液冷：ASIC 带来新增量，液冷按下加速键
思瀚产业研究院    2026-05-23

（1）液冷渗透率或大幅提升：AI 高密度时代，液冷逐渐从可选项走向必选项：

1）主流计算芯片功耗不断增加，热流密度不断增加，芯片侧发热量热逼近风冷极限，继续使用风冷或造成局部热点问题，导致硬件故障率提升；

2）伴随 AI 集群加速 Scale out，AI 集群对算力密度有一定要求，训练单元过于分散不利于作业开展，减少组网距离亦可减少通信耗材开支,使得整体机柜密度较高；

3）服务器功率上升带动单机柜功率不断上升，随着 AI 集群持续 Scale up，单个超节点服务器功率持续增长，逼近风冷单机柜散热极限，液冷或将成为更佳选择；

4）液冷技术具有低能耗、高散热、低噪声、低 TCO、空间利用率高、环境易部署等显著优势，芯片+服务器+液冷设备商共同助力液冷生态完善；

5）长期驱动：政策对 PUE 要求趋严，液冷方案可使 PUE 降至 1.25 以下，可满足政策要求。随着 AI 算力需求不断增长，我们认为液冷能更好满足 AIDC 散热需求，液冷有望在 AIDC 场景中加速部署。

（2）间接蒸发冷却需求或持续增长：除了液冷以外，制冷系统还包括如风冷DX 空调系统、水冷冷水机组系统、蒸发冷却系统、新型氟泵系统等。对比来看，风冷 DX 空调设备构成简单、部署灵活，适用于对能效要求不高且规模较小的数据中心；水冷冷水机组设备种类多、系统较为复杂、运维难度大，适用于对能效要求较高且自然环境适宜的大规模数据中心；蒸发冷却机组能效高，依据园区的空气洁净度和温度够做到极致的节能效果。未来，随着超大规模基地型 AIDC 的建设，我们判断间接蒸发冷却等风冷技术需求或持续提升。

1、 间接蒸发冷：节能效果显著，适用于基地型 AIDC

间接蒸发冷效率高、安全性好、不易堵塞，节能效果显著，适用于 AI 大基地型数据中心机房。蒸发冷却技术分为直接蒸发冷却和间接蒸发冷却。直接蒸发冷却技术是指空气与水直接接触，水分子蒸发进入空气，吸收汽化热而使空气的干球温度降低。间接蒸发冷却技术是指空气经过表面式换热器，与经蒸发冷却的水或空气进行热交换而被冷却，其极限温度能达到空气的露点温度。依据不同的室外气象参数，间接蒸发冷却空调可分为干模式、湿模式、混合模式 3 种运行模式。

（1）干模式：当室外空气干球温度足够低， 仅依靠一次空气与二次空气热交换提供的冷量满足机房所需全部冷量时，此时水喷淋系统、补充机械制冷系统不开启，仅一/二次风机运行；

（2）湿模式：当干模式不能满足制冷需求时，需开启水喷淋系统，依靠蒸发冷却提供的冷量补充机房所需要的全部冷量；

（3）混合模式：当湿模式不能满足制冷需求时，开启机械制冷系统来补充不足的冷量，此时水喷淋系统、机械制冷系统、 一/二次风机全部开启。对比传统空调来看，应用间接蒸发冷空调耗电量更低，数据中心 PUE 更低，在严寒地区、西北干旱地区节能效果显著。

风液混合，助力 IDC 向液冷平滑过渡。根据承载介质不同，蒸发冷却技术可分为：风侧蒸发冷却技术、水侧蒸发冷却技术以及氟侧蒸发冷却技术。随着 AI 发展带来高功率散热需求，蒸发冷也可以与液冷系统一次侧结合，例如水侧蒸发冷却技术与液冷技术相结合，不仅作为液冷系统一次侧冷源，同时还可作为机房内辅助补冷系统冷源，相较传统冷却塔可降低 30%的能耗。

2、 液冷：AI 集群高密度化发展，液冷或迈入规模部署大年

AIGC 高速发展，带动数据中心朝着高密度化发展，伴随芯片侧及机柜侧功耗持续增长，逼近风冷散热极限，液冷产业链渗透率有望快速提升。

（1）芯片侧：高算力需求下，国内外算力芯片热功率不断攀升，传统风冷散热模组下热点问题显著，风冷散热已达瓶颈。我们认为：当 CPU 芯片≥350W 或 GPU芯片功耗≥400W 时，液冷成为“待选”方案。随着芯片功率提升，液冷散热优势逐渐凸显，风冷散热性价比持续降低，采用液冷散热方案的比例不断增长。当 GPU 芯片功耗≥800-1000W 时，液冷成为必选方案。此时已逼近风冷散热极限 800W 左右，液冷将从可选改为必选，目前英伟达 B200 计算芯片 TDP 为 1000W，GB200 计算芯片 TDP 最高为 2700W，已采用单相冷板式液冷替代原有风冷方案，若芯片功耗持续上升，单相冷板式液冷或达到散热瓶颈逐渐开始向相变冷板式或浸没式液冷转变。

