英伟达推出45°C温水液冷方案用于AI数据中心

英伟达正式公布面向下一代AI数据中心的温水液冷技术路线：在Rubin架构平台中，将全面采用Zui高温度达45°C的水-丙二醇混合冷却液，在密闭管路内循环，直接接触GPU吸热后经干式冷却器散热。该方案并非简单提高进水温度，而是对GPU封装、导热界面材料、冷板结构、服务器内部流道、CDU（冷却分配单元）及外部散热设备进行全栈协同设计，旨在缓解全球AI基建爆发引发的水资源争议。

当前主流数据中心普遍依赖冷却塔蒸发散热，每兆瓦IT负载年均耗水约100万升，且需持续补入新水——这在美国内华达州、智利阿塔卡马、中东等地已触发地方政府限水令与社区抗议。而英伟达新方案因冷却液全程封闭循环，理论上可将补水需求压缩至接近零，仅需定期补充微量挥发损失。其核心突破在于放弃传统‘低温换热’逻辑，转而通过提升冷却液温度换取系统整体水效优化：不再依赖大型冷水机组制造7–12°C冷冻水，也规避了冷却塔蒸发环节，从而同步削减电力与水资源消耗。

但45°C并非技术上限的妥协，而是系统再设计的起点。测试表明，若仅将现有风冷或冷板式液冷服务器的进水温度从18°C提升至45°C，GPU结温将飙升至105°C以上，触发降频甚至关机。英伟达实际方案要求GPU封装内嵌高导热率金属热柱（metal thermal pillars）、采用低热阻相变导热膏替代硅脂、冷板与芯片间实现微米级贴合公差，并将整个服务器机柜设计为压力均衡的流体腔体。这意味着中国OEM厂商若要集成该方案，无法仅采购单颗GPU模组，而需获取整机参考设计（包括机械结构图、流体压损模型、CDU接口协议），并对自身散热模组产线进行精度升级。

该技术对下游应用的影响呈现两面性。在超大规模云服务商场景中，45°C液冷可显著降低PUE（电源使用效率）中的冷却占比——当前行业平均PUE为1.55，其中冷却系统占35%以上；采用干式冷却器替代冷却塔后，PUE有望压至1.15以下。但需注意，GPU芯片在高温下漏电流增加，同等算力下功耗可能上升8–12%，因此整体能效提升取决于冷却节电与芯片增耗的净平衡。日本东京大学数据中心实测数据显示，当GPU结温从75°C升至92°C时，ResNet-50训练任务的每瓦特AI算力（TOPS/W）下降约6.3%，这要求用户在部署时必须重新校准算力交付模型，而非简单套用旧有能效指标。

值得注意的是，该液冷方案与英伟达同期发布的两款CPU形成技术呼应：面向AI数据中心的Vera处理器（450W TDP，88核Olympus定制架构）与面向高端工作站的GB10芯片（140W TDP，10核Cortex-X925+A725混合架构）。Phoronix基准测试显示，Vera在多线程编译任务中速度是GB10的6.8倍，Stream内存带宽测试高出2.3倍，印证其为高密度液冷环境深度优化——其封装背面集成微通道冷板接口，支持与服务器冷板直连；而GB10仍采用标准LGA插槽设计，适配风冷塔式工作站。这表明英伟达正将芯片级热设计与基础设施层解耦，Vera本质是‘为45°C液冷而生’的专用计算单元。

对中国产业链而言，该方案带来三类现实关注点：第一，冷却液配方中的食品级丙二醇（propylene glycol）在国内年产能约35万吨，但高纯度（≥99.9%）、低电导率（