AI算力爆发，液冷技术成散热刚需

随着AI大模型训练与推理需求的爆发，GPU等算力芯片的功耗持续突破，比如NVIDIA GH200超级芯片的热设计功耗（TDP）达1000W，传统风冷技术的物理瓶颈逐渐凸显——空气的传热效率远低于液体，无法满足高密度算力集群的温度控制需求。此时，液冷技术成为高功耗AI基础设施的刚需，不仅能解决散热难题，还能助力数据中心实现节能目标。

液冷技术主要分为冷板式和浸没式两大路线。冷板式液冷通过冷板与设备直接接触，将热量传导至冷却液，适配中低密度算力场景，比如传统云计算数据中心的改造，其优势是改造成本低、落地速度快，可将数据中心电能使用效率（PUE）控制在1.2以下。浸没式液冷则将服务器或芯片直接浸泡在绝缘冷却液中，通过流体对流高效散热，适用于超高密度AI算力集群，比如超算中心、顶级智算中心，PUE可稳定在1.1以内，甚至逼近1.05，是高端算力场景的终极散热方案。两种路线互补共生，冷板式解决普及问题，浸没式打开高端增量。

液冷产业在2026年进入规模化放量阶段，源于三重核心支撑。第一是算力需求驱动，AI算力的能耗呈指数级增长，GPT-4单次训练耗电量达2.4亿度，服务器功率密度从5-10kW/柜飙升至50kW/柜甚至600kW/柜，风冷无法承载；第二是政策要求，“十四五”规划明确2025年全国数据中心平均PUE降至1.5以下，上海、深圳等城市要求新建智算中心PUE低于1.25且液冷机柜占比不低于50%，液冷是唯一能满足政策红线的方案；第三是技术成熟，国内企业解决了漏液、腐蚀等痛点，比如英维克的液环式真空冷量分配单元（CDU）、华为的TMU双供电架构，液冷系统的初期建设成本已与风冷基本持平，全生命周期性价比反超风冷。

液冷产业链分为上游核心材料与部件、中游系统设计与集成、下游服务器整机与解决方案。上游是技术核心，冷却液作为液冷系统的血液，此前被3M、索尔维垄断，如今巨化股份突破半导体级氟化液技术，纯度达99.999%以上，通过台积电、Meta认证；川环科技的PTFE材质液冷管路适配英伟达GB300高压系统，单柜管路用量翻倍；强瑞技术的液冷快接头将漏液故障率降低60%，成为英伟达、华为的核心供应商。中游是连接环节，英维克作为全球液冷CDU技术引领者，GB300冷板模组市占率超30%；曙光数创是国内浸没式液冷绝对龙头，2024年市占率达55.7%，承接“东数西算”算力枢纽核心项目。下游是需求端，浪潮信息作为全球液冷服务器龙头，市占率超50%，AI服务器订单中液冷机型占比过半；紫光股份斩获45亿元电信行业液冷大单，自研“云燧”AI芯片与液冷系统完美适配，帮助客户降低15%总拥有成本。

除了数据中心，液冷技术的应用场景正在快速拓展。新能源汽车的高功率电池散热、储能设备的温控、军工领域的高功率设备冷却，都开始采用液冷技术。这些新场景的需求，为液冷产业带来了更广阔的增长空间，也让液冷从数据中心专属走向更多领域。