CPU服務器和GPU服務器的能耗效率取決于多種因素，包括服務器的用途、工作負載特性、硬件配置以及冷卻技術等。在某些情況下，GPU服務器可能比CPU服務器更節能。

GPU在加速計算方面具有高能效，特別是在高性能計算和AI應用中。NVIDIA的GPU在能效方面處于領先地位，使用NVIDIA A100 Tensor Core GPU加速時，能效平均提高了5倍。這意味著，在相同的性能水平下，GPU加速系統每月的能耗比僅使用CPU的系統少消耗588兆瓦時的能源。此外，液冷技術的應用可以進一步提高數據中心的能效，減少能源消耗約30%，并且液體冷卻的數據中心可以實現更高的計算密度。

另一方面，風冷冷卻技術在高密度GPU服務器的冷卻方面可能變得低效，而液體冷卻技術則能夠輕松冷卻每個機架高達100 kW的功率，理論上與冷卻液一起使用時可以冷卻高達200 kW的功率，這表明液體冷卻技術在高密度性能方面具有優勢。

總的來說，GPU服務器在處理并行計算密集型任務時通常能提供更高的性能和能效比，而CPU服務器則更適合處理序列計算和通用計算任務。因此，是否更節能取決于具體的應用場景和服務器配置。隨著技術的發展，液冷等先進冷卻技術的應用，以及硬件設計的進步，GPU服務器在能效方面的表現越來越受到重視。