硬氪获悉，液冷企业冷泉近日完成数千万元天使轮融资，由产业方上市公司震安科技领投，万朗磁塑、共青城金盛溪四期（江西省金控旗下的基金）跟投，此次融资将用来扩充团队、投入研发和维护供应链，华君资本长期担任公司独家财务顾问。

冷泉成立于 2025 年，专注于解决 AI 算力持续增长背后的散热问题，公司目前已经实现两相热管理系统产业闭环，以两相液冷为起点，构建下一代 AI 算力的热管理基础设施。

公司创始人何民威硕士毕业于中国人民大学，国内首批液氮服务器极客，作为发烧友，已经有近 10 年的超频挑战赛的经验；曾任北京某手术机器人公司 CPO，作为联创主导原创 “−196℃ 深冷 + 85℃ 热击” 冷热复合肿瘤消融设备研发，实现微细探针极端冷热快速切换，具备深厚的系统级热管理产业经验。首席科学家李庆教授为国家优青、全球高被引学者，师从何雅玲院士（中科院院士，工程热物理方向）。

CTO 刘博为西安交通大学本硕博，华为天才少年候选人，曾任职于某 985 高校能源动力工程学院担任教授，是泵驱无水常压两相液冷技术提出者，建立微结构表面沸腾成核理论、独创跨尺度耦合仿真方法。CPO 殷总拥有 30 年制冷、数据中心暖通与液冷技术研发及业务管理经验，先后任职华为、浪潮、联想，历任资深架构师、研发总监、技术副总裁、事业部总经理，参与交付日本软银「星际之门」首批 29 个集装箱项目。

随着 GPU 等算力芯片功耗和热流密度持续抬升，传统风冷正在逼近物理极限，液冷逐步从可选方案转变为高密度算力基础设施的核心组成。在两相液冷商业化交付落地基础上，公司同步推进芯片无 TIM 直接键合硅基微通道液冷研发，面向下一代热管理方案提前布局。

何民威向硬氪表示，核心团队自 2020 年启动两相液冷研发，2022 年确定产业化路线。依托算法与技术积累，团队研判 AI 将驱动全工业体系变革，高密度智算中心必然遭遇散热瓶颈，因此选择聚焦系统级热管理核心产品，而非单一零部件。

2024 年初，团队完成第一代样机；历时一年，将实验室成果打磨为可量产商业化产品。2025 年初推出第一代商用量产产品后正式成立公司；2026 年初，联合产业伙伴软通动力、软通华方对外发布两款两相液冷服务器，属于国内少数掌握两相液冷底层核心技术的企业，产品可适配国产 GPU，同时兼容英伟达 GB300、GB200 以及下一代 Rubin 全系列 AI 芯片。

单相液冷与两相液冷核心差异在于冷却液是否发生相变：单相液冷依靠液体升温带走热量，全程保持液态；两相液冷利用冷却液在芯片高温区沸腾汽化，依靠相变潜热承载巨量热量，再经冷凝回流循环，换热效率更适配高功耗、高热流密度芯片。这也是冷泉坚定选择两相路线的底层逻辑。

赛道落地需要同时满足四大痛点：高性能散热、模块化便捷运维、电气绝缘安全，兼顾成本可控与长期迭代空间。团队认为，产业真正的难点在于打通两相液冷的产品化路径，因此公司研发重心由单产品逐步升级至全系统优化。

区别于单纯售卖液冷硬件，冷泉致力于搭建 “芯片层—服务器层—机柜层—智算中心层” 全栈技术体系。以两相液冷为吸热核心，自研绝缘冷却液、CDU 冷量分配单元、环形管路、干冷器等组件，形成完整散热闭环；配套 AI 智能控制系统，依托机器学习随芯片负载动态调参，结合主动算法与被动自适应结构，攻克两相流均流、压力平衡难题，实现智能化热管理。

在性能指标上，方案重在保障高密度算力长时间稳定运行。目前冷泉两相液冷最高可支撑 4400W 功率，热阻低至 0.011℃/W；在高功率 GPU 平台实测中，同工况下壳温、热阻表现优于同类方案。

面向未来，何民威提出目标：至 2027 年底，打造两相液冷全链条系统级产品与方案服务商，成长为中国版 “维谛”；两年内向芯片源头延伸，推动无 TIM 硅基微通道液冷产业化落地，同步联合下游标杆客户开展前置联合研发，并联合设计院编制两相液冷行业标准，共建产业生态。

以下为创始人何民威采访节选

硬氪：两相液冷优势突出，但落地难度更高，主要难点在哪里？

何民威：两相的难度和单相不在同一维度，贯穿机理研究、产品化落地、供应链搭建全链路。首先是相变热力学机理本身尚存大量未知，高效相变的物理规律与数学模型需要持续探索；其次是强化沸腾工艺实现，产业尚不成熟，需要带动供应链协同试错；再者，泵、CDU、管路、冷凝等全套配套部件都要适配两相特性，大量核心组件需要协同定制开发；最后是系统智能控制，两相体系压力、流量耦合复杂，大算力集群下的均衡调控门槛很高。

硬氪：自研智能控制平台主要解决哪些问题？

何民威：在两相系统内，芯片瞬时负载差异会带来沸腾比例与压力差，当规模扩张至千卡、万卡甚至十万卡集群，微小压差就会打乱流量分配。依靠温度后置监测、统一正向调流的传统方式很难奏效。团队借鉴机器人控制思路，搭建 AI 质控平台，依托系统仿真、负载曲线学习，采用前置预判 + 被动自适应反馈，提前完成流量与压力均衡；控制单元同时对接电力、数据中心监测体系，这套平台本身也是核心产品之一，支撑硬件交付与长期运维。

硬氪：目前落地与拓展方向有哪些，处于什么阶段？

何民威：现阶段重心聚焦 AI 算力赛道，也是技术价值最高、需求最迫切的场景。底层热管理技术具备延展性，后续会择机向激光、高端工控、机器人等邻近领域拓展。当前 AI 方向已经实现量产与商业化交付，对外交付完整系统方案，而非零散零部件。团队的长期愿景，是打造面向 AI 产业的智能化热管理基础底座，打通算力、电力、散热的耦合关系。