随着产业链成熟，液冷系统的初始投资成本有望从当前的30%溢价降至与风冷持平。同时，行业标准的制定将加速液冷技术的普及。通过AI算法优化液冷系统的运行参数，可进一步提升能效。DeepSeek自身的技术也可能反向赋能液冷行业，例如利用多智能体强化学习算法动态调整冷却策。
以DeepSeek为例，模型的训练与推理需要依赖高密度GPU集群的持续运行，且服务器在面临每秒超2.3亿次的DDoS攻击或用户流量指数级增长时，硬件负载峰值可能导致局部温度骤升，传统风冷技术已无法满足此类高功率设备的散热需求。液冷技术能够支持单机柜功率密度达35kW的高密度GPU集群部署，而浸没式液冷方案甚至可扩展至单柜100kW的超高密度算力场景，满足AI大模型7×24小时满负荷运行需求。
近年来，随着人工智能技术的爆发式增长，以DeepSeek为代表的AI大模型对算力需求呈现指数级攀升。这一趋势不仅重塑了AI基础设施的技术架构，更直接推动了液冷技术从“可选方案”向“必选项”的转变。
政策层面，《新型数据中心发展行动计划》要求数据中心PUE值低于1.3，而液冷技术可将PUE进一步降至1.2以下，符合国家绿色基础设施发展方向。技术层面，喷淋液冷、动态相变冷却等创新方案不断涌现。液冷技术将逐步从数据中心向边缘计算、车载AI、智能制造等领域渗透。此外，液冷技术与可再生能源的结合，进一步推动绿色算力网络的建设。
根据行业数据，AI服务器液冷市场规模预计从2023年的66.87亿元增长至2025年的106.12亿元，年复合增长率达21.5%，市场呈现多元化竞争格局：传统IT巨头、专业温控企业及新兴科技公司各具优势。其中，浸没式液冷因散热效率更高，正逐步取代冷板式成为主流方案。