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　　近日，由全球计算联盟(GCC)指导的2026 Open AI Infra Summit(AI基础设施峰会)在北京举行。据了解，大会展区覆盖了互联网、运营商、芯片、整机、液冷、供电、数据中心等AI算力底座的全链条，迎来了超2000位参会者。

　　在上述大会备受关注的背后，AI大模型正向万亿级参数迈进，算力需求爆发，AI算力的角逐已从“单卡比拼”进入“系统级竞争”的新阶段。其间，传统数据中心正在逐渐走向幕后，兆瓦级数据中心、吉瓦级数据中心集群以及超节点集群加速规模化铺开。

　　如今，中国算力产业链从“各自为战”走向“开放协同”，也迎来了全栈技术突破与规模化“出海”。但随着参数模型面临的“功耗墙”与“互联瓶颈”愈发凸显，中国AI基础设施必须实现标准与生态的突围。

　　液冷技术成“刚性需求”

　　在大会展区，《证券日报》记者最直观的感受是产业发展的“集成”与“协同”。在深圳市英维克科技股份有限公司(以下简称“英维克”)的展台前，一台盲插液冷机柜系统吸引了众多围观者。

　　“这款产品集成了目前国内最先进的液冷技术。”英维克产品工程师张晓栋向记者介绍，“随着AI芯片功率飙升，风冷已触及物理极限，液冷成为技术主流。目前，液冷单机柜功率已能轻松突破100千瓦甚至向200千瓦迈进。盲插技术的成熟，意味着液冷机柜的部署效率大幅提升。”

　　随着单机柜功率奔向数百千瓦乃至兆瓦级，传统风冷模式已难以满足散热需求，液冷技术从“可选配置”转变为“刚性需求”。

　　在华为技术有限公司‌(以下简称“华为”)的展台，一个庞大的数据中心沙盘生动演绎了算力运转的全貌。“从右侧的电路供电系统进来，到中间的超节点计算，再通过液冷和风冷散热，最后通过一体化集成电源输出，我们现在的解决方案不仅是‘冷’，更是‘电、网、冷’的一体化。”华为数据中心能源营销支持经理陈常轩告诉《证券日报》记者，这套方案目前已经实现“全模块化”，可以像搭积木一样快速部署。

　　事实上，从散热部件的功率跃升到整机房的一体化运转，算力基建的复杂度正呈指数级上升。中国工程院院士、清华大学教授郑纬民表示：“传统数据中心的通用化、分散化、算力密度低，已难以适配AI时代的新需求。行业竞争早已不是单点技术的比拼，而是全栈能力的整体较量。”

　　面对全栈能力这场“硬仗”，单打独斗的旧模式逐渐走下舞台，产业链唯有拧成一股绳才能破局。据了解，Open AI Infra社区在短短半年时间内，迅速凝聚了150余家产业链核心单位，覆盖了互联网、整机、液冷、数据中心等全链条，形成了需求牵引、技术支撑、开放协同、落地见效的良好生态。

　　“全系统出海”底气更足

　　在夯实国内产业基石的同时，“出海”成为中国AI算力产业链寻找新增长极的必然选择。

　　“算力热潮推动全球的计算中心加速落地，国内企业正在积极加快‘出海’步伐，配合这波浪潮开展扩容和建设。”陈常轩表示，华为的解决方案不仅是硬件“出海”，更是“全系统出海”，涵盖了从供电、散热到计算的完整链条。

　　张晓栋表示：“我们的盲插液冷机柜系统立足于国内，同时在海外也在积极拓展市场，争取将国产化技术推向国际。”

　　这种“全系统出海”的底气，来源于中国在全栈液冷、高密供电等细分领域的领先。全球计算联盟理事长金海直言，中国在开放液冷专委会打下的良好基础，让Open AI Infra社区在成立极短的时间内就具备了强大的技术输出能力。

　　事实上，众多国际科技巨头同样面临算力暴涨带来的电力与散热瓶颈，中国产业链在“液冷整机柜”“800V供电”等领域积累的规模化工程经验，正切中全球市场的痛点。从单一部件出口，到标准、规范、整机柜系统乃至“全系统出海”，中国AI算力底座正在全球AI基础设施演进中，注入不可忽视的创新动力。

　　仍面临技术瓶颈

　　在产业繁荣的表象之下，中国AI算力产业仍面临诸多严峻挑战。当算力集群整体功率从过去的千瓦级跃升至兆瓦级甚至吉瓦级时，一系列技术瓶颈随之显现。

　　“新一代智算超节点亟须通过开放架构实现弹性扩展。”北京抖音信息服务有限公司(字节跳动)服务器架构师和技术专家高晓军表示。面向未来，Open AI Infra社区管理委员会联席主席、华为计算产品线研发副总裁龙盘表示，未来人工智能数据中心‌的基础单元是兆瓦级算力系统，高效供电、闭环液冷、高密光互连将成为核心底座。