调研 随着AI大模型训练与推理需求的爆发式增长，高功率密度服务器的热管理正面临前所未有的挑战。当GPU集群功率突破20kW/柜时，传统风冷系统的散热效率已逼近物理极限，液冷技术凭借其单位体积 散热能力提升百倍以上的优势，正成为AI 算力基础设施的核心支撑。 在液冷系统实际应用中，流量控制精度直接影响着散热效能与系统安全。当前行业面临三大技术痛点： 1、动态流量匹配失衡： 在服务器负载剧烈波动场景下，固定流量模式易导致局部热点形成，GPU核心温度骤升可能引发运算降频甚至硬件损伤。 2、能耗效率瓶颈