夜雨聆风
在2026年，AI工厂的建设命题变得前所未有的复杂。
算力，是第一层基础。业界越来越意识到，电力、冷却、网络，以及将三者整合在一起的系统工程能力，同样关乎一座AI工厂的成败。
GPU集群从千卡走向万卡；机柜功率密度在攀升，从10kW逼近50kW乃至更高；与此同时，数据中心选址越来越受制于电网容量，液冷改造的工期和成本正在成为项目落地的瓶颈之一。
算力规模的持续扩张，正在将每一个配套环节都推向极限。
6月12日，由高工智算、高工智算研究院主办的2026高工AI智算产业峰会在深圳宝安机场凯悦酒店举办。
高工咨询董事长张小飞博士、广东省半导体行业协会执行会长吕建新出席致辞，高工智算联合创始人郑利瑶发布年度产业趋势报告，拉开全天议程序幕。
本篇聚焦峰会三个专场：开幕式AI重构IDC专场、算电协同专场、液冷/散热专场，记录各方对“AI工厂如何建”这道题的不同作答。
01
AI重构IDC
从“有算力”到“能用好算力”
传统IDC的核心逻辑是有机房、有带宽、有上架率。而AIDC的逻辑不同，它需要的是高密度算力集群能稳定跑起来，还要跑得高效。这两者之间的距离，远比看起来要大。
开幕式IDC专场，三位嘉宾分别从出海运营、全球服务和集群效率三个维度切入，描绘出IDC行业在AI浪潮下的现实处境与应对路径。
首都在线董直烨：出海不只是“建机房”
首都在线集团COO董直烨的演讲，核心围绕三个关键词：场景驱动、云网协同、绿色高密。
算力中心建设正在经历从“先建后找客户”到“以终为始、场景驱动”的转变。董直烨直言，当前行业三大痛点突出：算力孤岛、场景适配不足、能量密度偏低。
很多机柜还停留在6到15千瓦，而单台H200已达35千瓦，东南沿海电费高企，能耗成为算力中心的硬成本。
首都在线的应对是“一云多模、一云多芯、一云多池”，通过统一入口纳管全国60%的闲散社会算力，并完成摩尔线程等多款国产芯片的推理适配，把token成本降下来。
另一条主线是全球云网协同。首都在线依托全球52个可用区、94个数据中心，构建“中心训练—边缘推理—端侧响应”的立体网络，让亚太、美洲、欧洲的客户按需调用，实现算力全天候跑满。
董直烨特别提到，国内很多AI企业“第一时间就想出海”，因为海外付费意愿更高。
首都在线在庆阳、怀来、芜湖等八大枢纽节点布局高密AIDC，结合相变液冷和绿电直供，帮助中国企业从算力出海、模型出海走向应用出海，真正做客户“走出去的同路人”。
中国电信国际赵彦涛：运营商的算力出海叙事
中国电信国际算力和IDC业务运营中心的赵彦涛，呈现的是另一个维度的出海图景。
相比互联网系IDC玩家，运营商的底气来自一张沉淀多年的全球网络。
中国电信国际公司2000年从香港起步，至今已在53个国家和地区设立分支机构，覆盖亚太、欧洲、美洲、中东非洲，服务客户中包括50%的世界500强。
但赵彦涛坦诚指出了出海建机房的现实难题：海外标准与国内不同，机电设备选型受限，国内成熟的设备进不去，导致建设运营成本比国内高出好几倍。他现场呼吁产业链一起走出去，降低整体成本。
在算力布局上，中国电信国际立足香港、聚焦东南亚的“2+5+X”战略。此外，中国电信国际正从轻资产转向重资产。
印尼雅加达第一座完全自投的智算中心去年底投产，一期20兆瓦已基本售罄，二期90兆瓦计划今年开工；香港100兆瓦项目年内投产。
基流科技刘逸流：万卡之后，算力利用率才是真难题
基流科技产品总监刘逸流的演讲，把一个长期被忽视的问题推到了台前：投入巨资采购的万卡集群，实际有效算力利用率是多少？
他给出的四个现实瓶颈是：集群有效利用率长期偏低、网络拥塞、断点续训困难、异构与国产化适配复杂。
这不是理论问题，而是每个实际运营大规模集群的团队天天要啃的硬骨头。
