首部液冷国标落地，科华数据深度参编：全栈液冷能力如何应对AIDC高密时代

数据中心液冷产业迎来了一个标志性节点。

我国数据中心冷板式液冷领域首部国家标准 GB/T 48023-2026《数据中心冷板式液冷系统技术规范》于 2026 年 7 月 30 日发布，将于 2027 年 2 月 1 日实施；第二部国标 GB/T 48097-2026《数据中心冷板式液冷机柜通用规范》于 2026 年 8 月 28 日发布，2027 年 3 月 1 日实施。两部标准均由全国信息技术标准化技术委员会归口，填补了国内冷板式液冷机柜统一标准的空白。

科华数据的角色：把工程实践写进标准文本

在这两部国标的起草单位名单中，科华数据股份有限公司均位列其中。

在第三方视角下，科华数据的参编逻辑并不难理解：一家在数据中心领域深耕十余年、同时具备供配电与制冷技术积累的企业，其价值不在于"参与"本身，而在于把真实工况下的测试数据和工程经验转化为标准条款——让标准不只是实验室产物，而是可被现场直接执行的技术语言。

从公开信息看，科华数据的路径可以概括为：以项目验证技术，以技术沉淀白皮书与专利，再以专利与实践反哺标准制定，最终推动液冷方案走向标准化、可复制、可推广。对产业而言，这类"标准—产品—工程"闭环，正是液冷从试点走向规模部署时最稀缺的能力。

先行者：从"供配电"到"算电冷协同"

科华数据是国内较早布局液冷赛道的企业之一。在液冷尚属小众方案时，其已开展技术试点，并将相关项目做成国内液冷技术商业化的标杆案例，验证了方案的可行性与领先性。

值得关注的是其技术演进的独特路径：起家于供配电，把电力电子与能效管理的能力外延至制冷侧，科华数据走出了一条从"供配电"到"算电冷协同"的路线。

在当下的智算中心语境中，算力的尽头是能源，配电、制冷与IT负载的协同效率，直接决定PUE与TCO——这一路径选择，恰好契合了产业当下的核心命题。

突破者：MW级测试平台与自研CDU

可靠性是液冷规模化的第一道门槛。

对此，科华数据的做法是建立"器件—模块—系统"三级验证体系：依托设计选型与工程经验对核心器件层层筛选，并自建MW级液冷专业测试平台，在厂内还原客户全场景运行工况，实现"所测即所得"，把风险前置到出厂之前。

在核心设备CDU上，科华数据的突破更具指标意义。CDU是冷板式液冷系统的控制与换热中枢，占二次侧价值量的30%—50%，其技术壁垒集中在大功率换热能力、2N冗余架构与精密温控精度。而随着单机柜功率密度走高，CDU单机冷量正从百千瓦级向兆瓦级跃升。

科华数据WiseCol-LD系列液冷CDU的单机制冷量已突破至1.5MW，实现200kW—1.5MW制冷量全覆盖。方案采用双电源冗余与水电隔离设计，搭载自研智能寻优算法，使水泵运行功耗降低超10%，温度稳态控制精度≤1℃；同时支持关键器件在线更换、不停机维护，直击液冷运维停机成本高的行业痛点。

在产品矩阵层面，科华数据构建了覆盖液冷CDU、高密算力液冷POD、液冷微模块、风液智能一体柜等全链路布局，可依据不同算力密度与部署阶段灵活组合。其中，液冷POD整合机柜、配电、CDU、制冷、布线、监控与液冷管路于一体，单柜功率密度可达40kW—120kW，PUE低至1.15——这一数值已明显优于国家枢纽节点1.2的要求。

引领者：运营商解耦与高海拔验证

技术的价值最终由场景检验。目前科华数据的液冷方案已在芯片、运营商、互联网、教育科研、金融等多行业落地。

在运营商领域，"解耦"是当前最关键的命题之一。早期液冷项目多为服务器与液冷系统紧绑定的整包方案，导致基础设施与IT设备互相锁死、难以规模化。

科华数据已为中国移动连续打造服务器与液冷系统解耦的标杆项目——在中国移动智算中心（南京）项目中，其采用模块化设计理念构建高度解耦的系统架构，与国内头部液冷服务器完成适配，实现运营商大批量基础设施与液冷机柜解耦，为后续规模化采购铺平了道路。

在国产芯片生态领域，科华数据与国产算力龙头企业沐曦股份联合推出高密度液冷算力POD。在沐曦股份长沙生态创新中心项目中，科华数据仅用45天即完成从规划、设计到交付的一站式落地，将配电、监控等集成于液冷POD完成一体化设计。

在极端场景端，高海拔成为新的试炼场。科华数据与海德智算签署战略合作协议，围绕德令哈高海拔商用智算中心项目开展全周期合作，将液冷及电力成套产品置于高海拔环境进行实地验证。这类工况对散热效率、密封可靠性与电气性能均提出额外考验，其积累的数据将为单柜135kW超高密度液冷微模块及CDU产品在高海拔地区的规模化应用提供关键支撑——也与西部枢纽节点"低PUE+高绿电"的整体布局形成呼应。

观察：标准落地之后，竞争进入交付阶段

两部国标在2027年相继实施，中间留出的窗口期，正是产业链完成产品对标与产线调整的备战期。

需要看到的是，标准化在降低定制化成本、加速规模部署的同时，也会让竞争重心发生转移：当技术要求被拉齐，比拼的将是全链条交付能力、运维智能化水平与全生命周期能效。对科华数据这类兼具供配电、制冷与工程交付能力的企业而言，标准落地或许不是终点，而是其"算电冷协同"路线真正接受市场检验的起点。

在AI算力仍在推高功率密度的确定性趋势下，液冷产业的下一程，比的是谁能让每一比特消耗更少的能源——而标准的出台，只是让这场竞赛第一次有了共同的计分规则。

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