液冷到底有多脆弱？AIDC液冷故障全面分析-动态资讯-北京联索科技有限公司

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液冷到底有多脆弱？AIDC液冷故障全面分析

2026-08-26 12:32:22 腾讯 [查看原文]

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AI数据中心液冷故障：成因、风险与预防措施Liquid cooling failures in AI data centers: Causes, risks, and prevention

译者说

AI机架的功率密度正在快速攀升，液冷也从“新技术”变成了AIDC真正的生命线。问题在于，当单柜功率迈向数百千瓦甚至MW级，一次水泵故障、一次过滤器堵塞、一次冷却液劣化，都不再只是普通的暖通异常，而可能在极短时间内演变成算力降频、业务中断甚至设备损坏。

这也是本文最值得关注的地方：液冷可靠性不能只盯着某一台CDU、某一只水泵或某一段管路，而要看整个系统有没有“扛故障”的能力。冗余泵能否及时接管？蓄冷能否撑过瞬态？传感器能否提前发现异常？冷却液是否真正得到全生命周期管理？

未来AIDC拼的不只是“能不能把热带走”，而是谁能在故障真正来临时，仍然把温度稳住、把算力守住。液冷的下一场竞争，本质上是一场可靠性竞争。

AI数据中心的建设成本十分高昂，单个机架的成本就可能达到300万美元甚至更高。随着未来AI数据中心逐步迈向1 GW规模，整个数据中心设施的投资预计可能达到380亿美元。面对如此巨额的基础设施投入，如何保护这些资产至关重要。因此，AI数据中心运营商正在大量部署液冷基础设施，以及时带走GPU产生的高强度热量。

AI data center deployments are expensive, withindividual racks costing $3 million or more. As AI data centers reach 1-gigawatt capacity in the near future, facilities will cost an estimated $38 billion. Protecting this kind of investment is paramount, which is why AI data center operators invest in liquid cooling infrastructure to dissipate the intense heat generated by GPUs.

对于运营商而言，最不希望发生的情况之一，就是AI数据中心液冷系统出现故障。此类故障通常由水泵异常、冷却液劣化、泄漏以及传感器问题引起。其后果可能包括设备过热、因热降频导致性能下降、业务停机、昂贵的基础设施损坏，以及因违反客户服务等级协议（SLA）而产生的赔偿或处罚，严重时甚至可能导致合同终止。如果系统发生泄漏，不仅可能损坏IT硬件；当冷却液大量泄出时，还可能需要开展环境清理工作。

The last thing an operator wants is a liquid cooling failure in AI data centers, which is typically caused by pump malfunctions, coolant degradation, leaks, and sensor issues. This can result in overheating, reduced performance due to thermal throttling, downtime, costly infrastructure damage, and customer service level agreement (SLA) penalties. Contract terminations are also a possibility. System leaks can damage hardware and may even require an environmental cleanup if enough coolant is released.

当冷却基础设施承载高密度AI计算负载时，一旦发生故障，其经济损失会进一步放大。因此，液冷系统的可靠性已经成为AI数据中心设计阶段必须重点考虑的核心问题。

When cooling infrastructure supports high-density AI workloads, the financial stakes become even higher, making liquid cooling reliability an essential design consideration.

最常见的液冷故障有哪些？

What are the most common liquid cooling failures

常见液冷故障可能发生在整个冷却基础设施的任何位置，无论是设施水系统（Facility Water System，FWS）回路，还是技术冷却系统（Technology Cooling System，TCS）回路，都可能出现问题。故障原因十分多样，包括供电跌落、部件腐蚀，以及冷却液维护不当等；其中，冷却液本身也会随着运行时间增加逐渐发生性能劣化。

Common failure scenarios can occur anywhere along the infrastructure, both in the Facility Water System (FWS) and Technology Cooling System (TCS) loops. The causes may vary from power drops to component corrosion to poorly maintained coolant, which can degrade over time.