基流科技的路径是以自研Galaxy系统（算力操作系统Venus+算力通信系统Mercury）为核心，做软硬协同优化。
成果量化：组网成本降低40%，最高SLA达99.95%，MFU达35%以上，最快两周完成交付，已累计落地30多个集群，适配华为、海光等主流国产芯片。
刘逸流在演讲中分享了算力集群“从交付到运营”的完整工程闭环——这个路径的价值在于，它把算力资源利用率的提升从概念变成了可量化的工程目标。
02
算电协同：
供配电，正在成为AIDC建设的核心约束
如果说几年前还可以把供配电视为“配套”，那么在单机柜功率突破30kW、50kW乃至更高的今天，这个判断已经不再成立。
供配电的瓶颈，正在从“算力基础设施的支撑项”变成“项目能否按时落地的决定性因素”之一。变压器交期、并网周期、电网容量，每一项都在直接影响AIDC建设节奏。
算电协同专场的四位嘉宾，分别从运营理念、技术路线、市场判断和器件层面给出了各自的回答。
世纪互联杜华锐：AIDC的本质是“输入电力、输出Token”
世纪互联副总裁杜华锐的演讲，提供了一个重新理解AIDC的框架。
他的核心判断是：AIDC正在从资源型向技术型转变，五大挑战摆在面前：能源消耗激增、散热技术革新、运维难度提升、交付周期压缩、投资压力扩大。
单机柜功率密度正向100千瓦以上迈进，液冷成为刚需；交付周期被压缩到90天甚至更短；建设成本同比上涨40%以上，而算力利用率仍徘徊在35%左右。
为此，世纪互联提出“HyperScale 2.0”战略，核心抓手是“三化”：建筑标准化实现乐高式拼接，机电模块化做到T+3预制交付，电力总线化构建绿色直流供电网络。
同时通过自研智算平台实现跨区域算力协同，商业模式从“交付机柜”转向“Token工厂”，目标是将算力产出效率再提升40%以上。
这个判断与当前市场的现实高度吻合：越来越多AIDC项目的交付延期，根源不在设备，而在电力与架构的系统性协同。
伊戈尔王坤：DC800V，已写入2027年的工程计划
伊戈尔研发技术总监王坤的演讲，直指AIDC供电架构的瓶颈：传统方案链路冗长、变换环节多、PUE居高不下，且毫秒级响应无法满足AI训练脉冲式负载的需求，存在宕机风险。
伊戈尔推出君诺系列产品，核心是SST（固态变压器）与PST两套供电方案。
SST通过提升开关频率至40kHz，将隔离变压器体积压缩到传统30%，动态响应缩短至百微秒级，峰值效率达98.4%，功率密度250千瓦每立方米。
PST则基于巴拿马电源架构优化，实现20%~100%全功率范围谐波小于2%。
产品路线图清晰：2026年完成10kV样机与认证，2027年海外示范站验证，2028年实现墨西哥工厂近岸交付，目标售后响应小于4小时。
王坤判断，近两到三年主推800V直流PST产品，SST将在3~5年后逐步交替。国内这条路线何时大规模落地，是值得持续观察的产业节点。
科士达张爱国：国内外走的不是同一条路
科士达产品总监张爱国指出，中美AIDC供配电演进是两条不同路径。
美国以英伟达为主导，单柜功率超250千瓦时已明确从54伏转向800伏供电。
海外电网容量有限，要求自备电源甚至小型核反应堆，储能和超级电容成为应对GPU负载突变的必要配置。
而国内主流GPU芯片功耗仍在400-500瓦，单柜100多千瓦，目前多采用低压交流或240伏直流供电，中科曙光、阿里等超节点仍以交流电力模块为主。
国内若走向800伏，需等待生态成熟，但海外缺变压器、需求更迫切。
新旧体系切换前存在一个“过渡窗口”，提前完成适配验证的企业将率先建立优势。
英飞凌邓博：功率半导体，在算力供电里有多重要？
英飞凌消费、计算与通讯业务高级市场经理邓博，从器件层面解答了一个技术问题：在AI算力卡的板级供电上，损耗还能怎么降？
英飞凌在全球AI算力卡供电市场占据至少50%份额，提供从高压到芯片端的完整方案。邓博重点介绍了垂直供电技术的演进路径：
