当下，AI大模型持续推动算力需求增长，数据中心也进入新一轮升级周期。传统POW基础设施如何向AI数据中心转型？液冷为何成为高密度算力时代的重要基础能力？在MoneyFrontier 2026新基建智算峰会上，芯科液冷CEO王冲带来了主题演讲《算力浪潮迭代：数据中心产业转型机遇与现实挑战》，系统地回答了上述问题。
王冲表示，从传统PoW基础设施或数据中心迈向AI数据中心（AIDC），并非简单增加GPU或液冷设备，而是一场覆盖供电、制冷、消防、网络、建筑结构及运维体系的系统性重构。随着GB300 NVL72等高密度AI服务器部署，单机柜功率已从传统数据中心普遍的15千瓦提升至约150千瓦，传统以暖通、消防或单一设备交付为主的建设模式，已难以满足AI数据中心需求。
一、液冷交付成为新的工程能力
在王冲看来，高密度算力时代，液冷已不仅是一套散热方案，而是AI数据中心基础设施的重要组成部分。由于AI服务器对温度和流量稳定性要求更高，需要建立一次侧与二次侧协同工作的精密液冷系统，以保障GPU持续稳定运行。
相比设备采购，工程交付能力正成为新的竞争重点。王冲指出，目前部分项目仍将"通电、开机"作为验收标准，但AI数据中心需要更加完善的交付体系，包括气密检测、循环稳定性测试、冷却介质兼容性验证、传感器标定及满载老化测试等关键环节，并建立完整的数据档案，为后续运维提供支撑。
二、从"可中断"走向"零中断"
随着算力密度不断提升，数据中心运维模式也正在发生变化。王冲认为，未来运维将从"故障维修"转向"主动预警"。新一代数据中心基础设施管理平台（DCIM）需要统一管理供电、液冷、消防、网络及能耗等系统，并结合环境温度、流量及冷热侧运行数据，对潜在风险进行预测分析。
供电体系同样需要升级。相比传统POW场地允许设备中断运行，AI数据中心正从"可中断"走向"零中断"，通常采用双路市电、UPS、备用发电机及N、N+1等冗余架构，并进一步探索风电、光伏、储能等多种能源协同应用。
三、转型不只是改造，更是能力升级
针对传统POW基础设施转型，王冲表示，并非所有既有设施都适合直接复用，真正具有长期价值的主要是土地资源、电力接入能力及一次侧散热条件，而机房结构、消防、建筑承重及噪声控制等仍需按照AI数据中心标准重新评估。
在产业路径上，他认为，传统基础设施企业可从液冷改造、托管服务切入，再逐步向GPU部署、算力租赁及云算力服务等更高价值环节延伸。不过，随着业务不断向产业链上游发展，对供应链管理、软件生态、客户运营及长期运维能力也将提出更高要求。
四、数据中心竞争将回归基础设施能力
最后，王冲先生总结到，未来数据中心的竞争壁垒将更多集中在绿色能源利用、网络质量和冷却效率等基础能力。在AI算力持续增长的背景下，行业更适合沿着托管服务、算力运营、云服务等路径逐步完成能力升级，而不是一次性进行重资产投入。
未来，基础设施的工程质量、运营能力和长期交付能力，将成为数据中心产业竞争的重要分水岭。