AI数字基建：算力密度跃迁驱动液冷时代来临

产业研究中心 AI数字基建：算力密度跃迁驱动液冷时代来临 摘要：NextX系列（5）：微域新征时代（7） 朱峰(分析师)021-38676284zhufeng@gtht.com登记编号S0880522030002 人形机器人产业史：从执行机器迈向物理智能体——人形机器人系列（一）2026.08.02大国能源系列二：新能源资产的证券化2026.07.30AI与ESG：人工智能繁荣能否穿越泡沫争议——绿色治理全析系列之二2026.07.26全国碳排放权交易市场五周年回顾与展望——碳经济系列一2026.07.17世界模型：物理世界的重塑，AGI的终极拼图2026.07.15 从行业发展阶段来看，液冷产业已经由早期技术验证阶段进入规模化成长阶段。过去液冷主要应用于超级计算机等少量高端场景，项目以定制化交付为主。而随着NVIDIA Blackwell、Rubin等新一代AI平台采用原生液冷架构，以及国内云厂商、运营商和IDC加速建设智算中心，液冷需求正在从单点示范向大规模商业部署转变。2024年，NVIDIA发布Blackw ellGB200 NVL72平台，官方推荐采用直接液冷方案。2026年发布的Rubin平台继续沿用液冷架构，并进一步提升整机柜算力密度。这意味着液冷已不再只是数据中心运营方的可选方案，而是成为高性能AI计算平台设计的重要组成部分。同时，华为、中兴、浪潮信息、新华三等国内厂商均已推出液冷服务器及整机柜解决方案，推动液冷由单一设备向整机柜、整机房交付演进。 从技术路线来看，不同液冷方案将在未来形成长期共存格局。冷板液冷是当前商业化程度最高、应用规模最大的液冷方案，也是AI服务器最主要的散热技术路线。冷板液冷凭借较高成熟度、良好的服务器兼容性以及较低改造成本，仍将是未来几年AI智算中心的主流方案。浸没液冷则凭借更高散热能力和更低PUE，在超高功率密度AI集群、超级计算等场景具备进一步渗透潜力。喷淋液冷虽然理论性能优势明显，但受限于系统可靠性、成本及工程经验积累，目前仍处于产业化探索阶段。 从产业链角度看，液冷正在重构数据中心价值分配体系。传统风冷时代，散热价值主要集中于空调系统、冷水机组及机房基础设施，而液冷时代的价值进一步向服务器内部、机柜侧以及芯片级热管理环节延伸。冷 板、CDU、快接头、冷却液及系统控制模块等核心部件的重要性持续提升，产业竞争也由单纯制造能力逐渐转向技术研发、平台适配、客户认证和规模交付能力的综合竞争。总体而言，液冷是算力基础设施升级过程中由功率密度提升所催生的必然技术路径。随着AI算力需求持续增长，液冷将在未来数据中心建设中承担类似电力供应、服务器设备一样的基础设 施角色，成为支撑人工智能时代算力发展的关键环节。 风险提示：市场与需求风险；技术路线与可靠性风险；供应链风险；标准、生态与运维风险。 目录 1.液冷产业：算力效能升级的必由之路..........................................................31.1.液冷的核心定义与技术代际：散热原理、从风冷到液冷的技术演进路径..................................................................................................................31.2.产业发展阶段判断：从早期导入期迈入规模化成长期..........................41.3.液冷产业三大核心驱动因素..................................................................51.4.全球与中国液冷市场规模复盘及展望....................................................92.技术对比：主流液冷路线的选型逻辑与性能边界......................................102.1.三大液冷技术路线全景对比（冷板式/浸没式/喷淋式）......................102.2.核心技术壁垒拆解：密封技术、冷却液兼容性、温控精度与泄漏防护体系............................................................................................................122.3.分场景选型逻辑：AI智算偏好冷板/浸没，储能场景适配冷板...........153.产业链全景：上中下游价值分配与核心环节拆解......................................173.1液冷全产业链图谱：价值边界由机房侧向服务器与机柜侧延伸..........173.2各环节价值量占比与毛利率水平拆解...................................................183.3高门槛环节分析：电子氟化液与精密快接头的国产化进展.................203.4产业链供需格局：名义产能扩张较快，高端有效供给释放相对滞后...224.竞争格局：海内外梯队划分与国产化突围路径.........................................234.1全球竞争格局：欧美平台型领军企业加速整合，台系依托AI服务器生态形成先发优势..........................................................................................234.2国内市场四类厂商的能力禀赋与竞争边界...........................................274.3核心竞争要素排序：客户与平台准入决定订单入口，技术与规模交付构成持续壁垒..............................................................................................324.4国产化替代的核心突破点与时间窗口判断...........................................345.