政策+实测双锤落地！CPO+液冷协同技术，如何破解数据中心“发烧”难题？

刚过去的12月15-16日，数据中心圈迎来两场“重磅惊雷”：15日，工信部《新型数据中心建设指南(2025版)》征求意见稿流出，首次将“CPO光互联”与“原生液冷”列为关键推荐技术，明确2026年新建大型数据中心PUE需≤1.15；紧接着16日光迅科技公布实测数据，其800G CPO光引擎搭配液冷方案，功耗直接下降42%，散热片温度骤降18℃。

这可不是简单的技术叠加，而是给“高烧不退”的数据中心开出了“根治药方”。随着AI大模型训练、卫星互联网数据处理等算力需求爆发，数据中心单柜功率密度从传统的5kW飙升至65kW，传统风冷+可插拔光模块方案早已扛不住——不仅PUE（能源使用效率）居高不下，还频繁出现因过热导致的算力中断。今天我们就聚焦“CPO+液冷协同技术”这个核心知识点，从政策要求、技术原理、企业实测、落地逻辑到行业变革，用通俗的语言+硬核解析，带你看懂这场数据中心的“降温革命”。

一、热点背景：数据中心“发烧”逼宫，政策+技术双轮驱动变革

在聊CPO+液冷之前，我们先搞懂一个关键问题：为什么这两项技术会被工信部“钦点”为核心推荐技术？答案很直白：数据中心的能耗和散热已经到了“不改革就崩盘”的地步。

随着GPT-5、DeepSeek-R1等大模型规模化应用，全球数据中心的电力消耗以每年15%的速度增长。国际能源署统计，2025年全球数据中心耗电已占全球总电量的4.5%，其中超大型数据中心30%的电力都用来给设备降温——相当于一个中等城市的年用电量。更要命的是，传统风冷方案在高功率密度场景下完全失效，当单柜功率突破30kW时，风冷的PUE会飙升至1.8以上（PUE越接近1越节能），既不经济也不环保。

正是在这种背景下，工信部的新指南和企业的技术实测形成了“政策引导+技术落地”的闭环。下面这张表，清晰呈现了传统方案的痛点、新政策要求以及CPO+液冷的解决方案，帮你快速理清逻辑：

对比维度	传统方案（风冷+可插拔光模块）	新政策要求（2026年实施）	CPO+液冷协同方案
单柜功率密度	≤15kW，难以支撑AI大算力需求	鼓励新建数据中心单柜功率≥30kW	可支持65kW以上，中兴试点已达65kW
PUE（能源使用效率）	高功率场景下≥1.8，能耗浪费严重	新建大型/超大型数据中心≤1.15	中兴试点PUE低至1.08，远超政策要求
光互联功耗占比	约25%-30%，是主要能耗源之一	光互联功耗占比需低于10%	光迅科技实测占比降至8%，功耗下降42%
散热效果	高功率下散热不均，设备易过热宕机	无明确指标，但需保障设备稳定运行	散热片温度降低18℃，设备连续72小时满载无宕机
简单说，传统方案已经跟不上算力增长的节奏，而CPO+液冷协同技术，正是同时解决“高功率密度支撑”和“低能耗散热”两大核心痛点的最优解。政策的落地，更是把这项技术从“企业可选”变成了“行业标配”，数据中心的“降温革命”已经箭在弦上。

二、核心深挖：CPO+液冷协同的底层技术逻辑，1+1为何大于2？

很多人会疑惑：CPO和液冷明明是两项独立技术，为什么放在一起就能产生“1+1>2”的效果？答案藏在数据中心的“能耗分布”里：数据中心的能耗主要来自三部分——计算芯片（GPU/CPU）占40%，光互联模块占30%，其他设备占30%。液冷解决计算芯片的散热问题，CPO解决光互联的功耗问题，两者协同才能实现全链路节能。

下面我们分别拆解两项技术的核心原理，再分析它们的协同逻辑——这部分是本次深挖的重点，看懂它就看懂了新型数据中心的技术核心。

1. 先搞懂CPO：把光模块“焊”在交换机上，省掉30%能耗

CPO的全称是“Co-packaged Optics”，中文叫“共封装光学”。传统的数据中心光互联方案，是把光模块做成可插拔的“独立部件”，通过线缆连接交换机芯片。这种方案有两个致命缺点：一是光模块和芯片之间的电信号传输会产生大量损耗，导致功耗升高；二是可插拔结构本身有接触电阻，进一步增加能耗。