第一代模块将功率器件、电感等封装在一起，已在北美大厂出货超千万颗；
第二代将晶圆嵌入PCB，尺寸缩至8×8，功率密度提升50%，效率提高0.3-0.5个百分点，仅此一项，一个大型数据中心一年可节省超10亿电费；
第三代在10×9尺寸内做到4相、280安培，并在模块底部集成输入输出电容，专为垂直贴在芯片背面而设计，解决了背面空间被占后电容不足的难题。
未来，功率器件将埋入PCB甚至芯片基板，进一步减少传输损耗。
随着单机柜功率不断突破，功率半导体在AIDC成本结构中的权重将持续上升，这条链路的技术迭代，将是未来数年持续发生的事。
03
液冷散热
热管理，正在从“选项”变成“刚需”
算力密度在涨，热密度也在涨。当GPU单卡TDP突破1000W、机柜整体功耗奔向50kW乃至更高，风冷散热就开始力不从心了。
液冷，已经从“高端玩法”变成“必选项”。但液冷本身的技术路线，还远未收敛——冷板式、浸没式、间接蒸发冷，各有其适用场景和工程代价；车规级热管理技术的跨界，正在带来新的产品形态。
液冷/散热专场的七位嘉宾，共同描绘了一幅当下热管理领域技术路线并行、各方押注的全景图。
英维克黄华镜：液冷不是唯一答案，“三全温控”是务实选择
英维克IDC产品总监黄华镜的演讲，对一个常见误区做了纠偏：液冷≠全面液冷，在实际AIDC场景中，不同负载、不同建设阶段的算力设施，需要液冷与风冷的协同配合。
英维克提出“三全温控”理念——全链条、全场景、全生命周期。全链条涵盖冷板、CDU、Manifold、快插接头、智能控制等每个环节，从设计、生产、安装调试到交付维护全程可控。
全场景覆盖智算中心、边缘计算、存量改造、服务器散热、芯片散热、整机柜、服务器研发和生产等；全生命周期保障安全、质量与低TCO。
针对不同负载，英维克提供液冷+间接蒸发冷的多路径组合方案：单柜热密度30千瓦以下，间接蒸发冷节能效果显著，其在国内市场份额超50%，存量数据中心可平滑升级为风液同源方案。
黄华镜强调，多路径协同的目标是“让每一度电产出更多的token”。对于大量正在考虑改造升级的运营商而言，这个方向具有直接的参考价值。
申菱环境华靖：全预制，让液冷项目“按期交付”
申菱环境数据中心高级架构师华靖，把落地效率带进了液冷技术的讨论里。
液冷系统的工期问题，是制约AIDC建设节奏的现实瓶颈。传统建设周期6-12个月，如今客户普遍要求T+3、T+4交付。
申菱环境推出全预制大液冷系统，涵盖一次侧冷源、二次侧CDU与Manifold、风侧散热设备及自控系统，通过工厂预制化、模块化集成，实现高质量快速交付。
在二次侧管路处理上，重点关注酸洗钝化、厂内预装、洁净度控制及现场SOP执行；系统测试涵盖FAT中的运行逻辑、负载及告警测试，确保溶液兼容性与冲洗水质。
华靖结合案例展示了预制化方案如何帮助客户缩短项目周期、提升工程质量一致性，满足大规模算力中心快速上线的需求。
曙光数创胡亚伟：浸没相变，下一代AIDC的散热天花板在哪里？
曙光数创华南区总经理胡亚伟，把目光放得更远一些。
他介绍了行业最前沿的浸没相变液冷产品，即曙光数创的“浸没相变”方案，单个算力柜已达900千瓦，一拖二组合可到1.8兆瓦，且并非散热上限，而是当前芯片堆叠的上限。
他指出，目前冷板式液冷仍占据市场主流（超九成），浸没式仅占一成左右，但浸没相变在超高功率密度场景下的优势不可替代。
胡亚伟特别强调，液冷的核心价值不是节能，而是适配好芯片，提升运行可靠性、激发芯片潜力、输出更多算力，省电只是顺带。
当前液冷行业“乱”在施工交付，缺乏统一标准，材料兼容性、水质、接头可靠性及运维规范仍是挑战。
他呼吁行业同仁共同推进标准化，并在海外市场避免内卷式价格战。随着算力密度持续攀升，浸没式液冷与智算产业的深度结合是大方向，问题只是节奏快慢。
