​液冷样品全达标，量产全是坑，问题出在哪？

黄仁勋近期公开确认，英伟达Vera Rubin平台已全面进入量产周期。按照产能规划，系统将于2026年Q3启动首批出货。

但整条供应链正在浮现统一的量产悖论：样品阶段精度、密封、外观指标全部达标，一旦进入十万级规模化批量交付，毛刺、裂纹、焊缝渗漏、尺寸漂移等缺陷集中爆发，良率反复波动、制造成本居高不下。

针对以上种种痛点，7月，ITES深圳工业展、工创联携手钛媒体在深圳落地“AI液冷专题实战工坊”第一站，赋能液冷零部件制造与上下游供需对接。本次活动吸引了华为机器、台达电子、美的楼宇、格兰达精密、数码模等链主与精密制造头部企业的超百位技术代表到场，交流先进制造工艺。

现场大家也正达成一个共识：液冷供应链正在从制造一个零件，进入建立一套量产能力的新阶段。这背后考验的，已经不只是某一道加工工艺，而是一整套从材料、设备、工艺到质量管理的量产体系。

液冷材料，需要从通用牌号走向专用体系

随着AI服务器单机柜功率密度持续攀升，液冷系统需要长期承受高温高压、冷却液持续腐蚀、长年密闭循环工况。管路、水冷板、密封接头等核心构件的材料稳定性，直接决定整机长达十余年的无泄漏运行底线。316L不锈钢凭借优异的耐腐蚀性与结构强度，迅速成为AI液冷零部件的主流基材。

但当前赛道尚未建立统一的专用材料标准，行业普遍直接套用通用SUS316L原料进行生产。部分市场材料存在成分稳定性不足、批次一致性差等问题，带来长期合规风险。同时通用奥氏体不锈钢与生俱来的粘刀、排屑困难、热膨胀系数偏大等特性，加工阶段极易诱发表面裂纹、尺寸偏差，叠加成型、焊接适配性不足等问题，成为批量不良的源头。

图源/湖州中锐洁净

这些问题在样品阶段可能并不明显，但进入规模量产后，会被成倍放大。因此，液冷材料正在从“满足材料标准”，走向“匹配制造需求”。

针对行业材料非标痛点，太钢集团技术中心副主任孙铭山现场分享了针对液冷应用推出的TLC316L定制化钢材体系。区别于传统通用牌号，液冷专用材料需要根据零件结构、加工方式和焊接要求，对成分体系和工艺参数进行重新优化，分化高成型、高切削两大品类，适配不同零件生产场景。配合热处理工艺优化、焊缝纯度提升，从源头解决成型开裂、加工缺陷、焊接渗漏等连锁问题。

山西太钢不锈钢股份有限公司技术中心副主任- 孙铭山

从长期产业迭代来看，依托定制化不锈钢材料体系，以冲压成型替代传统CNC开槽，是液冷制造降本提效的核心革新方向，也是上下游协同攻坚的重点工艺赛道。

液冷零件量产不能靠单点降本

伴随Vera Rubin等新一代液冷服务器进入产能爬坡周期，零部件厂商订单规模持续扩大，交付周期不断压缩，加工效率与综合生产成本，成为制造企业抢占供应链份额的核心竞争力。

但液冷零件加工，并不是简单复制传统金属加工经验。316L不锈钢本身具有高强度、低导热、加工硬化明显等特点，加工过程中容易出现刀具磨损快、加工效率低、表面质量不稳定等问题，难以匹配大规模量产需求，工艺体系精细化升级迫在眉睫。

很多企业过去习惯通过降低刀具价格、压缩耗材成本实现降本。但在液冷量产场景下，这种方式往往适得其反。

一把刀具价格下降几十元，看似降低成本；但如果因此导致换刀频率增加、设备停机、首件重新调试，最终损失的是整条产线效率。液冷制造需要的是系统优化，而不是单点优化。

在实战交流中，高冶切削总经理高敏提出了一套围绕液冷不锈钢加工的系统化解决方案：液冷不锈钢加工想要实现高效稳定量产，必须搭建原材料管控、定制工艺、适配专用刀具、专用切削液、高压定向冷却、恒温加工环境、在线监控等全要素闭环体系。

