听说了吗?谷歌算力巨头的散热方式正在悄然改写。

继英伟达下一代Rubin架构被爆将液冷作为主推散热方案后，抱液谷歌也在新一代TPU AI加速器的冷时冷方技术规范中明确提出取消风冷散热方案支持，全面强制配套液冷系统。代亿低至

谷歌TPU芯片是浸没专为AI训练而生，算力密度远超通用芯片，式液单颗功耗已逼近甚至超越传统风冷散热的案实上限，这就是现P下谷歌不得不放弃风冷，选用液冷的谷歌核心原因。

放眼整个AI行业，抱液似乎都在面临同样的冷时冷方困境。芯片制程越来越小，代亿低至晶体管越堆越多，浸没功耗密度曲线一路飙升，式液但空气热容量有限，案实风扇转速再高也会触及物理极 限。高转速带来的噪音、震动、灰尘吸入，还会加速设备老化。

所以液冷不是选择，是出路。

目前行业内主流液冷方案分为冷板式与浸没式两大类。

冷板式液冷通过在CPU、GPU等核心发热部件上覆盖冷板，以冷却液循环带走热量。本质仍是局部接触式散热。散热效率明显高于风冷，但存在局部散热隐患，同时对服务器硬件设计的改造成本较高。

浸没式液冷则是将整台服务器完全浸没在绝缘、不导电的冷却液中，通过冷却液循环流动带走所有部件产生的全部热量，实现全系统均匀散热。

成熟的浸没式液冷方案，要攻克哪些核心难题？

从冷却液配方到系统架构，浸没式方案需要跨越散热效率、材料兼容性、系统稳定性和全生命周期运维等一系列高门槛。亿万克正是在这些关键点上，构建起了完整的技术积累。

行业领先能效，把节能降耗做到极 致

亿万克浸没式液冷方案采用冷媒+冷水循环的双循环架构，不惧外部气候条件变化，PUE值可低至1.05以下。

严苛兼容设计，保障系统稳定运行

工程技术方面，亿万克浸没式液冷技术针对主板布局和机箱流道进行优化，确保冷却液循环无死角，避免局部积热。配套研发的专用冷却液导热性能优越，绝缘性高，使用寿命可达十年以上。

谷歌拥抱液冷，是全球算力发展的必然趋势——散热方式正在重新定义算力边界。

亿万克也将持续深耕液冷技术，推动更多绿色、高效、高密度的算力基础设施落地。