当发生泄漏时，根据泄漏位置及严重程度，冷却系统可能会触发停机，以保护相关设备。对于大多数其他故障场景，系统通常会依靠冗余水泵、冗余传感器，甚至整套冗余设备及时接管负载，从而维持正常运行。如果缺少有效的冗余措施，那么在水泵故障、过滤器堵塞、变频器（VFD）异常、控制器失效，或其他机械、电气系统部件发生问题时，系统温度可能迅速升高。在高密度AI计算环境中，温度甚至可能在数秒内就达到临界阈值，留给运维人员进行人工干预的时间窗口极其有限。

When a leak occurs, cooling systems may initiate a shutdown to protect equipment, depending on where the leak occurs and its severity. In most other failure scenarios, redundant pumps, sensors, or entire units kick in to take up the load and continue normal operations. Otherwise, temperatures will quickly rise in an emergency such as a failing pump, clogged filters, malfunctioningVFDs, controller failures, or issues with other mechanical or electrical system components. In high-density AI environments, systems reach critical temperature thresholds in seconds, leaving little margin for operator intervention.

液冷故障的常见原因

Common causes of liquid cooling failures

硬件故障——可能由水泵故障、换热器污堵、系统内部存在空气、过滤器堵塞、腐蚀、传感器失效、电能质量不佳以及系统使用不当等问题引起。例如，在系统初次冲洗过程中直接使用CDU进行冲洗，就属于不恰当的系统使用方式。

Hardware failures – These are caused by issues such as pump failures, fouled heat exchangers, air in the system, clogged filters, corrosion, sensor failures, poor power quality, and system misuse – such as using the CDU for the initial system flush.

系统泄漏——软管和接头在制造过程中存在的机械缺陷、系统设计问题以及腐蚀，都可能引发冷却液泄漏。泄漏造成的影响取决于具体位置，冷却液既可能损坏IT设备，也可能对数据中心设施本身造成破坏。

System leaks – Mechanical defects in the manufacturing of hoses and fittings, system design issues, and corrosion can cause leaks. Depending on where the leak is, the coolant can damage IT equipment and the facility itself.

冷却液恶化——系统初次冲洗不到位、缺少合理的冷却液维护计划或维护管理不当，以及系统内部存在空气等因素，都可能导致冷却液逐渐恶化，并进一步降低整个系统的换热性能，严重情况下甚至可能对芯片等硅器件造成损伤。

Coolant degradation – Poor initial system flush, lack of or mismanaged coolant maintenance plan, air in the system, degrading the coolant and the thermal performance of the system, possibly leading to damage of the silicon.

如何预防AI数据中心液冷故障？

How to prevent liquid cooling failures in AI data centers

液冷故障的预防，必须从故障真正发生之前就开始。随着AI计算负载推动机架功率密度持续提升，冷却系统对于保障数据中心持续运行的重要性也越来越高。因此，运营商需要采取更加主动的可靠性管理方式，并重点围绕三个基础环节展开：规划、监控和维护。

Preventing liquid cooling failures starts long before a problem occurs. As AI workloads drive rack densities higher and cooling systems become increasingly critical to uptime, operators must take a proactive approach built on three fundamentals: planning, monitoring, and maintenance.

规划——液冷可靠性首先从系统规划开始。良好的前期规划，尤其是合理设置冗余，可以有效降低高代价故障发生的概率。在设计液冷系统时，需要提前考虑多种潜在故障场景，同时制定规范的系统初次冲洗、充液和调试方案。具体措施可能包括：采用配置内置传感器和冗余水泵的CDU，或者采用分布式冗余架构；建立合理的冷却液维护计划；同时在TCS和FWS侧配置蓄冷水箱，以帮助系统维持合适的温度水平，并在短时负荷或运行状态突变期间提供一定的缓冲和穿越能力。

Planning – This is where it all starts. Good planning that includes redundancy helps prevent costly issues. When designing the liquid cooling system, plan for various contingencies, a proper initial system flush, fill, and commissioning. This may include CDUs with onboard sensors and pump redundancy, or a distributed redundancy arrangement, a proper fluid maintenance plan, and thermal storage tanks on both the TCS and FWS to help maintain proper temperature levels and ride-through transients.