微通道或成为冷板演进方向之一。随着 AI 算力芯片持续迭代，功耗或持续提升，逐渐超过传统单相冷板散热极限，采用相变冷板技术，可应对 300W/cm²的热流密度挑战，随着成本控制与市场需求逐步趋于平衡，相变冷板商业化有望加速。此外，还可通过微通道盖（Micro-Channel Lids）和微通道液冷板（Micro-channel Cold Plate）技术可进一步提升散热效率。微通道盖将微流体通道直接集成到芯片封装盖本身，使冷却液更接近热源，从而提升热效率；微通道液冷板，进一步微缩内壁流道，扩大接触热源面积，进而提高散热效果。

机柜侧：AI 集群对算力密度有一定要求，训练单元过于分散不利于作业开展，同时，AI 服务器功耗大幅增长带动机柜侧整体功耗持续增长 。我们认为：当单机柜总功耗≥20KW 时，液冷成为“待选”方案。随着机柜功率提升，液冷散热优势逐渐凸显，风冷散热性价比持续降低，采用液冷散热方案的比例不断增长。当单机柜总功耗≥35W 时，液冷成为必选方案。如英伟达 GB200 NVL72 方案单机柜功耗达120KW，已超过风冷散热极限，均改用风液混合方案，英伟达下一代 Rubin UltraNVL576 单机柜功耗高达 600KW，或采用纯液冷方案，国内如华为 Cloud Matrix 384超节点、阿里 AI Infra 2.0 128 超节点亦采用风液混合方案。我们认为机柜侧 Scale up已成为 AI 集群扩展的方向之一，伴随单机柜侧集成更多芯片或计算节点，机柜侧液冷应用有望持续加速。

电信运营商提出三年愿景，液冷发展按下“加速键”。据三大电信运营商联合发布的《电信运营商液冷技术白皮书》，电信运营商提出三年愿景：构筑开放生态，降低 PUE 与 TCO；发挥规模优势，大力拓展应用。冷板式液冷方面，推进形成拥有原创技术、接口标准统一、产业生态完善、应用规模最大的发展态势；浸没式液冷方面，推进形成标准统一化、产品国产化、实施工程化、推广规模化的发展格局。

《电信运营商液冷技术白皮书》提出：2023 年开展技术验证，充分验证液冷技术性能，降低 PUE，储备规划、建设与维护等技术能力；2024 年开展规模测试，推进液冷机柜与服务器解耦，促进竞争，推进产业生态成熟，降低全生命周期成本；至 2025 年，开展规模应用，共同推进形成标准统一、生态完善、成本最优、规模应用的高质量发展格局。运营商近年来对算力基础设施的资本开支增长较快，我们认为运营商大力开展液冷技术验证，有望加速液冷数据中心的标准化，完善液冷生态。

3、 液冷技术优势显著，海外 ASIC 带来新增量

性能方面，液冷技术相较于风冷，优势显著。虽然风冷技术是目前普遍应用的数据中心散热技术，但其存在散热密度低和散热能力差的缺陷，在散热密度较高的场景如 AI 集群、HPC 集群下尽现颓势。液冷与风冷技术相比，液冷技术主要有：（1）低能耗；（2）高散热；（3）低噪声；（4）低 TCO；（5）空间利用率高；（6）环境要求低，易部署；（7）余热回收易实现等优势。

AI 注入强大动能，液冷数据中心市场规模有望保持高速增长。AIGC 的高速发展离不开高算力的支撑，随着计算芯片功耗持续上升带动服务器及整机柜功耗上升，液冷散热有望成为首选。据 IDC 数据，2024 年中国液冷服务器市场保持快速增长，市场规模达到 23.7 亿美元，同比增长 67.0%，全年出货量超 23 万台。其中，冷板式液冷因具备更优的散热密度和 PUE 控制能力，正成为智算中心的标配选择，市场占有率进一步提高。IDC 预计，2024-2029 年，中国液冷服务器市场年复合增长率将达到 46.8%，2029 年市场规模将达到 162 亿美元。据信通院测算，2024 年我国智算中心液冷市场规模达 184 亿元，同比增长 66.1%，预计到 2029 年我国智算中心液冷市场将达到约 1300 亿元。

云厂商自研芯片加速迭代，ASIC 带来液冷需求新增量。在以 Nvidia、AMD 等厂商主导的 GPU 市场外，海外 CSP 云巨头也在加速对自研芯片及集群方案的演进，有望带来更多液冷增量需求。2026 年 4 月 22 日，谷歌针对 AI 模型训练的 TPU 8t和针对推理任务的 TPU 8i。8t 沿用 3D Torus 拓扑，单 SuperPod 超节点从 9216 颗芯片扩容至 9600 颗，共享高带宽内存达 2PB，芯片间互联（ICI）带宽较上一代提升 2倍，冷却方面采用第四代液冷，全浸没式+CDU 集中液冷架构升级。8i 采用采用全新的 Boardfly 互联拓扑（4 颗 TPU 组成 1 个 BB 单元，8 个 BB 通过铜线组成 Group，36 个 Group 经 OCS 互联组成集群），相较于 3D Torus，将 1024 芯片配置下任意两芯片最大跳转次数从 16 跳压缩至 7 跳，单 SuperPod 超节点从 256 颗芯片跃升至 1152颗，FP8 算力提升 8.67 倍、HBM 容量提升 5.74 倍。冷却方面，8i 与 8t 同样采用第四代液冷。

