> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 证券研究报告总结 ## 核心内容 本报告聚焦于液冷技术在数据中心领域的应用趋势与产业链发展，分析了液冷技术成为数据中心散热主流方案的原因，包括芯片功耗的指数级提升、PUE能效约束的收紧以及液冷在运营成本（Opex）方面的显著优势。报告指出，液冷技术正在从早期试点阶段逐步走向规模化部署，成为数据中心能效优化和绿色低碳发展的关键路径。 --- ## 主要观点 ### 1. 液冷渗透率快速提升 - **算力功耗激增**：芯片功耗从H100的700W提升至GB300的1400W，Rubin芯片进一步提升至2300W，2027年Rubin Ultra预计达到4000W，超节点功率向MW级发展。 - **PUE约束升级**：国家与地方层面要求数据中心PUE≤1.25甚至≤1.2，风冷方案已无法满足要求，液冷成为合规性首选。 - **OPEX优势**：液冷方案通过降低能耗显著节省运营成本，长期TCO竞争力凸显。测算显示，液冷方案OPEX成本可降低至95-105美元/节点/年，相比风冷降低42-53%。 ### 2. 液冷技术路线分化 - **冷板式液冷**：当前主流方案，具有高成熟度、兼容性强、维护便捷等优势，适用于40-60kW/Rack场景。 - **浸没式液冷**：散热能力更强，PUE更低，但对材料兼容性、密封性和维护能力要求更高，适用于更高热流密度场景。 - **喷淋式液冷**：应用较少，仍处于低成熟度阶段，但具备高空间利用率与改造成本可控的优势。 ### 3. 液冷部件技术迭代 - **冷板**：从传统单相冷板向微通道冷板升级，减少热阻，提升换热效率，MLCP技术将热阻降低至0.05°C·cm²/W。 - **CDU（冷量分配单元）**：向高功率、智能化、集中式方向发展，成为液冷系统的核心控制中枢。 - **UQD（快接头）与Manifold**：向高可靠、标准化、智能化方向演进，以适配高流量、动态调节和快速维护需求。 - **液冷介质**：面临PFAS监管与3M停产压力，国产电子氟化液和环保介质有望加速导入。 ### 4. 材料升级推动液冷发展 - **金刚石铜材料**：在导热、热膨胀匹配、力学性能等方面优于传统纯铜，已实现产业化应用，助力芯片性能提升10%。 - **双相液冷**：通过相变潜热实现高效换热，单位质量换热量可达单相水的200-400倍，PUE可降至1.02-1.05，进入商业部署阶段。 ### 5. 供应链格局变化 - **NV链**：冷板、UQD、CDU等关键部件由台资企业主导，如AVC、Cooler Master、双鸿等。 - **国内厂商突围**：通过直接对接、代工、收购等方式加快布局，如英维克、立敏达、奇宏等。 - **ASIC链**：北美CSP厂商自研芯片与英伟达存在竞争，推动其在中国建立供应链，为国内厂商带来机会。 --- ## 关键信息 ### 1. 液冷市场规模预测 - **英伟达**：预计2026-2027年液冷空间达631/905亿元。 - **谷歌**：TPU v7/v8平台加速放量，预计2026-2027年带来257/765亿元液冷空间。 - **国产算力**：预计2025-2027年国内液冷空间为98/215亿元。 ### 2. 液冷技术对比 | 参数 | 风冷 | 冷板液冷 | 浸没液冷 | 喷淋液冷 | |------|------|-----------|-----------|-----------| | 对流换热系数 | 50-200 | 500-2000 | 300-1000 | 500-2000 | | 比热容 | 1.005 | 4.18（水） | 2.0-2.5 | 4.18（水） | | 散热密度 | 5-15 kW/m³ | 50-150 kW/m³ | 100-300 kW/m³ | 50-150 kW/m³ | | 噪音 | 65-85 dB(A) | 45-65 dB(A) | 40-55 dB(A) | 45-65 dB(A) | | PUE | 1.4-1.8 | 1.1-1.3 | 1.05-1.15 | 1.05-1.15 | ### 3. 液冷产业链关键环节 - **冷板**：价值占比约40%，技术升级推动其性能和可靠性提升。 - **CDU**：价值占比约31%，智能化与集中式部署趋势明显。 - **Manifold**：价值占比约12%，推动液冷模块标准化。 - **UQD**：价值占比约14%，提升运维效率与系统可靠性。 --- ## 投资建议 - **系统方案提供商**：英维克、申菱环境、高澜股份、同飞股份等。 - **部件制造企业**：金富科技、飞龙股份、大元泵业、骏鼎达、强瑞技术、捷邦科技、川环科技、科创新源、鸿日达、硕贝德等。 --- ## 风险提示 - 大厂资本开支不及预期； - AI服务器量产延迟； - 技术路线发生较大变化； - 液冷市场竞争加剧； - 地缘政治风险； - 研报信息更新不及时； - 行业规模测算偏差风险。