监控——对数据中心运行环境进行全天候、持续性的状态监测十分关键，其中也包括对液冷基础设施的实时监控。设备自身的告警功能，再结合DCIM和数字孪生系统提供的全局运行视图，可以帮助数据中心团队在实际故障真正发生之前识别潜在异常，并提前开展预防性维护。

Monitoring – Round-the-clock visibility into data center environments, including the liquid cooling infrastructure, is critical. Alarms within the units and overarching views from DCIM and Digital Twins alert data center teams to the need for preventative maintenance before an issue ever materializes.

主动维护——机械系统以及关键流体管网必须按照既定周期开展规范维护。这包括定期检查闭式循环系统中的冷却液状态，同时对系统中的各类部件进行检查。保持正确的冷却液配比、持续使用同一家厂商提供的PG25冷却液，并确保添加剂的用量处于合理范围都非常重要。此外，还应根据设备实际状态及时维护或更换水泵、过滤器及其他部件。

Proactive Maintenance– Mechanical systems and critical fluid networks require proper maintenance on a set schedule. This entails regularly checking the coolant in closed-loop systems and inspecting the system’s various components. Maintaining the right cooling mix, the same PG25 manufacturer, and the right amount of additives is essential, as is servicing or replacing pumps, filters, and other components as needed.

如何提高AI数据中心的冷却可靠性？

How to improve cooling reliability in AI data centers

随着AI机架功率密度和基础设施投资规模持续增长，液冷系统的可靠性已经成为保障业务连续运行、计算性能和投资收益的重要基础。尽管冷却系统故障可能造成高昂损失，但大多数故障实际上都可以通过合理的系统设计、内置冗余机制、持续监测以及主动维护加以预防。通过建立更加主动的冷却可靠性管理体系，运营商可以有效降低运行风险，并保护关键计算基础设施资产。

As AI rack densities and infrastructure investments continue to grow, liquid cooling reliability becomes essential to protecting uptime, performance, and profitability. While cooling failures can be costly, most are preventable through thoughtful design, built-in redundancy, continuous monitoring, and proactive maintenance. By taking a proactive approach to cooling reliability, operators can reduce risk and safeguard critical compute assets.

会议简介

论坛名称：第三届中国国际液冷技术创新发展论坛（The 3rd China International Liquid Cooling Technology Innovation Development Forum）

主办单位：热能工匠（Thermal energy craftsman）

联合主办单位：电池工匠（Battery Craftsman）

会议时间：2026年09月10日-09月11日

会议地点：上海

会议焦点：液冷服务器、冷却液、CDU、泵/阀、过滤器、分歧管、储液罐、漏液检测、管路、导热材料、快换接头、密封材料、液冷板、绝缘材料、冷却塔、换热器、风机、智能控制系统、模块化设计

