温控行业报告：AI算力需求高增，液冷技术加速发展-国泰君安

Summary0] 投资建议：液冷技术是助力数据中心、储能电站、5G基站等控制温度、降低能耗的有效途径，有利于实现我国碳达峰与碳中和“双碳”目标，随着AI算力需求高速增长，液冷产品厂商有望充分受益。推荐标的为英维克、高澜股份，受益标的为曙光数创、申菱环境、同飞股份。 算力需求爆发增长，液冷技术加速发展。IDC数据显示2022-2027年期间，预计我国通用算力规模CAGR将达到16.6%，同期智能算力规模CAGR将达到33.9%，同时CCID预计2025年全球数据中心单机柜平均功率有望达到25kW，数据中心未来的功耗仍将处于持续上升趋势。液冷技术可满足数据中心对于散热与节能需求，有望在数据中心加速普及。 储能、5G基站需求驱动，液冷温控市场未来可期。CNESA数据显示我国电化学储能规模由2015年的141.3MW增长至2023年的34301.0MW，期间CAGR高达85.66%，规模占比由0.6%增长至39.7%。 储能电站安全与温度控制紧密相关，温控系统不可或缺，液冷凭借出色的温控能力渗透率持续提升。据工信部数据，我国移动电话基站数总数已由2018年的667.2万个增长至2023年的1162万个，其中5G基站数迅速增长至2023年的337.7万个，5G基站功耗相比4G大幅增长，对温控系统需求不断提升。 液冷成为未来温控发展重点，冷板式液冷及浸没式液冷为当前主流推进的技术路线。液冷散热效率天然优于风冷且能够应对高密数据中心散热需求，在提高能效的同时能够降低成本。冷板式液冷技术最成熟，市占率相对较高；浸没式液冷成本相对昂贵但散热效率及可靠性更高，可满足更高PUE要求；喷淋式液冷则仍处起步阶段并无规模应用。目前我国液冷数据中心发展迅速，市场规模由2019年的36.9亿元增长至2022年的100.5亿元，主要下游客户为泛互联网、泛政府及电信行业等，行业处快速发展期且业内厂商竞争较为激烈。近年来国家及地方政府陆续出台PUE管理要求以推动“双碳”目标实现，有望推动液冷技术的加速普及。 风险提示：下游行业发展不及预期；行业标准建设不及预期；技术创新不及预期。 表1：本报告覆盖公司估值表 1.温度控制：工业生产稳定器，应用场景众多 温度控制系统可用于监测和自动调节对象温度。温度控制系统的基本原理是利用传感器实现对环境温度的检测，再根据实际温度与设定温度之间的差值控制加热或降温设备的运行，从而使环境温度保持在理想范围内。 典型的温度控制系统主要由传感器、控制器和执行器组成。传感器将环境温度值转化为电信号，并传输给控制器进行处理，常用的温度传感器包括热电偶、热敏电阻等；控制器根据传感器输入的温度值与预先设定的温度值进行比较，由此产生控制信号并控制执行器的操作，常用的控制器包括PID控制器、神经网络控制器等；执行器（温度加载单元）通常是加热器或制冷器等设备负责执行控制器的指令，控制信号设备的开关状态调节环境温度，常用的执行器包括继电器、可控硅和晶体管等。 图1：温度控制系统可分为测量、控制、加载单元 温控下游应用行业众多。温控设备上游行业集中在电气机械和器材制造业、金属冶炼和压延加工业，也涉及包装材料、耗材等其他原材料行业；中游行业包括单一设备生产商和系统解决方案提供商，且目前温控系统系统化、集成化趋势明显；下游产业链应用广泛，工业领域占比较大（包括电子制造、通信行业、服务器、储能、新能源汽车等），也包括冷链物流、检测分析等服务业以及科研和检测行业。 在工业领域，温度控制扮演重要角色，如在电子设备中，保持芯片温度在安全范围内防止过热烧毁；在服务器中，防止服务器温度过高导致性能下降； 在储能系统中，控制温度水平以提高存储效率、避免能源浪费；在新能源车电池中，为三电系统和舱内供热提供适宜的工作环境，实现有效的热管理并保证安全性。 图2：温控设备下游应用广泛 温控设备可分为精密温控与舒适空调。