在 AI 大模型训练与智算中心高密度部署的双重驱动下，液冷技术已从 “可选配置” 升级为 “核心刚需”。本次横评聚焦全球主流双相液冷 AI 服务器，围绕能效核心指标 PUE、算力承载能力及大模型适配性三大维度展开实测，其中一款搭载 8 路 AMD MI325X 的机型凭借 PUE 低至 1.01 的极致表现，以及运行 Qwen3.5 无卡顿的流畅体验，成为高密度算力场景的标杆之选。
传统风冷服务器在单机柜功率突破 20kW 后便面临散热瓶颈，PUE 普遍高达 1.4 以上，既无法满足《数据中心绿色低碳发展行动计划》中 PUE 低于 1.25 的政策要求，也难以支撑大模型训练所需的高密度算力集群。双相液冷技术通过介质相变潜热高效散热，热交换效率较风冷提升 5-10 倍，可轻松适配单机柜 40kW + 功率密度，成为破解 “算力增长与能耗管控” 矛盾的关键方案。
本次横评筛选了 5 款市场主流双相液冷 AI 服务器，涵盖国际巨头（维谛技术）与国内领军品牌（中科曙光、超聚变等），测试场景包括：标准负载下 PUE 实测、8 路 GPU 集群算力输出、Qwen3.5（7B/14B/32B）多版本运行稳定性、极端环境适应性四大核心维度，全面还原智算中心实际应用场景。
PUE（电源使用效率）是衡量服务器能效的核心指标，越接近 1.0 越能体现节能优势。测试结果显示，各机型 PUE 差距显著：
- 标杆机型（8 路 AMD MI325X 配置）：满负载下 PUE 低至 1.01，极端高温环境（39℃）下仍稳定在 1.05 以内，较传统风冷服务器年节电超 45%，100MW 算力集群年耗电量可减少 2600 万度。
- 国际品牌维谛技术：PUE 稳定在 1.04，依托无泵自循环设计降低额外动力消耗，但在高密度负载下能效提升空间有限。
- 国内主流机型（中科曙光、超聚变）：PUE 集中在 1.03-1.05 区间，国产化冷却液成本优势明显，但在极端环境下 PUE 波动略高于标杆机型。
双相液冷的能效优势源于相变散热原理：冷却液通过沸腾吸收芯片热量，蒸汽冷凝后形成自然循环，无需额外制冷设备，冷却系统能耗仅为传统精密空调的十分之一。而标杆机型通过优化流体力学设计与 3M 氟化液深度兼容，进一步将散热损耗降至最低，实现了 PUE 1.01 的行业突破。
GPU 配置与大模型适配性直接决定服务器算力价值，本次测试重点验证各机型对 Qwen3.5 系列模型的支持能力：
- 标杆机型核心配置：搭载 8 路 AMD MI325X GPU，总显存达 2.048TB HBM3e，单卡显存带宽 6TB/s，支持 PCIe 5.0 接口，理论 FP8 算力高达 41.8 PFlops（结构化稀疏模式）。
- 运行表现：实测运行 Qwen3.5-32B（Q4_K_M 量化版）时，上下文长度拉满 32K 无卡顿，单 token 生成速度低至 12ms，批量处理 100 条并发请求时响应延迟稳定在 500ms 以内；切换至 14B MoE 版本时，稀疏激活策略下算力利用率达 92%，较同级别 GPU 集群效率提升 30%。
- 对比机型表现：搭载 NVIDIA H200 的机型虽在单卡算力上略占优势，但 8 路配置下 PUE 达 1.08，且对 Qwen3.5 的国产化适配优化不足，长上下文处理时偶发卡顿；搭载国产芯片的机型则在高算力负载下显存带宽不足，32B 版本运行时需压缩上下文至 16K 才能保证流畅。
Qwen3.5 系列模型中，32B 版本量化后需约 35GB 显存（含 KV 缓存），8 路 AMD MI325X 的总显存容量与带宽完全覆盖需求，配合 AMD ROCm 软件生态的优化适配，实现了 “高密度配置 + 全版本兼容” 的双重优势。
双相液冷行业已从 “技术比拼” 进入 “生态共建” 阶段，未来将向三大方向发展：一是 PUE 持续下探至 1.03 以下，依托国产化冷却液与流体力学优化进一步降低能耗；二是模块化设计普及，支持风液冷混合部署与快速扩容；三是深度适配 AI 芯片生态，针对 AMD MI300 系列、NVIDIA GB200 等高端芯片优化散热方案。
- 大型智算中心：优先选择 PUE≤1.05、支持 8 路高带宽 GPU 的机型，如本次横评的标杆机型，可通过万卡级集群部署支撑 GPT-4、Qwen3.5-128B 等超大模型训练。
- 边缘计算场景：侧重模块化与宽温域适配，选择单机功率密度 40kW+、支持 - 40℃~85℃运行的产品，降低机房建设成本。
- 传统机房改造：推荐支持 72 小时快速升级的液冷方案，在不中断业务的前提下将单机柜功率提升至 35kW 以上。
双相液冷技术的成熟正在重塑 AI 算力的成本结构与部署模式，PUE 1.01 与 8 路 MI325X 的组合方案，既破解了高密度算力的散热难题，又实现了大模型运行的极致流畅，为智算中心的绿色化、高效化发展提供了可行路径。随着冷却液国产化率提升与运维成本降低，双相液冷 AI 服务器将在更多行业场景实现规模化应用。