PART 01

会议概览

PART 02

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PART 03

9月10日上午·主论坛

数据中心液冷市场现状、落地实践方案，及未来发展

08:35-09:00 台达液冷整机柜系统创新解决方案

中国区LCS产品经理、台达

09:00-09:25 英特尔中国数据中心液冷创新加速计划

资深热设计工程师、英特尔

09:25-09:50 从冷源到芯片：泵阀协同重构AI算力液冷能效边界

GMCC美芝 & Welling威灵

09:50-10:15 数据中心水性液冷系统失效机理与防护解决方案

润滑油事业部冷却液研究所副所长、龙蟠科技

10:15-10:40 茶歇与交流

10:40-11:05 大功率冷却系统及暖通空调 (HVAC) 电机控制解决方案

电机控制技术创新中心应用工程师、意法半导体

11:05-11:30 数据中心液冷应用及威乐产品解决方案

研发总监、威乐中国

11:30-11:55 液冷与智算网络深入解析

研究总监、中移动

11:55-12:20 算力时代的热管理：服务器液冷技术的演进与未来

服务器研发高级经理、联想

12:20-12:30 热能工匠“匠心杯”颁奖典礼（颁奖嘉宾：香港科技大学长聘副教授，智能建筑与建造实验室主任）

12:30-13:35 午宴与交流

9月10日下午·专题一

数据中心全产业链液冷&浸没式液冷

服务器液冷技术创新、关键材料及组件

13:35-14:00 浸没式液冷从实验室到规模化商用的工程实践与挑战

曙光数创

14:00-14:25 导热界面材料在液冷数据中心中的应用方案介绍，以及如何选型热界面材料

行业经理、深圳德邦界面材料

14:25-14:50 铝基材料在液冷领域的产品应用

研发专家、金桥铝材集团

14:50-15:15 高功率密度电子器件浸没式液冷技术与系统集成研究

设计室主任、中船七〇九所

15:15-15:40 茶歇与交流

15:40-16:05 格力冰立方磁悬浮一体式CDU及一体化全时高效液冷解决方案

暖通工程师、格力

16:05-16:30 数据中心液冷压力及流量传感解决方案

产品经理、瑞士富巴公司

16:30-16:55 重新定义液冷安全与能效

泰福泵业

16:55-17:20 先进液冷系统及部件装配智造方案

德派

17:20-17:45 无源两相散热技术在AI算力硬件的应用展望

技术产品经理、立敏达（（领益控股））

17:45-18:10 数据中心冷却系统的模拟、优化、与预测性运维

长聘副教授，智能建筑与建造实验室主任、香港科技大学

9月11日全天·专题二

数据中心全产业链液冷，超节点数据中心液冷技术、液冷光模块创新技术、关键材料与组件

09:00-09:25 高质量构建 AIDC新场景

液冷系统架构部总监、申菱环境

09:25-09:50 世索科在液冷数据中心的材料解决方案

市场经理、世索科

09:50-10:15 结构件、密封材料、流体部件的技术革新与规模化突破

雷尼绍

10:15-10:40 茶歇与交流

10:40-11:05 面向AI算力密度跃升的液冷技术架构设计与挑战

研究院院长、海尔

11:05-11:30 演讲待定

国际知名企业

11:30-11:55 封装中热管理挑战和TTV的应用

芯片性能中心负责人、长电科技

11:55-12:20 冷板式液冷在高密边缘算力场景的单柜实践

技术产品经理、科士达

12:20-13:35 午宴与交流

13:35-14:00 超大算力集群工程落地：液冷交换机、液冷笼位、液冷光模块的整体集成方案

国科环宇

14:00-14:25 液冷系统及组件超声波检测技术助力液冷品质提升

演讲席位开放

14:25-14:50 负压液冷系统流动特性分析

热晟能源

14:50-15:15 浸没式液冷的封装和板级可靠性挑战及解决方案芯片封装首席专家、艾为电子

15:15-15:40 茶歇与交流

15:40-16:05 单相/双相浸没式液冷技术对比及场景化选型策略

高澜股份

9月10日下午·专题三

液冷2.0升级思路：液冷CDU架构升级

数据中心液冷CDU关键技术及部件

部件升级（泵、换热器、阀、接头、管路、传感器等）

13:35-14:00 AIDC场景下基础设施挑战、趋势&维谛应对之道

售前解决方案部华东片区负责人、维谛技术

14:00-14:25 液冷系统循环泵产品方案

澳升泵业

14:25-14:50 空间有限，测量必精

堡盟紧凑型传感器，为液冷系统注入精准灵魂

产品市场销售总监、堡盟

14:50-15:15 高可靠性和成本效益的液冷数据中心构建经验分享

