美国几家AI公司最近因为讨论“放缓研发”惹上官司，我倒觉得中科曙光这类基础设施企业更有意思了。曙光等企业今天面对的市场，和谁明天再发布一个更大的模型，其实已经不是完全一回事了。
过去AI投资最吸睛的是模型和GPU，但这两年机器真正大规模进数据中心以后，越来越多钱开始花在没那么“性感”的地方：供电、散热、网络、机房改造。
最典型的就是液冷。
中科曙光的scaleX640单柜可以集成640张加速卡，采用浸没相变液冷和高压直流供电，官方给出的PUE最低约1.04，单柜算力密度最高提升20倍。更值得注意的是，曙光数创已经参与或牵头多项液冷标准，2026年还牵头编制了我国首部数据中心冷板式液冷国家标准。
为什么我比较关注这一块？因为模型研发可以快一点、慢一点，但已经建起来的数据中心不会因此不耗电，企业部署推理业务也不会因此不用散热。
很像当年的铁路建设。火车车型可以换，路线可以调整，但铁轨、车站、信号系统一旦成为基础设施，需求周期往往比某一代产品长得多。
所以AI下一阶段我反而会多看这些“不那么像AI”的环节。中科曙光在液冷、互连和高密度计算上已经做了很多年，这种布局未必天天上热搜，但可能更吃产业长期扩张的红利。
中科曙光 液冷 AI数据中心人工智能 算力基础设施