精密节能设备能够满足运行环境的高要求，主要用于工作环境，能够将主设备所处环境的温度、湿度、洁净度等指标严格控制在标定范围内，从而提升设备运行稳定性、可靠性及使用寿命，在降低能耗的同时兼顾节能环保。因此，精密温控节能设备可广泛运用于通信、互联网、智能电网、轨道交通、金融、云计算、物联网、智慧城市等对主设备运行环境有着较高要求的行业。 表1：精密温控设备能够提高主设备稳定性、可靠性及使用寿命 分场景来看，温控设备的使用场景通常可分为工业、机房类、电池热管理及电子芯片级别。不同场景对温控技术的具体要求也存在差异，其中工业级别例如电力、冷链等，对环境要求较高，以传统风冷/水冷等温控技术为主；机房类级别例如数据中心IDC，主要满足降温和节能需求，由传统风冷向液冷、间接蒸发等发展；电池热管理级别例如储能电池、动力电池等，首要考虑安全性和降温效果，由传统风冷向液冷发展；电子芯片级别例如服务器芯片、手机芯片等，散热空间有限，对工艺水平要求较高，由传统风冷向液冷、热管冷却、相变储热散热等发展。 图3：温控主要使用场景对温控技术要求不同 2.下游多场景驱动，温控市场未来可期 2.1.数据中心温控：算力需求爆发增长，温控系统不可或缺 2.1.1.数据中心市场扩容，功耗持续增长 数据中心由IT设备与基础设施组成。数据中心（DC/IDC）是用于在网络上传递、加速、展示、计算和存储数据信息的物理场所，主要应用于对数据计算和储存有较大需求的场景。数据中心是一整套复杂的设施，完整的数据中心由数据中心IT设备和数据中心基础设施构成，包含了服务器、储存系统、制冷系统、配电系统等全套设施。 图4：数据中心包括IT设备和基础设施 数据中心可按规模大小分为三类，大型数据中心占比不断提升。根据机架规模的不同，数据中心可被划分为超大型、大型和中小型数据中心。工信部数据显示，截至2023年年底全国在用数据中心机架总规模超过810万标准机架，2017-2023年CAGR高达30.24%。其中大型以上数据中心成为增长主力，由2017年的83万架增长至2022年的540万架，期间CAGR达到45.43%，大型规模以上占比由50.00%增长至83.08%，表明数据中心规模化趋势明显。 据中国通服数字基建产业研究院预测，到2025年“十四五”规划期末，我国数据中心机架规模将增长至1400万架，总增量投资将达7000亿元。 图5：数据中心可划分为超大型、大型和中小型 图6：数据中心规模化趋势明显 数据中心市场持续扩容，IT投资规模逐年上升。据IDC数据，中国IDC市场规模增长迅速，由2007年的34.6亿元增长至2023年的5078.3亿元，期间CAGR高达36.59%，我国数据中心行业始终保持高速发展趋势。据CCID数据，中国数据中心IT设备的投资规模处于稳步扩展通道，已由2015年的2063亿元增长至2019年的4167亿元，期间同比增速始终保持在13%以上，2020年数据中心IT投资规模约为4167亿元，同比增长12.7%，预计将延续高水平增长。其中，IT硬件产品的投资规模占比最大，2019达到45.4%，主要受益于AI基础设施行业的快速发展，而服务和软件产品的投资规模占比分别为38.9%、15.7%。 图7：2023年中国IDC市场规模达5078.3亿元 图8：中国数据中心IT投资规模逐年上升 数据中心基础设施市场增速可观，温控相关成本占比超18%。据CCID于2019年发布的《中国液冷数据中心发展白皮书》，当年我国数据中心基础设施的市场规模达到161.9亿元，且预计将在未来6年内保持较高增速，并于2025年达到461.2亿元，2019-2025年内CAGR将达19.06%。在数据中心基础建设中，占比前三的分别为柴油发电机组、电力用户站和UPS（不间断电源），而温度控制相关成本（冷水机组、精密空调、冷却塔等）占比合计超过18%。 图9：中国数据中心基础设施市场规模增长较快 图10：基础设施中温控相关成本占比超18% 数字经济产业稳步增长，产业数字化趋势逐渐显现。