风冷在AI 数据中心的现实焦虑。2023 年7 月3 日，“2023 第四届中国电
子通讯设备结构设计及热管理技术论坛”在上海举办，多位行业专家针对液冷进行深入分析。电流通过电阻时，所消耗的电能会转化为热能，即电流的热效应。
由于早期计算机具备功耗低、体积大的特点，因此不需要单独设计系统级的散热解决方案，可直接通过背后放置风扇的方式将热流导出。而AI 芯片的功耗随算力性能的提升快速增长，根据CIME，10 年前市面上能买到的最顶级的数据中心
GPU 是英伟达K40,其热设计功耗(TDP)为235W，2020 年英伟达发布A100时，热设计功耗接近400W，到了H100 芯片，热设计功耗直接提升到700W。
AI 训练中心通常依靠高密度工作集群，往往会在至少数十个甚至数百个GPU 上运行，每个GPU 都有数千个内核需要供电。考虑到GPU 的功耗可达700W 甚至以上，AI 服务器集群算力密度普遍有望达到20-50kW/机柜，冷热风道隔离的微模块加水冷空调水平制冷在机柜功率超过 15kW 后性价会比大幅下降。
