Supermicro推出十款机架型号，覆盖44OU至52U配置，专为高密度AI数据中心设计。机架支持当日部署，经全面验证，可即插即用。采用加固设计，承重达2500公斤，远超行业标准，并通过GR-63-CORE Zone 4抗震测试。优化液冷支持，整合CDU等组件，简化部署，缩短上线时间。

Ready Server在新加坡数据中心完成浸没式液冷技术首次试点，采用GRC硬件，将运行两年的AMD服务器浸入非导电冷却液。公司未用成套系统，而是自主定制液冷架构，计划借此拓展高密度托管及AI就绪服务。

Supermicro推出搭载第六代AMD EPYC 9006系列CPU的新服务器，最高256核心，性能提升1.7倍，支持云端、AI等负载。产品包括Hyper、CloudDC等，并推出5U GPU服务器及液冷Helios平台，配备AMD Instinct GPU和Pensando网络技术。

神雲科技在2026世界人工智能大会上展示了全方位服务器矩阵和超高密度液冷解决方案，包括高密度AI液冷机柜、气冷机柜及OCP标准液冷机柜，旨在支持多种算力需求，提升GPU密度和数据传输效率。

浪潮信息在2026开放计算大会上发布了支持384颗CPU的原生液冷整机柜，能够同时运行超过4万个智能Agent。随着AI基础设施需求的变化，CPU的重要性提升，液冷方案成为必选。新产品通过多模融合API提升Agent智能，优化算力配置，降低延迟，推动企业级AI应用的发展。

Supermicro推出基于NVIDIA平台的DCBBS蓝图，专为吉瓦级AI数据中心设计，支持1,152块GPU，提供计算、存储和网络解决方案，旨在加速液冷AI数据中心建设。该蓝图优化资源配置，确保系统性能，预计2026年下半年与NVIDIA Vera Rubin平台同步部署。

12月10日，四通科技与云酷智能在北京发布全球首台RTX5090浸没式智算整机解决方案，采用单相浸没液冷技术，PUE值可降至1.1以下，具备大规模商用条件，推动AI与数据中心发展。

Redmagic最新发布的游戏手机在中国上市，配备8000mAh电池、Snapdragon 8 Elite Gen 5处理器、144Hz显示屏和120W快充，采用主动液冷系统。全球发布将于11月3日宣布。

超微电脑在马德里发布新型服务器，展示基于AMD、英特尔和NVIDIA技术的人工智能优化系统。该系统支持多种工作负载，提供液冷解决方案以降低能耗，并推出针对分布式AI的训练服务器和短机箱1U系统。

Supermicro推出新款液冷与气冷GPU解决方案，搭载AMD Instinct MI350系列GPU，旨在提升AI数据中心性能并降低成本。新系统支持高密度计算，配备288GB HBM3e内存，显著提升能效。

Supermicro公司改进了其直接液冷（DLC）解决方案，支持多种服务器组件的冷却，降低数据中心的电力消耗和噪音。新架构可容纳8个NVIDIA GPU和2个Intel Xeon CPU，提升AI效率，降低整体拥有成本。

台达在2025年台北国际电脑展上展示了AI时代的可持续解决方案，包括AI集装箱数据中心、液冷冷却装置和800V高压直流电源架构，旨在提升人工智能的能源效率，支持高密度计算数据中心的电力基础设施。

甲骨文已优化首批液冷NVIDIA GB200 NVL72机架，部署数千个NVIDIA Blackwell GPU，以支持下一代推理模型和AI代理。OCI计划构建全球最大Blackwell集群，以满足日益增长的推理需求，多个客户已计划立即使用这些高效能系统。

随着AI模型规模的扩大，数据中心逐渐从传统的空气冷却转向更高效的液冷解决方案，如NVIDIA GB200 NVL72。这种液冷系统能够显著降低能耗和水耗，提升性能，满足高密度计算需求，从而降低运营成本，提升能效，促进可持续发展。

数据中心产生大量热量，传统空调难以应对。液冷技术能够快速散热，降低能耗，提高可靠性，已广泛应用于AI和云计算。液冷提升了服务器密度，减少了能耗和噪音，增强了性能，适应未来计算需求。谷歌和微软等大公司已开始采用液冷，预示着数据中心的未来发展方向。

Supermicro计划在硅谷建设第三个园区，面积近300万平方英尺，预计创造数百个新职位，并推动液冷解决方案的发展，建设将于2025年开始。

英特尔发布至强6处理器（Granite Rapids），提升云计算和数据中心性能。新处理器具备更高计算密度、内存带宽和能效，支持AI加速，显著提升核心数、单核性能和每瓦性能，降低计算成本。英特尔与合作伙伴推动数据中心架构升级，并推出液冷创新计划，提升能效。

预测2025年将成为“数据中心之年”，人工智能将催生能源转型，新的太阳能建设、电池创新和核能复苏将成为人工智能浪潮的长期影响。同时，数据中心建设面临液冷、集群规模和电力接入等挑战。新的数据中心容量上线后，AWS、Azure和GCP提供的培训和推理成本将降低，对初创公司有利。人工智能工业化阶段对经济的刺激作用，特别是对钢铁、能源、卡车和建筑等行业的就业机会。