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作者 | 彭丽

编辑 | 袁斯来

硬氪获悉，液冷企业冷泉近日完成数千万元天使轮融资，由产业方上市公司震安科技领投，万朗磁塑、共青城四期基金（江西省金控旗下的基金）跟投，此次融资将用来扩充团队、投入研发和维护供应链，华君资本长期担任公司独家财务顾问。

冷泉成立于2025年，专注于解决AI算力持续增长背后的散热问题，公司目前已经实现两相热管理系统产业闭环，以两相液冷为起点，构建下一代AI算力的热管理基础设施。

公司创始人何民威硕士毕业于中国人民大学，国内首批液氮服务器极客，作为发烧友，已经有近10年的超频挑战赛的经验，曾任北京某手术机器人公司CPO期间，作为公司联创，主导原创“−196℃深冷+85℃热击”冷热复合肿瘤消融设备研发，实现微细探针极端冷热快速切换，对于系统级热管理有丰富的产业经验。首席科学家李庆教授是国家优青、全球高被引学者，师从何雅玲院士（中科院院士，工程热物理方向）。

CTO刘博是西安交通大学本硕博，华为天才少年候选人，曾就职于某985大学能源动力工程学院，担任教授，泵驱无水常压两相液冷技术提出者，建立了微结构表面沸腾成核理论、独创了跨尺度耦合仿真方法。CPO殷总拥有30年制冷、数据中心暖通与液冷技术研发及业务管理经验。先后任职于华为、浪潮、联想，历任资深架构师、研发总监、技术副总裁、事业部总经理，参与并交付日本软银「星际之门」首批29个集装箱项目。

随着GPU等算力芯片功耗和热流密度不断提升，传统风冷正在接近物理极限，液冷也从可选方案逐渐成为高密度算力基础设施的重要组成部分。在实现两相液冷商业化交付基础上，针对未来热管理解决方案，公司已经实现芯片无 TIM 直接键合硅基微通道液冷的研发。

何民威告诉硬氪，核心团队早从2020年就开始研发两相液冷产品，2022年则下定决心将这一技术产业化。本身有多年算法经验和技术的何民威解释，在调研完AI产业之后，他判断AI的发展会影响整个工业的改革和变化。“而从AI场景趋势来看，未来高密度智算中心的发展一定会面临如何高效解决散热的问题，结合自身热管理领域经验、兴趣和专业范畴，我倾向于做核心的系统级热管理产品，而不是某个零部件产品。”

2024年初，何民威及团队做出了第一代样机，又用了一年的时间把实验室产品变成能够量产的商业化产品。2025年初，实现了第一代商用量产产品后才成立公司，并且于2026年初，作为国内首家同产业方软通动力、软通华方联合发布两款两相液冷服务器产品，是国内极少数掌握两相液冷核心技术企业。产品适配国产GPU芯片以及英伟达GB300、GB200及下一代Rubin全系列AI芯片。

单相液冷和两相液冷的核心区别，在于冷却液在散热过程中是否发生相变。单相液冷中，冷却液吸收芯片热量后仍保持液态，主要依靠液体升温将热量带走；两相液冷则利用冷却液在芯片高温区域发生沸腾，由液态变成气态，通过相变过程吸收大量热量，再经过冷凝重新变回液体循环。因此，两相液冷更强调利用相变潜热提升换热效率，理论上更适合高功耗、高热流密度的芯片。

这也是为什么冷泉从最开始就选择走两相液冷路线。这也与他从上下游了解到的痛点相匹配：第一是散热要高性能、高效率。因为不论是芯片，服务器还是机柜的的集成度一直在上升，随之带来的散热难度属于几何式上升，所以整套产品散热性能一定要足够强。第二是运维的便捷化和模块化，要考虑系统性风险性，集成度越来越高的情况下，还要做到运维的便捷和低风险。第三是在芯片发展过程中，最好能够做到绝缘，进一步降低电子设备的风险。此外还要综合考虑成本，以及产品和技术路径未来的迭代性。

因此，“真正需要解决的是两相里面产品化的路径，以及具体怎么使用这个产品。”所以公司成立之后，我们实际上是从单产品级向系统级进行开发和优化。

与单纯做液冷硬件不同，冷泉能控希望建立的是一套覆盖“芯片层—服务器层—机柜层—智算中心层”的全栈式技术体系。其核心方案以两相液冷为吸热核心，自主研发绝缘冷却液、CDU冷量分配单元、环形分配管路以及干冷器等组件，形成完整的散热闭环。在此基础上，公司进一步布局AI智能控制系统，通过机器学习根据芯片负载动态调节流量，同时结合主动算法与被动机械自适应结构，解决两相流系统中的均流和压力平衡问题，实现智能化热管理控制。

