算力作为数字经济的重要底座，正加速向规模化、集约化方向发展。
与算力增长相伴的是用电与散热负荷同步攀升。
业内测算显示，数据中心冷却系统用电在总用电中占比高，部分场景接近四成。
如何在保障设备安全稳定运行的同时压降能耗与碳排放，成为算力基础设施建设运营中绕不开的现实课题。
问题在于，现有主流方案仍以压缩机制冷为主，依赖电驱压缩机实现制冷循环。
该路径成熟可靠，但能耗与排放压力客观存在，且当芯片与机柜功率密度持续提升时，冷量“做得到”与热量“带得走”之间的矛盾更加突出：一方面，需要更大的制冷能力；另一方面，换热效率、系统体积与能效之间往往相互牵制，导致整体优化空间受限。
与此同时，部分新型固态相变或弹卡类制冷路径虽被寄予厚望，但在工程应用上仍面临传热速率不足、制冷量有限等挑战。
研究团队的实验观察为这一矛盾提供了新的解题方向。
实验表明，硫氰酸铵溶液在压力调控下会出现显著热效应：加压过程中溶液发生盐析并放热，卸压后盐迅速溶解并强力吸热，室温条件下可在短时间内实现明显降温，高温环境下效果更为突出。
基于这一可逆过程，研究人员将其命名为“溶解压卡效应”。
其关键在于把“制冷工质”与“换热介质”在同一体系中实现耦合：溶液既能通过溶解—析出释放或吸收热量，又能凭借液体流动性实现更快速、更充分的传热，从机理上提升了大冷量与高换热兼得的可能性。
从影响看，这一发现的价值不仅在于新增一种制冷效应，更在于对高热流密度场景的适配潜力。
数据中心散热正在从“以风为主”向“风液协同、液冷为主”演进，冷却系统既要追求低能耗，也要适配高功率设备带来的集中热源。
若“溶解压卡效应”可实现稳定循环与工程放大，有望推动冷却系统向更紧凑、更高效方向发展，在降低制冷电耗的同时，为算力设施实现更低的能耗强度与碳足迹提供技术支撑。
对于布局“东数西算”等大型算力枢纽的地区而言，更高效的热管理还可能带来机房选址灵活性提升、运营成本下降与能源结构优化空间扩大等综合效益。
对策层面，要把实验室现象转化为可用技术，仍需在工程化路径上持续攻关：其一，围绕压力调控装置、循环控制与系统可靠性，建立可长期运行的验证平台，明确不同工况下的能效边界与性能稳定性；其二，完善材料与工质体系研究，评估溶液在长期循环中的腐蚀性、相分离可控性与安全性，形成适配不同场景的选型标准；其三，开展与液冷板、冷却回路、余热回收等系统集成研究，推动从单点性能向系统级最优转变；其四，建立面向数据中心应用的测试评价与标准规范，明确节能减排核算口径，促进新技术有序进入规模化应用。
展望未来，随着人工智能训练推理、云边协同与高性能计算需求持续增长，算力基础设施对“更高密度、更低能耗、更强可靠”的要求将不断抬升。
新型制冷机理若能在能效、寿命、成本与安全性上实现均衡突破，将可能成为下一代绿色热管理技术体系的重要组成部分，并与清洁能源供给、智能运维调度、余热梯级利用等手段形成合力，推动算力基础设施向低碳化、集约化、智能化方向进一步迈进。
制冷技术的每一次进步，都代表着人类对自然规律认识的深化和对能源利用效率的提升。
这项新发现不仅展现了基础科学研究的重要价值，更体现了我国科研工作者在应对能源与环境挑战中的创新担当。
随着后续研发的推进和工程化应用的探索，"溶解压卡效应"有望成为未来绿色制冷的重要技术方案，为数字经济的可持续发展贡献中国智慧。