而CPO技术，是把光模块直接和交换机芯片“封装在一起”，相当于把光模块“焊死”在交换机上，彻底取消了可插拔结构和连接线缆。这样做有两个核心优势：

• 降低传输损耗：光模块和芯片之间的距离从“米级”缩短到“毫米级”，电信号传输损耗降低80%，对应的功耗自然大幅下降。光迅科技的实测数据显示，800G CPO光引擎比传统可插拔方案功耗下降42%，就是这个原因。

• 提升带宽密度：封装在一起后，光模块的端口密度能大幅提升，一台交换机可支持64个800G端口，满足AI训练的高带宽需求。

这里要注意一个关键误区：CPO不是“不可维护”。很多人担心光模块焊死在交换机上，坏了之后要整台更换，成本太高。但实际上，CPO方案采用“模块化封装”，坏了之后可以更换整个光学模块，无需更换交换机芯片，维护成本和传统方案基本持平。

2. 再搞懂液冷：用液体直接给芯片“洗澡”，散热效率是风冷的100倍

液冷的核心逻辑很简单：用液体（通常是绝缘的矿物油或乙二醇溶液）代替空气，直接接触发热设备（GPU/CPU、交换机），通过液体的流动带走热量。和传统风冷相比，液冷的散热效率是风冷的100倍，而且能在高功率密度场景下保持稳定。

液冷主要分为两种方案，各有适用场景：

• 冷板式液冷：在芯片表面贴一块“冷板”，冷板内部有液体流动的通道，通过冷板吸收芯片热量。这种方案改造难度低，适合单柜功率30-50kW的场景，是目前企业的主流选择。

• 浸没式液冷：把整个服务器浸泡在绝缘液体里，液体直接吸收所有设备的热量。这种方案散热效率最高，适合单柜功率50kW以上的场景，但改造成本高，适合新建超大型数据中心。

中兴通讯在深圳的试点项目采用的是冷板式液冷，单柜功率密度提升到65kW，PUE低至1.08，证明冷板式液冷完全能满足政策要求的高功率密度场景。

3. 协同逻辑：CPO降低光模块发热，液冷提升CPO可靠性，形成闭环

CPO和液冷的协同，核心是“相互赋能”：一方面，CPO降低了光模块的发热，减少了液冷系统的散热压力；另一方面，液冷系统能精准控制温度，提升CPO模块的可靠性——因为光模块对温度非常敏感，温度每升高10℃，寿命就会缩短一半。

举个具体的例子：在传统方案中，64端口800G交换机的光模块总功耗约为2400W，会产生大量热量，这些热量需要风冷系统额外消耗电力来散热；而采用CPO方案后，光模块总功耗降至1392W（下降42%），液冷系统的散热负荷直接减少1008W，对应的液冷泵、换热器等设备的功耗也会降低15%左右。同时，液冷系统把交换机温度控制在25-30℃，让CPO模块的寿命提升3倍，进一步降低运维成本。

硬核实战：CPO+液冷协同的智能温控系统伪代码

CPO+液冷协同的核心是“智能温控”——根据光模块和芯片的实时温度，动态调整液冷流量和温度，实现精准节能。下面给出智能温控系统的核心伪代码，模拟实际数据中心的控制逻辑：

class CPOLiquidCoolingController:
    def __init__(self):
        """初始化CPO+液冷协同控制器"""
        # 温度阈值：CPO模块最佳温度25-30℃，CPU最佳温度30-35℃
        self.cpo_temp_range = (25, 30)
        self.cpu_temp_range = (30, 35)
        # 液冷系统初始参数
        self.coolant_flow_rate = 5.0  # 冷却液流量（L/min）
        self.coolant_set_temp = 22.0  # 冷却液设定温度（℃）
        # 实时监测数据
        self.real_time_data = {
            "cpo_temp": 0.0,
            "cpu_temp": 0.0,
            "coolant_in_temp": 0.0,
            "coolant_out_temp": 0.0,
            "power_consumption": 0.0  # 实时功耗（kW）
        }
    
    def collect_real_time_data(self):
        """采集实时监测数据（模拟传感器数据输入）"""
        # 实际场景中，数据来自温度传感器、功率传感器
        self.real_time_data["cpo_temp"] = self._simulate_cpo_temp()
        self.real_time_data["cpu_temp"] = self._simulate_cpu_temp()
        self.real_time_data["coolant_in_temp"] = self.coolant_set_temp
        self.real_time_data["coolant_out_temp"] = self.coolant_set_temp + (self.real_time_data["power_consumption"] * 0.05)
        print(f"实时监测数据：CPO温度{self.real_time_data['cpo_temp']:.1f}℃，CPU温度{self.real_time_data['cpu_temp']:.1f}℃")
    
    def _simulate_cpo_temp(self):
        """模拟CPO模块温度（与功耗正相关）"""
        return 25 + (self.real_time_data["power_consumption"] * 0.1)
    
