当前，AI产业正经历从单点突破到系统跃迁的关键转折，多元芯片格局加速演进。一边是英伟达、AMD、英特尔等海外巨头持续迭代高密GPU，另一边是国产芯片快速崛起，2026年国产AI芯片市场份额已显著提升，芯片结构也在不断发生变化。芯片性能与算力基础设施效率共同影响算力产出，其中芯片决定了算力上限，而供电稳定性、散热效率、系统协同等能力则直接影响了算力的实际释放效率与运营成本。
如何既兼容多类型芯片的混合部署需求，又解决供电、散热、运维等跨系统协同难题？深耕电力电子技术近40年的科华数据，基于对行业趋势的深刻洞察提出“算电冷协同”解决方案，构建起覆盖供电、散热到全局能效优化的全栈能力闭环，精准适配AI芯片的性能释放需求。
算电冷协同，科华数据筑牢芯片算力运行底座
随着芯片功耗持续突破，芯片供电架构面临“空间、分区、能效”三重压力，供电架构向高密化、直流化、高压化持续演进，交直流架构将在较长时间内共存。在算电协同领域，科华数据已实现交流与直流供电架构的全覆盖——从传统UPS到HVDC再到SST，逐步形成面向不同场景的完整供电产品矩阵。其高端电源UPS连续多年稳居中国市场份额第一；同时已构建覆盖240V、336V、800V的全系列HVDC产品及解决方案，并将于下半年同步推进固态变压器（SST）等下一代技术产品落地，帮助芯片厂商及客户抢抓算力窗口期。
在算冷协同领域，不同的应用场景对算力密度、功耗等要求存在差异，现阶段风液共存；但随着芯片功率持续攀升，液冷技术已成为高密数据中心散热的必然选择。2018年，科华便落地国内液冷技术商业化标杆项目，是国内液冷赛道最早的实践者之一，目前，公司已自建MW级液冷测试平台，并与国内外头部互联网企业联合研发液冷CDU等系列产品，以满足不同芯片的散热适配需求。
在冷电协同领域，科华数据深度融合产品级智能管控与平台化集中运维，构建起供电与制冷的协同响应体系——电力毫秒级响应精准适配AI负载冲击，制冷分钟级调度实现按需供冷，两者通过系统管理平台数据贯通、协同，在保障GPU集群稳定运行的同时持续优化PUE。
源头深度协同共建生态，做芯片厂商最值得信赖的伙伴
更值得一提的是，不同于传统“需求输入－产品适配”的被动合作，科华已与众多国内外主流AI芯片厂商建立起深度合作，围绕芯片研发测试阶段的供电方案优化、液冷散热适配、高密部署验证等关键环节展开联合攻关，共同构建开放、多元、高性能的国产算力生态，从实验室到万卡集群，陪伴AI芯片走完从研发到商用的每一公里。
同时，在今年的世界人工智能大会指导的科华数据算力基础设施与AI芯片协同发展论坛上，科华牵头、二十余家AI芯片产业链领军企业共同编制的《国产芯片与算力硬件基础设施协同技术规范》团标正式启动，将助力提升异构算力集群的运行能效与安全水平。
算力浪潮奔涌，协同方能行稳。科华数据以算电冷系统级协同为底座，以近40年电力电子研发积淀、规模化专业研发团队、6大智能制造基地、80+全球技术服务网点为支撑，把基础设施能力嵌入AI芯片的研发源头与商用终点。未来，科华数据将持续以技术为纽带，深化与AI芯片厂商的全链路合作，以更适配的供电方案、更高效的散热技术、更智能的系统协同，助力每一颗芯片释放极致算力，成为AI芯片厂商最值得信赖的算力基础设施伙伴。
