2026年世界人工智能大会（WAIC 2026）正在上海火热进行中。在这场全球AI行业的顶级盛会上，一项重磅合作引起了业界广泛关注。7月8日，国内空间光计算芯片领军企业每刻深思正式宣布，与国内领先的高安全数据中心基础设施及解决方案提供商科华数据达成战略合作。双方将围绕“算电冷协同”这一前沿理念，在UPS（不间断电源）、液冷、异构算力协同等算力中心建设的关键领域开展深度生态协同，共同推动这一创新解决方案的规模化落地。
当前，以大模型为代表的生成式人工智能正迅猛发展，对底层算力的需求呈指数级增长。然而，摩尔定律的放缓与芯片功耗的急剧攀升，使得传统“堆芯片、堆电力”的发展模式难以为继。功耗墙、散热瓶颈、数据搬运延迟等问题，正成为掣肘AI算力中心发展的核心难题。在此背景下，如何实现算力、电力与冷却系统的深度协同与高效集成，成为行业必须跨越的“深水区”。
每刻深思专注于空间光计算芯片的研发，其技术路径被视为突破传统电子芯片能效瓶颈的关键方向之一。通过利用光的高速、低延迟、低功耗特性进行矩阵运算，光计算芯片在处理大规模AI推理任务时，理论上能实现数量级的能效提升，有望从根本上降低AI模型的计算能耗。而科华数据在数据中心基础设施领域拥有超过三十年的深厚积累，尤其在高可靠电源系统、模块化UPS、高效液冷解决方案方面拥有成熟的产品矩阵和丰富的项目落地经验，是诸多超大规模数据中心与智算中心的首选合作伙伴。
根据双方披露的合作框架，“算电冷协同”方案并非简单的技术堆叠，而是从顶层设计出发的系统级工程。具体来看，合作将聚焦三个核心方向：
其一，电力与算力的精准协同。 科华数据将基于每刻深思光计算芯片的低功耗特性，定制开发适配的高效UPS电源及智能电力调度系统。通过实时监测芯片负载与功耗波动，动态调整供电策略，在确保供电可靠性的同时，最大限度降低电力转换与配电环节的损耗，实现“用电量跟着计算量走”的精细化能源管理。
其二，液冷与散热架构的深度耦合。 光计算芯片虽然理论能效极高，但在高密度封装与高性能运行场景下，局部热点问题依然存在。每刻深思将联合科华数据，共同研发面向光计算芯片场景的微通道液冷与浸没式液冷解决方案。双方旨在将冷却系统与芯片封装结构进行一体化设计，优化热传输路径，提升散热效率，使算力中心的PUE（电能利用效率）向1.1甚至更低的目标逼近。
其三，异构算力协同的生态整合。 当前AI计算任务日益复杂，单一芯片架构难以胜任所有场景。双方将探索将每刻深思的光计算芯片与主流的GPU、NPU等异构算力单元进行系统级整合，由科华数据提供统一的供电、散热与运维管理平台。通过构建“光-电混合”算力池，在推理、训练等不同负载场景下智能调度计算资源，从而在整体层面实现能效与性能的最优平衡。
每刻深思CEO在其大会演讲中表示：“软件定义算力的时代已经到来，但物理世界中的能量与热量管理依然是硬约束。与科华数据的合作，是光计算从‘实验室’走向‘大工程’的关键一步。我们不仅需要革新的芯片，更需要一套能够让其高效、安全运行的‘基础设施操作系统’。”科华数据相关负责人也强调：“算电冷协同是数据中心演进的必然方向。每刻深思的前沿技术有望大幅缓解算力中心的能耗焦虑。科华将开放自身的全栈基础设施能力，助力这一革命性方案从蓝图变为现实。”
业内人士分析指出，本次合作的意义远超两家企业自身。随着AI算力中心建设进入“每瓦性能”的极致竞争时代，打破“算力-电力-冷却”三者之间的孤岛，实现系统级协同创新，已成为产业升级的必然路径。每刻深思与科华数据的联合，为行业提供了一个“核心芯片与关键基础设施”强强联手的范本，其探索出的技术与商业模式，将为未来绿色、高效、可持续的智能算力新基建提供重要参照，预计将对整个AI产业链产生深远影响。