> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 液冷行业分析总结 ## 核心内容 液冷行业正经历由技术选择向系统性放量的转变，2025-2026年将成为关键窗口期。随着NVIDIA高功耗算力平台全面放量和海外CSP启动GW级AI数据中心建设，液冷需求从“是否采用”转变为“谁能交付、谁能放量”，成为AI算力基础设施中确定性高、节奏清晰的增量环节。 ## 主要观点 - **液冷需求的确定性**：液冷不再是技术选项，而是AI算力基础设施中不可或缺的组成部分。NVIDIA通过算力平台升级将液冷写入交付标准，推动其普及。 - **市场空间巨大**：2026年NVIDIA高功率平台对应的液冷市场空间接近100亿美元，2028年有望突破150-200亿美元。CSP自研AI服务器与ASIC集群进一步打开液冷市场，2026年CSP相关液冷市场空间预计达30-50亿美元。 - **技术演进与场景拓宽**：液冷技术从冷板式向更高效的技术（如微通道、双相、浸没式）演进，应用范围也从芯片扩展至光模块、电源等高功耗部件。 - **供应链与交付能力成为竞争核心**：液冷产业链涉及多个环节，从芯片厂、CSP到ODM与液冷厂商，供应链准入与工程交付能力成为决定市场份额的关键。 ## 关键信息 ### 液冷市场空间测算 | 年份 | NVIDIA液冷市场空间（亿美元） | CSP ASIC液冷市场空间（亿美元） | |------|-----------------------------|------------------------------| | 2026E| 92-121.6 | 30-50 | | 2027E| 130-160 | 60-90 | | 2028E| 150-200 | 99 | ### 液冷技术演进 - **冷板式液冷**：当前主流方案，适用于高功率GPU与ASIC集群。 - **微通道液冷**：通过在基板集成微米级流道，提高散热效率，分为普通微通道与封装级微通道。 - **双相液冷**：利用工质的相变潜热吸收热量，散热效率高，但系统复杂。 - **浸没式液冷**：将设备完全浸没在绝缘冷却液中，是当前散热效率最高的方案，但成本较高。 ### 液冷产业链格局 | 环节 | 代表厂商 | 地区 | 特点 | |--------------------|-------------------------------------|------------|----------------------------------| | 标准定义与订单下达 | NVIDIA、AMD、Google、Meta、Amazon等 | 全球 | 定义散热标准与采购规模 | | 核心集成与整机制造 | 鸿海/工业富联、广达、纬颖等 | 中国台湾 | 负责整机设计与量产 | | 关键零部件供应商 | CoolIT、nVent、Vertiv等 | 国际 | 提供冷板、CDU、泵阀等核心组件 | | 中国液冷厂商 | 英维克、申菱环境、高澜股份等 | 中国大陆 | 具备系统级交付能力，出海优势明显 | ## 投资建议 ### 核心推荐 - **英维克**：液冷全链条龙头，具备系统级交付能力与出海先发优势，2024年加入NVIDIA MGX生态，是国产算力集群与国内大厂主要供应商。 ### 建议关注 - **申菱环境**：具备海外市场拓展能力。 - **高澜股份**：国际化布局。 - **飞龙股份**：核心上游厂商，提供电子水泵。 - **科创新源**：后道代工，开展液冷板代工业务。 - **东阳光**：氟化物龙头，具备液冷相关业务。 ## 风险提示 1. **算力进展不及预期**：芯片良率、产量等因素可能影响算力发展，从而影响液冷产业链。 2. **AIDC发展不及预期**：AI数据中心建设受政策、投资、能耗等因素影响，可能影响液冷实际落地节奏。 3. **技术创新风险**：液冷方案定制化程度高，若研发投入不足，可能导致技术滞后。 4. **行业竞争风险**：液冷行业竞争激烈，若出现价格战或客户流失，将影响厂商盈利。 5. **贸易限制风险**：液冷行业具有全球化特征，若国际贸易摩擦加剧，可能影响中国厂商的海外市场拓展。 6. **市场规模测算风险**：市场空间测算基于一定假设，若AI发展或芯片产量不及预期，测算结果可能下修。 ## 投资逻辑 - 液冷行业已从“主题预期”进入“落地与交付”阶段，具备确定性与高增长潜力。 - 头部厂商在供应链准入与系统级交付能力方面占据优势，未来将形成“强者恒强”的格局。 - 液冷系统价值随着功率密度提升而增加，具备“量价齐升”特性。 ## 结论 液冷行业正迎来系统性放量期，NVIDIA与CSP双拐点驱动行业快速发展。随着技术演进与应用场景拓宽，液冷将成为算力系统级热管理平台，具有广阔的发展前景。建议重点关注具备系统级交付能力、深度绑定主流算力平台的头部厂商，如英维克等。