劲群科技马永昊：原生浸没，从“散热”到“全链路降耗闭环”
劲群科技产品总监马永昊，将浸没式液冷技术的行业探讨从单一设备维度，升级至全域系统层面。
他详细介绍了劲群科技原生浸没式液冷完整技术体系，方案覆盖Tank、GPU改卡、服务器结构及冷却介质适配等环节。
依托这套自研方案，产品实现无风扇、无机械制冷的全新系统架构，成功构建起全链路、一体化的降耗闭环体系。
马永昊指出，下一代智能算力中心已明确向液冷化、模块化、智能化三大方向迭代，优化重心从传统的“制冷设备侧”，全面转向“全系统协同优化侧”。
他同时表示，劲群科技正加速搭建AI 算力基础设施产业平台，持续打磨快速部署、模块化、高密度、高可靠的集装箱式液冷数据中心集成交付能力，不断完善浸没式液冷生态，为智算中心高效低碳升级提供核心支撑。
奥迪威刘佳良：流控与安全运维，液冷系统的“隐形门槛”
奥迪威国内事业部总经理刘佳良聚焦的是液冷系统里容易被忽视的一环——精细化流量控制与安全运维。
他指出，当前液冷系统的冷却液行为处于“盲流”状态，缺乏精准的流量监控，故障难以定位。
奥迪威推出超声波、外夹式等多款智能流量计，实现从盲流到智流的升级，保障冷却液精准分配与系统稳定运行。
更值得关注的是，奥迪威自研的微型压电液泵，体积仅指甲盖大小，可紧贴芯片直接散热，具备超低功耗、极速响应、无电磁干扰等特点。
随着“韬定律”等芯片堆叠技术走热，液泵被大量芯片厂家主动问询，有望成为高密度芯片散热的变革性方案。
刘佳良认为，液泵的批量化与国产化能力，或将重新分配液冷产业链的价值格局。
法雷奥罗琳：车规级热管理，跨界来的新解法
法雷奥业务拓展经理罗琳带来了一个颇具新鲜感的视角：车规级热管理技术如何赋能AI数据中心液冷。
她介绍的技术路线覆盖后门换热器（RDHX）、无水两相直接芯片液冷、热回收装置（HRU）以及户外浸没方案四条产品线。
其中，支撑1500W+处理器的无水两相直接芯片液冷、实现废热再利用的热回收方案，代表着数据中心热管理从“降温”走向“精准控温+余热利用”的方向。
罗琳提到，车规级供应链的特点是紧贴客户需求进行定制化开发再标准化，这种实事求是的技术落地能力，正是数据中心热管理从“降温”走向“精准控温+余热利用”的关键。
银轮股份陆国栋：极简传热链，TCO优化的另一个思路
银轮股份副总工程师陆国栋提出“极简传热链”方向，核心是减少热量从芯片到冷媒的传递层级。当前数据中心传热链环节多、漏点多，传统接触式液冷热阻约0.2度每瓦。
银轮团队开发的真空浸没相变方案，全链热阻低至0.002度每瓦，PUE逼近理论值1。
对比测试显示：主体浸没响应时间不到10秒（接触式需240秒），沸腾换热系数达20000 W/m²·K（接触式仅5000），均温效果显著更优。
通过增加射流可消除气膜风险，真空喷淋相变则适用于人形机器人、飞行器等移动源场景。
陆国栋以“最强N边形战神”维度，综合散热、成本、PUE、响应速度等指标，对比了液冷板、MLCP、真空热管、真空射流、真空喷淋等技术路线的适配边界，对AIDC建设与改造具有参考价值。
04
结语
IDC、算电协同、液冷散热，这三个专场谈的其实是同一件事的不同截面：一座AI工厂，需要电力、冷却、网络和调度能力的高度协同，缺少任何一环，算力就无法真正转化为生产力。
技术路线还在演进，很多问题尚无定论。但围绕“AI工厂”的建设探索，正在从概念走向工程实践，并持续加速。
下篇将聚焦芯片专场、AI服务器专场与AI算力赋能应用落地专场，从芯片底座到终端应用，梳理算力产业链价值兑现的另一条脉络。多场圆桌对话实录将陆续发布，欢迎关注高工智算公众号。
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