高校能源动力工程学院担任教授。他提出了泵驱无水常压两相液冷技术，建立微结构表面沸腾成核理论，并独创跨尺度耦合仿真方法。CPO殷总则拥有30年制冷、数据中心暖通及液冷研发和业务管理经验，曾先后任职于华为、浪潮、联想，担任资深架构师、研发总监、技术副总裁及事业部总经理等职务，参与并交付日本软银“星际之门”首批29个集装箱项目。 GPU等算力芯片的功耗与热流密度持续走高，正在推动散热方案升级。随着传统风冷逐步逼近物理极限，液冷也逐渐成为高密度算力基础设施的重要组成部分。在两相液冷实现商业化交付的基础上，冷泉已进一步开展并完成芯片无TIM直接键合硅基微通道液冷的研发，为后续热管理技术演进做准备。 何民威介绍，核心团队从2020年便开始研发两相液冷产品，并于2022年决定推动产业化。凭借多年算法积累，以及对AI产业的调研，他判断AI将带动整个工业体系发生变化，高密度智算中心随之面临更迫切的高效散热需求。结合自身在热管理领域的经验、兴趣和专业背景，他将创业方向确定为系统级热管理产品。在他的判断中，AI的应用趋势与团队既有的热管理积累形成了交集，也让围绕算力基础设施开展系统研发成为更明确的选择。 2024年初，团队完成第一代样机，随后又花了一年时间，将实验室成果推进到可量产的商业产品。直到2025年初实现第一代商用产品量产后，冷泉才正式成立。2026年初，公司在国内率先与产业方软通动力、软通华方联合发布两款两相液冷服务器产品，成为国内少数掌握两相液冷核心技术的企业之一。目前，其产品适配国产GPU，以及英伟达GB300、GB200和下一代Rubin全系列AI芯片。 从技术走向规模化应用，两相液冷仍需跨过多重门槛。何民威认为，它与单相液冷的差异贯穿底层机理、产品开发和供应链建设，也决定了产业化工作的复杂程度。 首先是相变机理。液体向气体转变的过程涉及热力学、能源动力与工程等多个领域，如何让相变高效发生，本身就是一个研究难题。由于这一过程仍有不少未知，团队需要探索高效相变的实现条件，并建立相应的数学与物理解释。 在此基础上，还要选择强化沸腾的方法，并找到能够落地的工艺。强化沸腾存在多种实现路径，技术原理成立之后，仍需验证制造方法是否可行。两相液冷尚处于产业发展早期，缺乏成熟的配套体系，企业既要探索工艺，也需要推动供应链协同。 即便芯片级或单板级的强化沸腾已经实现，系统层面的适配仍需继续推进。泵、CDU、管路以及一次侧冷凝等环节，都要满足两相运行的特性。由于可直接采用的成熟配套有限，部分核心部件需要二次开发，或与原有供应商联合研发。对冷泉而言，产品开发的过程，也包含了从源头推动两相液冷供应链形成的工作。 另一个关键门槛在于控制。相比单相系统，两相液冷的运行状态更复杂，尤其在大规模算力集群中，对智能控制提出了更高要求。 不同芯片的瞬时功率存在差异，冷却液的沸腾比例随之变化，并在系统中形成压差。在单芯片或单服务器范围内，均衡问题的影响可能相对有限；当规模扩大至千卡、万卡乃至十万卡时，不同模组和节点之间即使出现零点几千帕的压差，也会增加系统调控的复杂性。沿用常规方式统一分配流量，既难以处理核心问题，也无法兼顾节能和环保要求。 何民威解释，在封闭系统内，高功率芯片产生更多热量，对应区域的沸腾比例和压力也更高，流体反而容易向低功耗芯片所在区域流动。此时，单纯增加外部供液流量，并不能解决分配失衡。系统需要提前完成仿真，自主学习并调用热负载曲线，将被动式调节与前置反馈结合起来。 温度监测同样存在时间上的局限。温度是芯片运行状态的滞后表现，如果等到温度变化后才启动调节，可能已经错过更合适的响应时机。因此，大集群中的控制需要深入算法和模型层面，理解各节点不同的动态反应。控制逻辑需要结合热负载及流体状态进行设计，让系统能够在温度变化之前，对负载变化作出更及时的反馈。 冷泉借鉴了团队此前研发机器人时的部分思路，搭建AI质控系统的底层框架，再随着产品发展持续补充数据、调整控制策略。与此同时，CDU控制单元还需要连接电力系统，对齐相关标准，并与数据中心监测体系协同，使热管理成为整个机房运行体系的一部分。 这套控制与监测能力也是冷泉的主打产品之一。无论硬件运行还是后续运维，都依赖对系统状态的感知与调节，因此，智能控制平台本身也具备商业价值。 
在应用布局上，冷泉接触过多个行业，但现阶段仍将AI芯片相关产业作为重点。何民威认为，这一领域的散热需求规模大、紧迫性高，也是两相液冷能够充分体现技术价值的场景。公司希望先围绕这一核心需求做好产品与交付，再结合技术的适用范围考虑更多应用机会。 随着底层技术逐步成熟，公司也会考虑向相邻领域延伸，前提是与主营业务关联紧密、能够带来附加价值，并且不会占用过多精力和成本。目前，激光、工控设备及机器人等领域已进入公司的拓展视野。 现阶段，冷泉的AI芯片相关业务已进入量产和商业化交付，向客户提供完整系统。面向未来，公司希望进一步构建智能化热管理体系。在何民威看来，算力、电力与热之间存在紧密耦合，热管理也应成为支撑AI算力和产业发展的基础设施。实现这一目标需要持续投入，而解决复杂系统问题所带来的价值，正是团队坚持这一方向的动力。
以两相液冷构建全栈热管理体系
从系统方案延伸至芯片热管理
一支将热管理技术推向商业化的团队
两相液冷产业化需要跨过多重门槛
大规模算力集群需要提前响应的智能控制
