AI发展到最后，怎么又开始拼电了？中科曙光这些年一直在研究液冷和高密度算力部署，可能真踩中了行业发展的关键问题。瑞银最新报告提到，AI下一阶段的重点正在转向基础设施，尤其是电力供应。美国科技巨头已经开始通过长期购电协议锁定核电资源。过去我们讨论AI，关注的是芯片性能、模型参数，现在连电够不够用，都成了全球科技公司的大事。这让我想起工业发展史。钢铁、电力、铁路，哪个产业真正走向大规模应用，都离不开基础设施先行。AI可能也逃不开这个规律。中科曙光的scaleX640就挺有代表性。单柜集成640张加速卡，采用两相浸没液冷和高压直流供电，PUE可以做到约1.04。单看这些数字可能没什么感觉，但如果未来建设的是成千上万个机柜，散热和供电效率上的差异，累积起来就相当可观。当然，PUE低不等于整个计算系统就一定更省钱，还得看设备利用率和维护成本。不过有一点越来越明显：未来算力基础设施的竞争，电力、散热、计算必须一起考虑。谁能把这几件事协调好，谁就更有机会适应下一轮建设需求。以前觉得曙光研究液冷是个细分技术，现在看来，这门技术可能会越来越重要。