【核心提要】
【正文报道】
随着人工智能（AI）技术的爆发式增长，全球算力基础设施的快速扩张正面临严峻的资源挑战。近日，由中国信通院（CAICT）与格兰富（Grundfos）联合发布的《AI时代算力基础设施流体系统水能绿色发展报告》指出，当前行业的核心竞争力正在发生转变：从单纯追求算力规模的“量变”，转向算力、能源与水资源协同利用能力的“质变”。
报告通过全球数据揭示了这一趋势。在北美市场，高盛预测到2026年美国数据中心的总电力需求将达41GW，并于2027年飙升至66GW；与此同时，为满足冷却需求，预计到2030年美国相关供水量将大幅增加。而在欧洲，2025年数据中心的水资源消耗预计高达760亿升，且电力需求占比预计在2030年显著上升。而在中国市场，尽管截至2026年6月智能算力规模已达2185 EFLOPS（FP16），但随着能耗攀升，仅依靠常规手段降低电能利用效率（PUE）的空间正在收窄。
针对这一挑战，格兰富商业建筑事业部首席技术专家马利红指出，解决算力中心耗水问题的关键在于散热技术的选择。传统的“开放式冷却系统”依赖蒸发带走热量，会导致高昂的水资源消耗；而“闭式干冷系统”则能让冷却介质在管道中循环，将耗水量降至极低水平。例如，内蒙古乌兰察布、宁夏中卫等北方算力枢纽，因其丰富的自然冷源和适宜的气候条件，能够采用低水耗的散热方案实现“电-水-算”的协同优化。然而，马利红也提醒，在这些本身属于水资源匮乏地区的节点，虽然技术上的绝对耗水量较低，但仍需警惕“相对水资源承载压力”。
报告强调，流体系统正成为连接算力设备、冷却系统、能源与水资源的关键枢纽。该白皮书首次提出了流体系统的“架构层—设备层—平台层”三层技术能力体系，并提出包括分布式按需输配、泄漏风险分级、余热回收利用等在内的七项核心技术主张。这些技术旨在推动算力中心从单点节能向系统优化演进。
此外，报告特别强调了液冷（Liquid Cooling）技术的战略价值。与难以回收的传统风冷不同，液冷系统产生的回水温度可达四五十度，具备为周边建筑供暖的潜力。这意味着数据中心可以从单纯的“能源消费者”转型为能够输出热能的“资源节点”。
总体而言，在高度密集的算力时代，单一的节能思路已难以为继。未来的行业竞争将聚焦于如何在保障高性能计算的同时，通过流体系统的优化、闭式循环技术及余热回收等手段，实现对水和能源的高效集约利用。
【小编观点】 随着AI大模型竞赛进入深水区，算力基础设施的建设已不再是单纯的“堆硬件”问题，而是复杂的系统工程。此次报告提出的“流体系统作为核心枢纽”的概念非常关键——它意味着未来的绿色竞争力将取决于企业在复杂环境下的资源平衡能力。特别是液冷技术带来的余热利用价值，可能为数据中心与城市基础设施的融合提供新的想象空间。
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随着人工智能（AI）技术的爆发式增长，全球算力基础设施的快速扩张正面临严峻的资源挑战。近日，由中国信通院（CAICT）与格兰富（Grundfos）联合发布的《AI时代算力基础设施流体系统水能绿色发展报告》指出，当前行业的核心竞争力正在发生转变：从单纯追求算力规模的“量变”，转向算力、能源与水资源协同利用能力的“质变”。
报告通过全球数据揭示了这一趋势。在北美市场，高盛预测到2026年美国数据中心的总电力需求将达41GW，并于2027年飙升至66GW；与此同时，为满足冷却需求，预计到2030年美国相关供水量将大幅增加。而在欧洲，2025年数据中心的水资源消耗预计高达760亿升，且电力需求占比预计在2030年显著上升。而在中国市场，尽管截至2026年6月智能算力规模已达2185 EFLOPS（FP16），但随着能耗攀升，仅依靠常规手段降低电能利用效率（PUE）的空间正在收窄。
针对这一挑战，格兰富商业建筑事业部首席技术专家马利红指出，解决算力中心耗水问题的关键在于散热技术的选择。传统的“开放式冷却系统”依赖蒸发带走热量，会导致高昂的水资源消耗；而“闭式干冷系统”则能让冷却介质在管道中循环，将耗水量降至极低水平。例如，内蒙古乌兰察布、宁夏中卫等北方算力枢纽，因其丰富的自然冷源和适宜的气候条件，能够采用低水耗的散热方案实现“电-水-算”的协同优化。然而，马利红也提醒，在这些本身属于水资源匮乏地区的节点，虽然技术上的绝对耗水量较低，但仍需警惕“相对水资源承载压力”。
报告强调，流体系统正成为连接算力设备、冷却系统、能源与水资源的关键枢纽。该白皮书首次提出了流体系统的“架构层—设备层—平台层”三层技术能力体系，并提出包括分布式按需输配、泄漏风险分级、余热回收利用等在内的七项核心技术主张。这些技术旨在推动算力中心从单点节能向系统优化演进。
此外，报告特别强调了液冷（Liquid Cooling）技术的战略价值。与难以回收的传统风冷不同，液冷系统产生的回水温度可达四五十度，具备为周边建筑供暖的潜力。这意味着数据中心可以从单纯的“能源消费者”转型为能够输出热能的“资源节点”。
总体而言，在高度密集的算力时代，单一的节能思路已难以为继。未来的行业竞争将聚焦于如何在保障高性能计算的同时，通过流体系统的优化、闭式循环技术及余热回收等手段，实现对水和能源的高效集约利用。
【小编观点】
随着AI大模型竞赛进入深水区，算力基础设施的建设已不再是单纯的“堆硬件”问题，而是复杂的系统工程。此次报告提出的“流体系统作为核心枢纽”的概念非常关键——它意味着未来的绿色竞争力将取决于企业在复杂环境下的资源平衡能力。特别是液冷技术带来的余热利用价值，可能为数据中心与城市基础设施的融合提供新的想象空间。
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