人工智能本身并不“制冷”，而是依赖多级散热与冷却系统把AI芯片产生的热量高效带走：从芯片冷板或散热器、机架与机房设施到园区冷源分层传递。随着AI算力密度升高，液冷（直连冷板与浸没式）成为高密度训练与推理集群的主流路线；中低密度场景仍可采用空气冷却或背门换热器过渡。通过AI驱动的预测控制与数字孪生，可在满足ASHRAE可靠性边界的前提下降低PUE与WUE，并结合暖水液冷实现余热回收。选型与落地需以TDP与机柜密度为锚，统筹TCO、改造难度、运维安全与本地合规，实现能效、成本与可持续的平衡。