普雷茨特

15:15-15:40 茶歇与交流

15:40-16:05 风液一体化融合 CDU 架构创新与自适应切换控制技术

暖通空调亚太区商用产品市场总监、开利Carrier

16:05-16:30 低GWP制冷剂在芯片两相液冷中的应用

高级研发工程师、Solstice索致泰

16:30-16:55 加强腐蚀控制守护数据中心安全

产品应用经理、康斐尔中国

亚太区行业经理（数据中心 & AHU OEM)、康斐尔集团

16:55-17:20 数字能源液冷管路的开发与应用

总工、阔丹凌云

17:20-17:45施耐德全新液冷组合方案

施耐德

17:45-18:10 面向AI算力的全栈高效液冷解决方案

综合解决方案平台部长、美的楼宇科技

9月11日全天·专题四

数据中心&AI服务器液冷系统设计、新一代一体化CDU、风液 CDU 解决方案

数据中心液冷CDU关键技术及部件

部件升级（泵、换热器、阀、接头、管路、传感器等）

09:00-09:25 液冷革命--nVent的应对之道

产品经理、盈凡电气

09:25-09:50 天加PUE与WUE双优型数据中心解决方案实践

天加环境

09:50-10:15 液冷技术中的材料兼容性与传感器可靠性研究

花园金波科技

10:15-10:40 茶歇与交流

10:40-11:05 面向AI智算的高功率液冷散热技术

热设计专家、中兴通讯

11:05-11:30 快接插头与管路系统：防泄漏、长寿命与标准化

伊勉特

11:30-11:55 智算时代，液冷为擎——佳力图绿色散热全栈之道

液冷副总经理、佳力图

11:55-12:20 海悟液冷技术创新与实践

液冷(基础设施)事业部、海悟科技

12:20-13:35 午宴与交流

13:35-14:00 板式换热器紧凑化、换热效率强化与流道优化设计

三花

14:00-14:25 液冷管路“柔性布局”方案

演讲席位开放

14:25-14:50 AI服务器液冷系统设计：从芯片到机柜的全链路热管理

华勤技术

9月10日下午·专题五

数据中心冷板式液冷

液冷板及板式换热器研发及智能制造

高功率散热及微通道液冷板

13:35-14:00 绿算芯生，风液同行

热管理及微模块产品行销部总经理、艾特网能

14:00-14:25 绿激光3D打印液冷产品：从前沿科技到批量应用

希禾

14:25-14:50 TraceTek液体测漏系统及管道伴热系统在液冷系统中的应用

技术经理、科迈莱

14:50-15:15 真空度对浸没相变换热的影响

副总工、银轮股份

15:15-15:40 茶歇与交流

15:40-16:05 英业达液冷服务器技术研发进展及技术细节浅谈

散热工程师、英业达

16:05-16:30 增材制造赋能高功率液冷应用：从试制到批产

资深产品经理、美光（江苏）三维科技

16:30-16:55 液冷全链路测试解决方案

微谱技术

16:55-17:20 基于仿生流道的冷板设计技术研究

毫厘机电

17:20-17:45 新建+改造双场景：冷板式全栈液冷赋能企业级AI智算中心高效落地

高级暖通工程师、超集信息

17:45-18:10 冷板式液冷技术及 CDU 产品技术分享

世图兹

18:10-18:35 Token时代的液冷技术

产品总监、浪潮通信

9月11日全天·专题六

数据中心温控全链条解决方案

算电协同与高压直流

AIDC储能与液冷

关键部件与系统集成创新

09:00-09:25 数据中心单相浸没式液冷系统架构设计

副总经理、浙江正泰制冷设备

09:25-09:50 AI算力时代液冷板精密制造技术与高效量产加工解决方案

营销总监、迪奥数控

09:50-10:15 全链贯通，源起创新—依米康液冷全链条的系统级创新

液冷产品经理、依米康

10:15-10:40 茶歇与交流

10:40-11:05 技术引领产业升级，共创液冷算力新局一面向多场景的生态共建

总经理助理、兰洋科技

11:05-11:30 中科中涣-全栈式液冷+消防安全+数字孪生系统解决方案

新能事业部副总经理、中科中涣

11:30-11:55 储能液冷冷板定制化开发、智能制造与批量交付能力建设

液冷板设计负责人、保隆

11:55-12:20 浸没式液冷一体储能机柜：设计创新与精准控温

天合储能

12:20-13:35 午宴与交流

PART 04

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PART 05

往届图片

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