2017-2023年，我国数字经济规模由27.2万亿增长至56.1万亿，期间CAGR为12.82%，总量稳居世界第二，已经成为构建我国现代化经济体系的重要支撑，数字经济增加值占GDP比重由32.90%提升至44.50%。同时，数字技术与实体经济融合日益深化，产业数字化在数字经济中的占比持续上升，由2015年的74.30%提升至2022年的81.67%，而数字产业化的占比略有下降，从2015年的25.7%下降至2022年的18.33%。 图11：中国数字经济规模稳步增长 图12：中国产业数字化占比逐步扩大 数字经济高质量发展推动算力由1.0向2.0演进。算力1.0中的传统数据中心可被视为“算力仓库”，主要提供数据存储和分发服务，但对大规模数据提供处理和高性能计算（智算/超算）的能力相对有限，无法满足数字经济的高质量发展需求。2020年后国家开始着重开展规划算力2.0，以新型数据中心为基底，提供大规模的数据处理能力和高性能计算能力，具有互通性、智能性、融合性、绿色性和安全中立性等五大特征，更加符合数字经济时代的快速发展趋势。 图13：算力1.0向算力2.0演进 我国算力规模持续扩大，未来仍将保持高速增长。据IDC与浪潮信息联合发布的《2023-2024中国人工智能计算力发展评估报告》，我国算力规模已步入快速发展通道。我国通用算力由2020年的39.6 EFlops增长至2022年的54.5 EFlops，预计2027年通用算力规模将达到117.3 EFlops。同时，我国智能算力由2020年的75 EFlops增长至2022年的259.7 EFlops，预计2027年智能算力规模将达到1117.4 EFlops。2022-2027年期间，我国通用算力规模CAGR将达到16.6%，同期智能算力规模CAGR将达到33.9%。 图14：预计2027年中国通用算力规模将达117.3 EFlops（基于FP64计算） 图15：预计2027年中国智能算力规模将达1117.4 EFlops（基于FP16计算） 我国算力规模与先进国家差距进一步缩小，智能算力占比迅速提升。据中国信通院历年《中国算力发展指数白皮书》数据，2022年我国算力规模全球占比约33%，相比于2020年的31%同比提升了2个百分点，并缩小与美国的差距，规模占比之差由5%缩减至1%，未来有望成为世界第一算力规模大国。同时，我国算力结构得到改善，通用算力占总算力比重由2016年的95%下降至2022年的40%，智能算力占总算力比重则由2016年的3%跃升至2022年的59%，并超越通用算力成为我国最主要的算力类型。在超算方面，2022年我国超算算力规模为3.9 EFlops，连续两年增速超过30%，其中2022年中国高性能计算机TOP 100居首位的性能是2021年的1.66倍，算力达到208.26 PFlops。综上所述，我国算力行业实现了规模和质量的同步发展。 图16：2020年我国算力全球占比31% 图17：2022年我国算力全球占比33% 图18：2016年我国智能算力占比3% 图19：2022年我国智能算力占比59% CPU、GPU等芯片功耗水平持续增长，算力异构化成为重要发展趋势。面对人工智能、云计算等行业的快速发展，芯片性能的提升成为解决海量算力需求的重要途径，Intel、ADM等主要芯片制造商持续提高芯片的散热设计功耗TDP（Thermal Design Power），目前主流系列处理器功耗已达350-400 TDP/W，GPU功耗密度更是远高于CPU，NVIDIA推出的新一代H100/H800单卡功率密度峰值已经达到700 TDP/W，预计未来在后摩尔定律时代下，芯片算力与功耗仍将大幅提升。随着云计算向智能计算发展，以GPU、FPGA、ASIC等专用加速芯片为代表的异构加速计算需求正蓬勃兴起，CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+DSA等异构并行形式已逐渐成为数据中心的主流计算系