4、 液冷产品众多，重视全产业链生态能力

液冷产业生态涉及产业链上中下游，包括上游的液冷系统一次侧和二次侧产品零部件提供商，中游的液冷服务器、液冷交换机等 ICT 设备提供商及集成商，下游的算力使用者和第三方 IDC 服务商。

（1）上游：主要为液冷产品零部件及液冷设备，包括冷板（CP）、快速接头（QDC）、冷量分配单元 CDU、浸没腔体（TANK）、分级液器（Manifold 或 RCM）、冷却液、软管、环路工艺冷媒供回歧管（LCM）、一次侧冷源等组件或产品供应商；

（2）中游：主要为液冷服务器、液冷交换机、液冷光模块等 ICT 厂商、芯片厂商以及液冷集成设施、模块与机柜等；

（3）下游：主要为算力使用者和第三方 IDC 服务商，主要包括三大电信运营商、互联网及云服务企业、第三方 IDC 服务商、第三方算力提供商及其他行业客户。

展望 2026 年，全球液冷渗透率或大幅提升：（1）一方面，从海外来看，随着英伟达 GB300 NVL72、Rubin 和 Rubin CPX 系列机柜逐步出货，以及谷歌、Meta 等Asic 巨头最新算力芯片出货量的提升，对液冷的需求或将大幅提升；（2）另一方面，从国内来看，随着国产算力芯片的规模出货，以及国产超节点的逐步起量，液冷或成为标配。

从液冷企业的竞争能力来看，谷歌、Meta 等巨头对于稳定性、安全性等性能要求更高，或更倾向于考察企业全产业链的供应能力，一方面，我们认为具备液冷全产业链（冷板/浸没式、CDU、转接头、管路、manifold 等）布局的公司竞争优势会更加凸显，另外一方面，由于明年行业整体需求或较大，我们认为深耕在细分板块的公司同样具备成长机遇。

5、 被低估的液冷体系动力核心：泵

在 AI 高密度算力大幅提升驱动液冷技术加速渗透的产业背景下，冷却液分配单元（CDU）是衔接机房外部冷源与末端 IT 散热设备的核心枢纽，是整个液冷回路的 “中枢调度站”。从系统架构来看，CDU 上接冷却塔、冷水机组等一次侧室外冷源，下连服务器冷板、浸没槽等终端散热单元，核心承担冷热介质物理隔离、冷却液流量精准分配、供回水温差动态调控、系统压力稳定与安全防护的关键职能，是冷板式、浸没式液冷方案中不可或缺的成套核心设备，更是破解高密度算力散热瓶颈的关键载体。循环泵是 CDU 单元内最核心的配套部件，深度嵌入 CDU 的核心工作流程，是 CDU 实现冷却液循环输送的基础载体。

循环泵是 CDU 设备的“心脏”，是决定 CDU 整机性能、可靠性与能效水平的核心元器件，是 CDU 单机价值量占比最高的核心部件之一。在 CDU 的工作逻辑中，泵的核心职能是为冷却液提供循环动力，通过电机驱动叶轮旋转将机械能转化为流体动能，克服管路阻力与换热器压降，驱动冷却介质在一次侧、二次侧闭环回路中持续稳定流动，将 IT 设备产生的热量通过冷却液持续带出并完成冷热交换。当前液冷 CDU 普遍采用双泵冗余设计以保障系统运行连续性。其扬程、流量、运行效率、无故障工作时长等核心参数，直接决定了 CDU 的散热能力上限、温控精度与能耗表现，也直接影响整个液冷系统的运行安全与 PUE 指标，是 CDU 功能实现不可替代的核心部件。

我们认为，随着 AI 算力增长，高密度算力集群对散热的需求持续升级，液冷技术正快速从高端超算场景向通用智算中心渗透，行业正式迈入规模化落地的液冷时代。CDU 作为液冷系统的核心中间单元，是液冷方案落地的标配设备，其价值量占液冷系统比重高，市场需求将随液冷渗透率的提升迎来持续、高速的增长。而循环泵作为 CDU 中不可替代的核心动力部件，价值量占 CDU 整机的比重高，单台CDU 需配置主泵、备用泵等多台泵组，其市场需求与 CDU 的放量形成强绑定，将实现同步高速增长。液冷技术的持续迭代对泵的能效、寿命、智能化控制、低噪运行等提出了更高要求，将进一步带动泵产品的价值量提升，使其成为液冷产业链中增长确定性强、发展空间广阔的核心细分赛道。

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