东莞市高冶切削工具有限公司总经理-高敏

整套体系落地后，可实现机台稼动率、产品良率、综合成本的三维优化，是适配大规模交付的标准化加工范式。

全液冷时代，设备也需要重新适配

全液冷架构普及后，液冷零部件结构趋于复杂化，薄壁腔体、多通道流道、一体式接头需求快速增长，对加工设备的刚性、工位配置、稳定性提出全新要求。然而，目前部分企业仍采用传统通用设备生产液冷零件。随之便出现设备刚性不足导致薄壁件变形；多工序加工需要重复装夹影响精度；刀位不足降低加工效率等各式各样的问题。

活动现场，硕方精密市场部经理丁明松分享了国产精密机床针对液冷零件加工的优化方向，相比过去单纯提升电机功率，新一代设备更加关注：结构刚性、热稳定控制、多工序集成以及长期批量一致性。通过60°倾斜型立板结构改善受力变形，通过增加动力刀具和刀位配置，提高复杂零件一次加工能力。

深圳市硕方精密机械有限公司市场部经理-丁明松

目前，国产设备已经完成多款液冷零件量产验证。但行业也正在面对一个现实：从“做出来”到“连续稳定生产”，国产装备仍需要进一步提升长期可靠性和批量一致性能力。

液冷质控，正在从抽检走向全检

密封可靠性是液冷零部件不可突破的红线。

随着新一代机柜运行压力持续提升，微小焊缝缺陷都可能引发冷却液泄漏，造成整机算力设施重大损失。传统生产模式普遍采用加工、焊接完成后抽样金相检测，抽检模式无法覆盖全部产品，批量漏检风险难以根除。

行业质控逻辑正在发生根本性转变，推动检测工序前置，实现边焊边检、全参数实时可控。

在焊接环节，随着铜材、异种材料应用增加，传统焊接方式也面临新的挑战。

阿帕奇激光售前技术支持工程师段东磊提到，传统焊接工艺易出现焊接瑕疵、熔深不均等问题，且后续依靠抽样检测无法全面把控焊接质量，存在批量质量隐患。行业通过环形光斑激光焊接方案，有效攻克高反铜材焊接难题，差异化芯径组合可适配多种异种材料加工场景。

阿帕奇(北京)光纤激光技术有限公司售前技术支持工程师-段东磊

在检测环节，海克斯康、德斯戈智能等企业正在推动液冷零部件智能质控体系建设。

海克斯康制造智能技术(深圳)有限公司运营总监-宋伊韬

海克斯康宋伊韬在分享中表示，通过全域尺寸计量体系升级，可为液冷核心零部件提供高精度尺寸管控与数据追溯能力；德斯戈智能市场总监胡翔则指出针对薄壁、多通道结构带来的孔隙缺陷、表面瑕疵等隐性质量问题，可引入AI视觉智能检测方案，实现零部件细微缺陷的智能识别，大幅提升检测精准度与效率，助力液冷供应链建立稳定、可追溯的批量交付能力。

深圳市德斯戈智能科技有限公司市场总监-胡翔

液冷供应链真正的挑战，不在某一个单点技术。材料解决不了全部问题；设备升级不能替代工艺优化；检测完善也无法弥补前端制造缺陷。

一块冷板、一根管路、一个连接件，看似只是零部件，但背后对应的是整个AI基础设施可靠运行的底层能力。未来能够进入核心供应链的企业，需要建立的是一套从材料选择、加工制造、设备适配，到质量追溯的完整能力。

基于制造业真实需求，ITES《产业链观察》持续聚焦AI基础设施、具身智能等新兴产业链，通过实战工坊、工艺评选、产业探链等形式，连接产业上下游企业，推动制造技术交流和供需协同，这也是《产业链观察》落地的真正意义，全方位助力制造业升级。

随着AI基础设施进入规模化建设阶段，制造能力将成为产业竞争的新变量。更多AI赋能离散制造的实战方案，敬请持续关注#ITES深圳工业展。