从性能指标来看，公司希望不只是单纯解决“芯片温度高”，而是解决如何在高密度算力场景下的持续运行问题。目前，冷泉两相液冷方案最高支持4400W功率，热阻低至0.011℃/W，在高功率GPU平台的实测中，不论是单相液冷还是两相液冷方案，公司的产品同工况下壳温与热阻都更具优势。

谈及未来规划，何民威表示，希望在2027年底之前，成为两相液冷领域全链条的系统级产品和方案提供商，成长为中国版“维谛”。两年内，按照战略规划，从系统方案提供商进一步进入芯片领域，推动芯片无TIM直接键合硅基微通道液冷产业落地，因此，公司在同下游标杆客户推动共同研发，从芯片源头设计阶段切入芯片无TIM的热管理设计。此外，公司也在和设计院联合撰写两相液冷的行业级标准，“我们认为，这个产业的发展需要更多友商、更多上下游参与，也需要客户层面更多链条去认可。”

以下是与创始人何民威的采访节选：

硬氪：两相液冷明显更有优势，但难度也更高。它主要难在哪里？

何民威：它和单相不是一个维度的难度，是从底层技术到产品化到供应链体系等多方面有着本质的不同。

首先，相变过程属于液态分子运动的过程，涉及热力学、能源动力与工程等领域。首要解决的是怎样让它高效进行相变，这在机理层面本身就很难。相变过程本身仍然有很多未知，所以很多研究都是围绕如何让它形成高效相变，总结出相应的数学和物理原理。

第二，解决了机理层面的问题之后，还要找到强化沸腾的方向。强化沸腾也不是只有一种方式，还需要进一步解决怎么从工艺层面把它实现。而且这是一个新兴产业，没有成熟的产业体系。我们既要摸索哪些方式能够实现，也要推动整个供应链配合我们。

第三，即使实现了单板级或者芯片级的强化沸腾，接下来还有系统级的困难。整个配套产业，包括泵、CDU、管路以及一次侧冷凝等，都需要适配两相的特性。这部分没有成熟供应链，所以一些核心部件也需要二次开发，或者和原本做这些部件的厂家一起开发。我们实际上是在构建和推动整个两相领域的产业供应链，没有现成的东西，就只能从源头开发。

第四个壁垒是控制。单相液冷对控制的要求相对简单，但涉及两相之后，智能化控制也是一个难点。

硬氪：你们的智能控制平台具体是解决什么问题的？

何民威：涉及两相的属性后，系统的控制方式会发生变化，不同芯片之间的瞬时功率不同，沸腾比例也不同，会产生压差。单芯片或者单服务器里面做均衡，影响可能不大，但到了千卡、万卡甚至十万卡集群之后，不同模组、不同节点之间可能出现零点几千帕的压差，整个系统会非常复杂。这时候再用常规控制去统一流量，既不环保，也不能降低能耗，更解决不了核心问题。

在封闭系统里，高功率芯片发热更高，沸腾比例也更高，压力会更大，流体自然会向低功耗芯片流动。外面再提供更多流量也解决不了问题，所以不能采用传统的正向控制，而是要提前做好整个系统的仿真，同时自主学习和调用热负载曲线，进行被动式和前置化反馈。

芯片表现出来的是温度，而温度是滞后的属性。如果从温度开始监控，可能已经晚了。

所以涉及大集群以后，不同节点的反应都不一样，这就涉及底层算法和模型。我们借用了以前做机器人的一些思路，做了一个AI质控系统，提前搭好底层框架，再不断补充数据，随着产品发展进行调配。

同时，整个控制单元CDU还要和电力系统连接，标准要对齐，也要和数据中心的监测体系对齐，所以整个系统会比较复杂。这一块本身也有商业价值，因为作为整个系统的一环，硬件产品以及后期运维，都要依靠控制和监测手段，这个也是我们的主打产品之一。

硬氪：目前公司已经落地或者正在接触的领域主要有哪些？目前处于什么阶段？

何民威：我们接触过的领域很多，但我们还是想先把AI芯片相关产业做好。这是最大的需求，也是最紧急的需求，同时也是这项技术能够产生最大价值的地方。

而且我们掌握的是一个底层的技术，不是一个单纯的加工产品。有底层技术在手，这也是我们的优势之一。如果有和主营业务比较接近、能够产生更多附加值，同时又不会占用太多精力和成本的领域，我们会进行拓展。比如现在激光、工控设备和机器人领域。

目前AI芯片相关业务已经进入量产和商业化交付阶段，我们交付的是一整个系统，不是单纯的散热液冷零部件。其实从公司的定位来说，我们面向未来要构建的是一套智能化热管理系统。我一直认为算力和电力是耦合的，电力和热也是耦合的，所以我们更希望打造一个服务AI算力、服务未来AI产业的基础底座。这个过程会非常复杂，需要我们持续努力。但我觉得，困难越大，解决困难之后价值就越大，这也是创业的初衷。

首页图源｜AI合成排版｜沈祺

不喜欢更适合高功耗、高热流密度的芯片。