    def _simulate_cpu_temp(self):
        """模拟CPU温度（与功耗、液冷流量正相关）"""
        return 30 + (self.real_time_data["power_consumption"] * 0.08) - (self.coolant_flow_rate * 0.5)
    
    def adjust_cooling_system(self):
        """根据实时温度调整液冷系统参数"""
        # 1. 优先保障CPO模块温度在最佳范围
        if self.real_time_data["cpo_temp"] > self.cpo_temp_range[1]:
            # CPO温度过高，降低冷却液设定温度0.5℃
            self.coolant_set_temp -= 0.5
            print(f"CPO温度过高，调整冷却液设定温度至{self.coolant_set_temp:.1f}℃")
        elif self.real_time_data["cpo_temp"] < self.cpo_temp_range[0]:
            # CPO温度过低，升高冷却液设定温度0.5℃（节能）
            self.coolant_set_temp += 0.5
            print(f"CPO温度过低，调整冷却液设定温度至{self.coolant_set_temp:.1f}℃")
        
        # 2. 调整CPU温度，通过改变流量实现
        if self.real_time_data["cpu_temp"] > self.cpu_temp_range[1]:
            # CPU温度过高，增加冷却液流量0.3 L/min
            self.coolant_flow_rate += 0.3
            print(f"CPU温度过高，调整冷却液流量至{self.coolant_flow_rate:.1f}L/min")
        elif self.real_time_data["cpu_temp"] < self.cpu_temp_range[0]:
            # CPU温度过低，减少冷却液流量0.3 L/min（节能）
            self.coolant_flow_rate -= 0.3
            print(f"CPU温度过低，调整冷却液流量至{self.coolant_flow_rate:.1f}L/min")
        
        # 3. 流量和温度限制（避免系统故障）
        self.coolant_flow_rate = max(3.0, min(8.0, self.coolant_flow_rate))  # 流量范围3-8 L/min
        self.coolant_set_temp = max(18.0, min(28.0, self.coolant_set_temp))  # 温度范围18-28℃
    
    def calculate_energy_saving(self, traditional_pue=1.8, current_pue=1.08):
        """计算节能效果（基于PUE对比）"""
        # 假设数据中心总功耗1000kW，运行时间8760小时
        traditional_energy = 1000 * traditional_pue * 8760
        current_energy = 1000 * current_pue * 8760
        energy_saving = traditional_energy - current_energy
        cost_saving = energy_saving * 0.8  # 电价0.8元/kWh
        print(f"年节能：{energy_saving/1000:.0f}MWh，年节省成本：{cost_saving/10000:.0f}万元")
        return {"energy_saving": energy_saving, "cost_saving": cost_saving}
    
    def run_control_loop(self, power_consumption):
        """启动控制循环：采集数据→调整参数→计算节能"""
        self.real_time_data["power_consumption"] = power_consumption
        self.collect_real_time_data()
        self.adjust_cooling_system()
        self.calculate_energy_saving()

# 测试控制逻辑（模拟单柜功率65kW场景）
if __name__ == "__main__":
    controller = CPOLiquidCoolingController()
    controller.run_control_loop(power_consumption=65)

这段伪代码还原了CPO+液冷协同的核心控制逻辑：通过实时监测CPO模块和CPU的温度，动态调整冷却液的温度和流量，既保证设备稳定运行，又实现精准节能。实际数据中心的控制系统，还会加入AI预测算法，根据算力负载提前调整参数，进一步提升节能效果。

三、落地实测：两家企业的实战案例，验证协同技术的真实价值

技术再先进，最终要靠实测数据说话。12月14-15日，光迅科技和中兴通讯先后公布了CPO+液冷协同方案的实测结果，这两个案例是行业落地的重要参考，我们来详细拆解。

案例1：光迅科技800G CPO光引擎，72小时满载无压力

光迅科技的测试场景是“AI训练数据中心的核心交换机”，搭载64端口800G CPO光引擎，搭配冷板式液冷系统。测试结果非常亮眼：

• 功耗大幅下降：单端口功耗从传统方案的12W降至7W，整台交换机功耗下降42%，光互联功耗占比从传统的30%降至8%，远超工信部“低于10%”的要求。

• 散热效果显著：液冷系统将CPO模块的散热片温度从58℃降至40℃，降低18℃，设备连续72小时满载运行，无一次过热告警。

• 性能稳定：光信号传输延迟稳定在0.3μs，误码率低于10^-12，完全满足AI训练的高带宽、低延迟需求。

这个案例的核心价值，是验证了CPO技术在实际场景中的可靠性——之前很多人担心CPO模块封装后散热困难，而光迅科技通过液冷协同，完美解决了这个问题，为行业树立了标杆。

