杭州2026年8月17日 /美通社/ -- 随着AI大模型规模持续扩大、算力升级式云散热Token长度不断突破上限，新范息多AIDC（AI数据中心）算力架构迎来了全面升级，尖信解高机柜算力密度、样化液冷单机柜功耗大幅攀升。密度在此背景下，难题高密度算力集群的算力升级式云散热散热难题愈发突出，已成为制约AIDC规模化落地、新范息多算力高效释放的尖信解高核心瓶颈。

针对行业普遍存在散热设备选型难、样化液冷工况适配不足的密度痛点，云尖信息深耕液冷换热领域，难题以自研核心技术打造全谱系液冷CDU产品矩阵+一站式全生命周期液冷温控解决方案，算力升级式云散热全面覆盖低功耗单机柜到万卡级超高密算力集群的新范息多全场景流体分配、精准散热需求，尖信解高为AIDC高效、低碳、规模化建设筑牢底层散热根基。

全品类产品矩阵，一站式方案破除落地壁垒

当前，多数单一散热设备普遍存在安装流程繁琐、扩容改造难度大、运维体系不健全等问题，难以适配超算、边缘等多元场景的AIDC新建和改造需求，直接导致数据中心项目落地周期长、建设成本高、运行稳定性不足。为精准破解不同规模、不同场景算力中心的建设与改造痛点，云尖信息依托全自研换热核心，构建完善的液冷CDU产品体系，涵盖机架式液液/风液CDU、机柜式风液CDU、列间级液液CDU、房间级液液CDU等全品类核心机型，完整覆盖机房各级部署层级换热需求。

云尖信息液冷CDU产品体系

基于完整产品矩阵，云尖信息打造四大定制化液冷解决方案，形成"自研设备+核心技术+全周期运维"全链条自主可控的一站式服务体系，高效解决各类新建、改造、运维场景的数据中心建设难题，适配数据中心全生命周期升级需求。

• AI算力64卡液冷集群解决方案：适配中小型智算节点，精准匹配中高密度机柜散热工况，部署轻量化、交付周期短、综合性价比突出，是中小规模算力布局优选方案。
• AI算力256卡液冷集群解决方案：面向中大型标准化智算园区，换热散热效能稳定长效，从根源规避GPU高温降频、整机柜过热宕机风险，保障7×24h满负载算力稳定输出。
• AI算力千卡液冷集群解决方案：以千卡级液冷单元为标准模块，模块化扩容可至万卡级超大规模集群。专为AI算力中心、超算场景定制研发，搭载超高热密度散热技术，适配规模化液冷部署场景。

AI算力千卡液冷集群解决方案

• iMDC集装箱智算中心解决方案：适配模块化、移动式算力部署场景，集成化程度高、部署周期短，可满足户外、应急、边缘大型算力等特殊场景需求。

iMDC集装箱智算中心解决方案

四重优势，全方位保障算力稳定运行

01 双重部署形态，灵活落地无局限

云尖信息依托风液CDU、液液CDU双系列机型，构建分布式、集中式双重部署体系，双形态组合可适配不同机房的基础条件、功率密度与建设周期，全面覆盖低密通用服务器至高密AI算力集群的各类散热工况，落地适配性极强。

分布式部署方案：主打轻量化部署场景，适配传统风冷机房风改液升级、边缘节点、小型微模块等场景，部署门槛低、改造投入少、施工周期短。

集中式部署方案：聚焦新建大型智算中心、超算中心等高功率密度机房，依托高效换热技术，可支撑超高机柜负载运行。

02 高密散热架构，PUE＜1.2

液冷CDU产品采用高密液冷散热架构：设备就近机柜部署，大幅缩短二次侧管路长度，有效降低流体泵送损耗，冷量可精准输送至芯片核心散热区域。该架构可解决高密度机柜热点聚集、芯片降频、机房过热等行业痛点，助力数据中心PUE稳定降至1.2以下，高度契合绿色算力、双碳节能的行业发展要求，实现算力高效释放与低碳节能的双向赋能。

03 双重防护机制，保障设备稳定运行

液冷CDU产品采用冷热回路物理隔离设计，通过双重安全防护机制，全方位规避液冷系统渗漏、腐蚀、堵塞风险，长效保护服务器、GPU核心硬件资产：

水质隔离：阻隔外部一次侧管路中的杂质、铁锈、微生物进入服务器冷板，从根源杜绝芯片流道堵塞、腐蚀等问题，延长硬件使用寿命；

压力解耦：二次侧管路压力独立可控，不受一次侧压力波动影响，有效规避管路承压过载、渗漏等安全风险。

04 模块化便捷运维，支持分步弹性扩容

全系产品核心部件采用盲插、快插模块化设计，兼具便利运维与弹性扩容双重核心优势。模块化结构大幅简化设备安装、故障检修、日常运维流程，降低机房运维门槛与人工成本。同时贴合算力渐进式增长需求，支持按需分批新增CDU设备，无需一次性改造全部制冷管网，有效缩减项目前期投入。

在算力竞争激烈时代，液冷CDU是AIDC智算中心的散热核心心脏。云尖信息全系列多样化液冷CDU矩阵搭配一站式自研液冷解决方案，以全场景灵活适配、极致低碳节能、多重安全防护、弹性低成本扩容四大核心竞争力，为各类AI算力集群、超算中心、边缘集装箱智算提供稳定可靠的底层散热支撑，持续赋能全球算力底座高效迭代升级。

*部分图片由AI辅助生成

(责任编辑：时尚)