产业展望：液冷迈入规模化成长阶段，成为AI基础设施核心环节..........355.1.产业总结：液冷由散热技术升级为高算力时代基础设施....................355.2.未来展望：AI驱动液冷持续渗透，产业竞争进入系统能力阶段........365.3.产业投资方向：关注核心部件升级与平台型企业成长机会.................386.风险提示....................................................................................................39 1.液冷产业：算力效能升级的必由之路 1.1.液冷的核心定义与技术代际：散热原理、从风冷到液冷的技术演进路径 液冷是满足高功率计算设备散热需求的核心技术路径。数据中心散热的本质是在保证芯片稳定运行的前提下，将CPU、GPU等高发热器件产生的热量快速传导至外部环境。传统风冷以空气作为传热介质，通过服务器风扇及空调系统完成空气对流换热，而液冷则利用冷却液直接带走热量。实验研究表明，当单芯片功耗达到300W以上时，传统风冷方案逐渐接近散热能力上限，难以有效控制芯片温升，热失控风险明显增加。相比之下，液冷技术凭借液体更高的热传导与热容能力，通过冷板等结构直接接触发热源，实现高效热量转移，可使芯片结温降低约15℃–25℃，从而满足高功率密度计算场景下持续稳定运行的散热需求。 数据中心散热技术正沿着“风冷—冷板液冷—浸没液冷”的路径持续演进。当单柜功率密度较低时，风冷仍能够满足传统通用服务器散热需求。然而，风冷系统散热能力存在物理极限，仅能有效支持≤30kW机柜的功率密度。随着AI服务器大规模部署，GPU功耗快速提升，冷板液冷因能实现高效导热，逐渐成为当前智算中心的主流方案。当单柜功率密度进一步提升，冷板液冷在部分超高密度场景下开始面临散热能力提升压力，而浸没液冷通过将服务器整体浸没于绝缘冷却液中，实现器件级全面散热，成为未来超高功率密度计算场景的重要发展方向。 液冷不仅提升散热能力，更推动数据中心部署方式发生变化。与传统风冷相比，液冷能够显著提高单机柜功率密度，同时降低服务器数量和机房占地面积，实现单位面积算力的大幅提升。以2 MW数据中心为例，风冷方案单柜功率密度约为15 kW/Rack，而冷板液冷和浸没液冷分别可提升至约60 kW/Rack和135 kW/Rack；与此同时，机柜数量可由133个减少至33个和15个，占地面积由96 m²下降至32 m²和20 m²，充分体现出液冷在高密度算力部署中的综合优势。 数据来源：中兴通讯，国泰海通证券研究 因此，液冷并非风冷的简单替代，而是高功率算力时代数据中心散热技术持续演进的必然方向。当前冷板液冷已成为AI智算中心最成熟的技术路线，而浸没液冷正随着超高功率GPU平台的发展逐步进入商业化应用阶段。随着服务器功率密度持续提升，液冷应用范围将进一步从AI服务器扩展至通信设备、边缘计算及更多高热流密度场景，成为新一代绿色数据中心的重要基础设施。 1.2.产业发展阶段判断：从早期导入期迈入规模化成长期 液冷产业已由早期导入阶段迈入规模化成长期。早期液冷主要应用于超级计算机及少量高性能计算（HPC）项目，以技术验证和定制化交付为主，市场规模较小。近年来，随着AI大模型推动智算中心建设加速，液冷开始进入互联网云厂商、运营商及第三方IDC的新建项目，冷板液冷正逐步成为新建智算中心的主流散热方案。 产业链逐步完善，为液冷规模化商业落地奠定基础。早期液冷项目通常采用定制化开发模式，系统集成复杂、交付周期较长。近年来，服务器厂商、液冷设备企业及数据中心基础设施厂商持续推进产品标准化和模块化，冷板、CDU、快接头、歧管等核心部件已形成较成熟的供应体系。随着液冷产业链的持续完善，上游厂商依托长期研发积累与项目实践经验，不断拓展产品体系，并在整机柜交付方案基础上，通过整合智能控制系统、配电系统及室外冷却设施等环节，逐步具备覆盖一次侧冷源至二次侧计算节点的端到端液冷解决方案能力。 头部厂商产品路线演进进一步验证液冷已进入规模化应用阶段。2024年，NVIDIA发布BlackwellGB200 NVL72平台，官方推荐采用直接液冷（Direct Liquid Cooling，DLC）方案；2026年发布的Vera Rubin NVL72平台继续沿用液冷架构，并进一步提升整机柜算力密度。这意味着液冷已不再只是数据中心运营方的可选方案，而是成为高性能AI计算平台设计的重要组成部分。同时，华为、中兴、浪潮信息、新华三等国内厂商均已推出液冷服务器及整机柜解决方案，推动液冷由单一设备向整机柜、整机房交付演进。 液冷进入成长期并不意味着行业已经成熟，而是意味着市场驱动力已由技术供给逐步转向需求拉动。当前冷板液冷在智算中心中的渗透率持续提升，浸没液冷等新技术路线仍处于商业化验证阶段。未来，在AI算力持续增长、绿色节能政策深化以及液冷系统经济性不断改善的共同推动下，液冷市场仍具备较大的成长空间。 1.3.液冷产业三大核心驱动因素 液冷产业进入规模化成长期，并非单一因素驱动，而是AI算力需求提升、绿色低碳政策以及经济性改善共同作用的结果。AI大模型推动GPU功率和机柜功率密度快速提升，使传统风冷逐步触及散热瓶颈；政策端持续收紧PUE要求，加速液冷在新建智算中心中的应用；与此同时，液冷全生命周期成本优势逐渐显现，推动行业由技术验证迈向规模化商业落地。 1.3.1.算力端：AI大模型推高单柜