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由 MIT 核工程背景团队创立的创业公司 Ferveret，其「自适应相变冷却」（Adaptive Phase Cooling，APC）技术已在麻省理工学院的高性能计算平台部署，用于加速新一代核能材料的 AI 研究。
该技术的灵感来自核反应堆的欠沸腾物理：将服务器浸入一种低沸点、不含 PFAS（含氟表面活性剂）的介电液体中，在芯片表面产生更小、脱离频率更高的气泡，从而大幅加速热传导。与主流方案不同，Ferveret 以模块化机架式小箱交付——每箱容纳一台服务器，外形与标准机架完全兼容，可直接替换现有设备而无需大规模改造。
Ferveret 称，相比目前最先进的液冷方案，其算力能效提升 15%；配合自研电源控制软件，可在相同功耗下多产出约 35% 的 AI token，且整个过程零水耗。公司已与 CleanSpark、FuriosaAI、Switch 等开展测试合作，并入选英伟达 Inception 计划。据行业测算，全球浸没式冷却市场 2026 年约 57 亿美元，预计 2031 年突破 133 亿美元。
值得关注的原因
当单机柜功率突破 100kW、风冷已占设施功耗近 40%，散热正成为 AI 算力的「隐性天花板」。Ferveret 的价值不在「又一种液冷」，而在三条突破：
其一，零水耗——可在太阳能丰富但缺水的地区建设数据中心，关乎算力全球地理分布的战略选择；其二，PFAS-free——规避含氟液体日益严峻的监管与责任风险，这是浸没式冷却大规模落地的最大障碍之一；其三，机架式模块化——解决了传统浸没大槽运维难、服务性差的商业化痛点。
它把「散热」从成本项重新定义为「同功耗释放更多有效算力」的增益项，代表了 AI 硬件竞争从单芯片性能走向系统级热管理的趋势。在液冷国标落地、算电协同升温的背景下，这类底层散热技术创新，是算力基础设施能否持续扩张的关键变量。
原创文章，作者：陈默，如若转载，请注明出处：https://www.chenmo.net/246.html