案例2：中兴通讯“CPO+液冷”试点，单柜65kW+PUE1.08

中兴通讯在深圳坂田基地落地了国内首个“CPO+液冷”联合试点，针对AI训练数据中心设计，单柜功率密度提升到65kW（是传统数据中心的4倍）。测试结果同样超出预期：

• PUE低至1.08：远超工信部“≤1.15”的要求，意味着每消耗100度电，只有8度电用于散热和其他损耗，92度电都用于实际计算。

• 延迟再降5.7μs：CPO技术降低了光互联延迟，液冷系统保证了计算芯片的稳定运行，两者协同让AI训练任务的平均节点延迟再降5.7μs，训练效率提升12%。

• 可扩展性强：试点采用模块化设计，后续可根据算力需求升级到100kW单柜功率，无需大规模改造基础设施。

中兴的案例证明，CPO+液冷协同方案不仅能满足政策要求，还能提升AI训练效率，是新型数据中心的最优解。

四、行业变革：CPO+液冷将重塑数据中心的3大格局

工信部的政策落地和企业的实测成功，标志着CPO+液冷协同技术正式进入规模化应用阶段。未来3-5年，这项技术将从根本上重塑数据中心行业的格局：

1. 数据中心建设：从“粗放式”到“精细化”，高功率密度成主流

传统数据中心追求“规模大”，而新型数据中心将追求“效率高”。随着CPO+液冷技术的普及，新建数据中心的单柜功率密度将普遍提升到30-65kW，数据中心的占地面积将减少70%——以前需要10万平方米的超大型数据中心，现在3万平方米就能实现同等算力，大幅降低土地成本。

同时，数据中心的建设标准将更加严格，PUE≤1.15将成为“入场券”，那些无法达到要求的小数据中心将被淘汰，行业集中度会进一步提升。

2. 产业链变革：光模块、液冷设备企业迎来爆发期

CPO+液冷的规模化应用，将直接拉动两条产业链的增长：

• CPO产业链：光芯片、光模块、封装材料企业将受益，比如光迅科技、中际旭创等企业，预计未来3年市场规模将增长5倍以上。

• 液冷产业链：冷板、冷却液、换热器等设备企业将迎来爆发，比如高澜股份、中科曙光等企业，随着新建数据中心的需求增加，液冷设备的市场规模将从2025年的50亿元增长到2030年的500亿元。

此外，数据中心的运维模式也将改变，传统的“风冷运维工程师”将被“液冷+光互联运维工程师”取代，新职业需求将大幅增长。

3. AI算力成本：大幅降低，中小企业也能用上顶级算力

AI训练的成本主要来自两部分：算力租金和电费。CPO+液冷协同技术降低了数据中心的能耗和运维成本，对应的算力租金也会下降——目前AI训练的算力租金约为每PFlops/月1.2万元，预计2026年将降至0.8万元，下降33%。

这意味着，中小企业也能租用到廉价的顶级算力，开发自己的AI应用——比如基层医院用AI辅助诊断、小工厂用AI优化生产流程，这些以前因算力成本过高而无法实现的场景，现在都变得可行。

五、总结：CPO+液冷，数据中心的“降温革命”已到来

回到这次的热点本身，工信部《新型数据中心建设指南(2025版)》的落地，不是偶然而是必然——它标志着数据中心行业从“追求规模”转向“追求效率”，而CPO+液冷协同技术，正是这场变革的核心驱动力。

我们深挖的“CPO共封装光学”和“液冷散热”技术，看似复杂，本质上都是为了回答一个核心问题：如何在满足AI大算力需求的同时，实现数据中心的节能降耗？答案就是“协同”——通过CPO解决光互联的功耗问题，通过液冷解决计算芯片的散热问题，两者结合实现全链路节能。

对于技术从业者来说，我们需要看清一个趋势：未来的数据中心技术，都将围绕“协同优化”展开，CPO+液冷、AI+运维、软件定义数据中心这些技术，将构成新型数据中心的核心技术栈。掌握这些技术，就能在未来的行业竞争中占据主动。

最后想问大家：你所在的行业，有没有因为数据中心算力不足或成本过高而受限的场景？如果CPO+液冷技术普及后，你最想开发哪些AI应用？欢迎在评论区分享你的想法～

参考资料

[1] 码农财经. “CPO+液冷”双引擎:A股云算力新贵名单曝光. 2025-12-14.

[2] 工信部. 《新型数据中心建设指南(2025版)》征求意见稿. 2025-12-15.

[3] 光迅科技. 800G CPO光引擎实测数据公告. 2025-12-16.

[4] 中兴通讯. 国内首个“CPO+液冷”联合试点落地公告. 2025-12-13.

（注：文档部分内容可能由 AI 生成）