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Chemours开卖两相冷却液,AI机柜功耗奔向4000瓦

11月4日,Chemours推出Faizeon两相液冷冷却液,面向AI、高性能计算和高密度数据中心。公司称,第三方测试中,使用Faizeon 200的芯片直冷系统把GPU温度压得比单相水基冷却液低最多19摄氏度。

科技解释林晓雯发布: 2026年11月4日4 分钟阅读资料来源 16
Chemours开卖两相冷却液,AI机柜功耗奔向4000瓦

Chemours把两相冷却液推向市场

产品线覆盖两相芯片直冷和两相浸没式冷却,共五款冷却液:Faizeon 100、110、200、220和500。Faizeon 500就是原来的Opteon 2P50介电液,现在由Chemours以整机浸没用途出售。

对运维方来说,这意味着在单相水冷系统之外多了一个两相选择。同时也带出一个更尖锐的问题:现有厂房里哪些机柜先改?Chemours没有公布价格,改造成本和停机时间仍取决于具体站点。

Chemours从散热、能耗和水耗三个角度推销这些冷却液。公司称,为Faizeon设计的系统能降低冷却能耗;视设计和工况不同,还能几乎消除冷却用水。最抓眼的数字在热性能上。在独立的第三方测试中,使用Faizeon 200的两相芯片直冷系统把GPU温度压得比单相水基冷却液低最多19摄氏度,冷却液流量还更低。Chemours总裁兼首席执行官Denise Dignam表示,冷却正成为AI增长的关键制约。她说,公司把90多年的热管理经验用到了这个问题上。

为什么选两相,为什么是现在

时机跟瓦数有关。Dell'Oro Group预计,到2029年,最先进GPU的热设计功耗将超过4000 W。

据Dell'Oro,目前液冷产能大部分由单相芯片直冷承担。该机构预计两相芯片直冷会加速普及。芯片功耗和热流密度正超出单相系统实际能应付的范围。Dell'Oro还预测,到2029年数据中心液冷市场的厂商收入约为70亿美元。机柜密度也在朝同一方向走。NVIDIA的MGX 1.2规范支持最高250 kW的机柜。OCP社区认为有路径做到1 MW机柜。国际能源署发现,2025年数据中心用电需求增长17%,而全球电力需求增长3%。该机构预计,到2030年数据中心用电量将翻倍。

两相冷却的原理是让制冷剂在芯片表面沸腾,以蒸汽形式把热量带走。总部位于奥斯汀的Accelsius称,其NeuCool两相芯片直冷平台每个插槽可冷却4500 W以上。

冷却液解决不了的改造难题

有的机房根本没有液冷管路。化学再好,对那里的运维方也帮不上忙。

新建项目装液冷相对容易。设计方从一开始就能把管路、机柜负载、冗余、排热和检修通道算进去。改造就难得多。液冷系统需要把供液管和回液管铺到服务器附近。现有服务器机房早已被网络线和电力线缆塞满。要解决就得挪机柜、重排走线,或者新开冷却液路径。有些情况下还要扩建机房面积。

第二个约束是重量。在AI密集的环境里,满载机柜可超过3000磅。这对老机房常见的架空地板是个麻烦。

机械设施可能也要动,从水泵、换热器到水回路和干冷器。结构改动、机械升级和机柜层面的调整可能耗时数月。即使不需要大的土建,停机也很难避免。对别处有余量、或者能把负载临时甩到云上的运维方,这还能应付。对关键业务站点就难得多。许多托管服务商选择了一个变通办法:部分部署。只对密度最高的机柜做液冷,以此限制结构改动和停机风险。

机柜级硬件已经在出货

设备一侧已经做到机柜规模。

在OCP 2026上,Cooler Master展示了一台2.5 MW的列间CDU,把设施水与IT冷却液回路隔开。集中管理最多支持32台互联单元。Cooler Master还有一套300 kW风辅助液冷系统,面向没有专用水基础设施的站点,围绕模块化散热器机柜和可热插拔部件构建。Vertiv的SmartIT把配电、芯片直冷、机柜基础设施和监控合在一起,是经工厂验证的平台,全球供货。SmartIT在MGX和OCP ORV3架构上支持NVIDIA GB300 NVL72、Vera Rubin NVL72、DGX Rubin NVL8和HGX Rubin NVL8系统。

ASRock Rack版本的Vera Rubin NVL72机柜装18个计算托盘和9个NVLink 6交换托盘,还装36颗Vera CPU和72颗Rubin GPU,全部液冷。四个110 kW电源架为其供电。

接下来会发生什么

规划的时间节点是Dell'Oro给出的2029年。该机构预计,届时最先进GPU将突破4000 W。2026年10月,Vertiv在柏林NVIDIA GTC上搭配NVIDIA HGX Rubin NVL8单元演示了SmartIT。Cooler Master正在越南扩产,同时保留中国的制造基地。

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资料来源

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林晓雯

林晓雯

人工智能、模型与技术

林晓雯负责FLASH24的人工智能、模型与技术方向,主要写科技、人工智能与模型、媒体与互联网三个领域。她习惯从论文预印本、开源代码库和厂商技术文档入手,先核对训练数据来源和评测口径,再决定是否落笔。遇到模型跑分,她会自己复现一遍小规模测试,并对照独立第三方榜单,确认数字没有注水。她常联系一线工程师和产品经理,也盯着各大会议截稿日,把不同版本的技术报告放在一起比。业余时间她玩3D打印、折腾老电脑,还关心模型从网络垃圾里学到的偏见问题,这让她对数据清洗格外敏感。她有一条原则:拿不到原始数据的性能宣称,不写。

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