⼈⼯智能虽持续占据新闻头条，但其未来发展的⼀项核⼼制约因素却仍未得到充分重视：散热。
随着GPU 与ASIC 的功耗突破1500 ⽡、向2000 ⽡乃⾄更⾼⽔平迈进，散热已成为决定 AI 系统实际性能输出的关键因素。热极限如今直接影响着持续token 吞吐量、能源效率、⽔资源消耗、部署灵活性以及总拥有成本。
散热不再仅仅是AI 的⽀撑环节，它正⽇益塑造着AI 的可能性边界，是释放⼈⼯智能真正潜⼒的核⼼前提。这⼀转变⽆处不在：⽆论是地⾯超⼤规模数据中⼼，还是尚处早期规划阶段的太空数据中⼼，热管理都已成为地⾯数据中⼼的关键任务需求，并在太空数据中⼼的相关讨论中占据主导地位。在太空环境中，热管理的重要性将进⼀步提升。
正如Frore Systems 创始⼈兼⾸席执⾏官Seshu Madhavapeddy 近期所⾔：
散热已悄然成为制约AI 发展的最⼤瓶颈之⼀。随着GPU 与ASIC 迈⼊全新功耗区间，⾏业⽆法再依赖传统冷板的渐进式改进。LiquidJet 从底层架构出发进⾏设计，以匹配现代 AI 芯⽚的热特性现实，我们的⽬标不仅是实现有效散热，更是为解锁下⼀代AI 能⼒铺路。
这⼀观点反映了⾏业的普遍共识：散热不再只是⼀项⼯程任务，⽽是⾸要的基础设施决策。
散热已成性能制约瓶颈
在现代AI 系统中，热极限对实际性能的主导作⽤⽇益凸显。当芯⽚结温⽆法维持在安全运⾏范围内时，系统会被迫降频，效率随之下降，下⼀代GPU 与ASIC 带来的理论性能提升将沦为边际效益递减。这并⾮理论挑战，⽽是实际运营中必须⾯对的问题。
散热决策如今直接影响以下核⼼维度：
- 持续性能与系统正常运⾏时间
- 能源效率与运营成本
- ⽔资源消耗与基础设施需求
- 机架密度与部署灵活性
- ⻓期总拥有成本
简⽽⾔之，散热的核⼼⽬标已从防⽌系统故障，转变为⽀撑规模化部署。
传统散热架构为何遭遇瓶颈
传统冷板的设计理念源于算⼒发展的另⼀时代：彼时功耗更低、热量分布更均匀，热点密度可通过相对简单的散热⽅案进⾏管控。但那个时代早已成为过去。
现代AI 加速器具有⾼度局部化的热点、复杂的功耗图谱，以及极具挑战性的性能⽬标，这些都是传统散热架构从未针对其设计的场景。其结果是，数据中⼼运营商被迫做出艰难
妥协：要么限制性能输出，要么过度建设基础设施，要么接受⾼成本、⾼环境影响的低效率⽅案。
问题的根源不在于执⾏层⾯，⽽在于现有冷板的架构设计。
⾯向现代AI 的全新散热⽅案
LiquidJet 采⽤了⼀种从根本上截然不同的散热思路，专为现代AI 芯⽚的特性与现代数据中⼼的经济模型量⾝打造。
不同于对为低功耗、均匀热分布设计的传统冷板进⾏适应性改造，Frore Systems 将半导体级制造技术应⽤于这⼀突破性散热解决⽅案。通过⾦属晶圆、3D 短回路喷射通道微结构、多级冷却架构以及混合3D 单元结构， LiquidJet 能够精准匹配当前GPU 的实际热分布图谱，⽽⾮仅仅针对其平均功 耗⽔平。
这使得散热性能能够根据热量产⽣的位置与⽅式进⾏扩展，在不迫使运营商过度建设或重新设计设施的前提下，实现更⾼的持续性能。同样重要的是，LiquidJet ⽆需昂贵的基础设施改造即可实现上述能⼒。作为⼀款即插即⽤的芯⽚直连式升级⽅案，它可在现有液冷回路与数据中⼼环境中直接部署。
运营商⽆需进⾏⼤规模翻新、采⽤新型管道架构或经历漫⻓的部署周期，即可从现有系统中解锁更⾼性能。LiquidJet 使数据中⼼能够提升现有基础设施的价值，同时跟上下⼀代 AI 加速器的发展步伐。散热不必成为AI 发展的绊脚⽯，也不必让规模化部署的成本⾼得令⼈却步。
正如Seshu 所阐释：
传统冷板的设计从未考虑过当今AI 加速器的热点分布特征。LiquidJet 将半导体级制造技术应⽤于散热领域，使我们能够精准靶向热量产⽣的位置。这⼀转变，正是满⾜当前AI 基础设施对性能、效率与可扩展性需求的关键。
近期LiquidJet 在下⼀代GPU，包括Blackwell Ultra 与Rubin 级架构上的演⽰验证，进⼀步强化了⾏业的共识：散热创新必须与芯⽚创新同步发展。
散热正成为AI 系统级战略决策
这⼀趋势的深层意义，已超越了任何单⼀散热技术本⾝。散热不再是设计周期后期才做出
的组件选择，⽽是⼀项系统级决策，其影响贯穿始终：
- AI 平台的架构设计⽅式
- AI 平台的可部署场景
- AI 平台⻓期规模化的效率
随着AI 基础设施在地⾯乃⾄太空不断扩展，智能、⾼效、可持续的热管理能⼒，将⽇益成为决定竞争优势的核⼼要素。在AI 时代，散热⾄关重要。它不仅是⼀项战略决策，更是塑造AI 基础设施未来的最关键选择之⼀。
更凉爽的GPU 与ASIC → 更⾼的持续性能 → 更强的AI 能⼒
