AI数据中心进入“高烧时代”，液冷正在成为刚需

应朋友之邀，本篇专门给大家普及AI时代的液冷行业。

液冷行业，本质上是利用高比热容液体（水、乙二醇、氟化液等）替代传统空气，去解决高功耗设备散热问题的基础设施产业。 当前主流路线仍是“冷板式液冷（Direct-to-Chip）”，即液体通过冷板带走GPU/CPU热量；而更高阶的“浸没式液冷（Immersion Cooling）”则是直接把服务器浸泡在绝缘冷却液中，散热效率更高，但成本与生态要求也更高。

过去，液冷长期只是高性能计算（HPC）的小众方案，比如一些游戏机会用到液冷方案，但AI时代却彻底改变了产业逻辑，这也是我之前在群里推荐液冷的原因。

为什么液冷突然爆发？

核心原因只有一句话：

AI算力密度已经把传统风冷推到了物理极限。

过去十几年，服务器主要依赖风冷，就像我们台式机后面的小风扇；

普通CPU服务器功耗大约只有300W~800W，一个机柜通常5kW~10kW，风冷也许还能跟上；。

但AI时代后，GPU功耗开始指数级上升：

• NVIDIA H100 单卡功耗约700W

• B200/B300 等新一代AI GPU整柜功率已经进入百kW级

• AI机柜功率密度正从过去的5kW快速提升至50kW~100kW以上

在这种热密度下，风冷已经到了物理极限，而且风冷的噪音也难以接受。

液冷因此从之前“小众方案”变成“刚需基础设施”。

本质逻辑非常清晰：

AI越强 → GPU功耗越高 → 发热量暴增 → 液冷渗透率持续提升

这也是液冷板块长期最大的产业逻辑。

而且液冷不仅仅是“散热”，它实际上直接关系到：

• 数据中心PUE（能源利用效率）

• AI训练稳定性

• GPU性能释放

• 电费成本

• 单位机柜算力密度

目前业内普遍认为，未来高密度AI数据中心将大规模转向液冷。微软、谷歌、Meta、亚马逊等全球云厂商都在加速部署。

一、液冷行业进入高速增长期 1、全球市场正在进入爆发阶段

不同机构统计口径略有差异，但趋势高度一致：

2025年全球数据中心液冷市场规模大约在 50亿~70亿美元区间， 到2030年前后，市场规模普遍预测将达到 180亿~300亿美元（折合人民币1050～1490亿元），行业年复合增长率（CAGR）大多在20%左右。

而到2030年，全球AI数据中心液冷渗透率预计将超过50¥，部分高端训练级算力中心甚至达到80%以上；

其中：

• 北美目前仍是最大市场

• 亚太是增长最快区域

• AI/HPC是最核心驱动力

尤其是AI训练集群，对液冷需求最强。

研究显示，液冷系统相比风冷，可显著降低GPU温度并提升能效。部分测试中，液冷H100服务器性能比风冷高出约17%。

2、中国市场增速可能更快

中国市场的核心驱动力来自：

• “东数西算”

• 智算中心建设

• AI大模型训练

• 双碳与PUE监管

过去传统IDC很多PUE在1.5以上，而新一代AI数据中心要求不断逼近1.2甚至更低，液冷因此成为最现实的解决方案之一。 尤其是：

• 腾讯

• 阿里

• 华为

• 字节跳动

• 三大运营商

都在推进液冷数据中心，中国液冷数据中心市场规模在2025年达到177亿人民币，而到2027～2030年，预计将突破1000亿人民币；液冷渗透率预计攀升到82%，成为全球增长最快的单一体量市场；

而中国最大的优势并不是“原创技术领先”，而是：

中国拥有全球最完整的热管理制造供应链。

因为中国在传统工业和新能源汽车领域积累了庞大的散热器、冷盘、管路供应链；包括：

• 散热器

• 铜铝加工

• 液冷板

• 管路

• 精密制造

• 泵阀系统

这些原本在新能源汽车与工业温控领域积累的能力，如今开始迁移到AI液冷，比如三花智控，之前主要做汽车行业的温控方案，也开始介入到液冷行业，且本版块出现显著增长（这也是我之前在群里力推三花智控的原因之一）；

而传统的液冷工厂也正通过跨国总代和海外设厂的方式，渗透到北美科技巨头的数据中心建设中，据测算，在美国的服务器电源和液冷市场中，中国企业拿走了大约20%～30%的份额。

二、液冷产业链拆解 1、上游：材料与冷媒

上有包括：

• 导热材料

• 石墨膜

• 均热板

• 铜铝材料

• 密封件

• 冷却液

这一层偏“材料属性”，代表公司包括：

• 中石科技：全球领先的导热散热材料供应商。公司聚焦 AI 服务器、智能手机及新能源汽车领域，核心产品包括高导热石墨片、导热垫片及液冷关键组件，是苹果、华为及全球头部光模块/智算中心供应链的核心厂商。

• 飞荣达：电磁屏蔽与导热应用解决方案领先商。其核心提供导热材料、屏蔽器件及液冷板，深度打入华为、微软等全球头部终端及服务器供应链，全面受益于 AI 算力基建与智能硬件升级。

• 碳元科技：消费电子导热材料制造商。公司深耕高导热石墨膜、超薄热管及均热板等产品，核心服务于华为、三星等智能终端供应链。

• 银禧科技：高性能高分子新材料龙头企业。公司聚焦改性塑料研发，其特种高分子材料（如电子级 PPO 树脂）已成功切入 AI 服务器高速覆铜板（CCL） 供应链，全面受益于 AI 算力与智能硬件升级。

这一层的特点是：

• 行业空间大

• 技术壁垒中等

• 容易出现价格竞争

因此估值通常不会最高，也是我不建议介入的原因。

2、中游：液冷核心部件（产业核心）

真正技术壁垒最高、利润最厚的环节，在中游，包括：

• 冷板（Cold Plate）

• CDU（冷量分配单元）

• 液冷泵

• 快接头

• 管路系统

• 歧管系统

在这一层，谁掌握核心液冷系统，谁最容易获得高毛利，A股核心公司包括：

• 英维克（最核心）：是精密温控及服务器液冷龙头。公司凭借 Coolinside 液冷技术，提供从冷板、管路到长效冷媒的端到端方案，是腾讯、华为、英伟达等全球智算中心供应链的核心标配。

• 高澜股份：国内全场景热管理及特高压液冷龙头。公司深耕液冷二十余年，提供“冷板+浸没式”双路线整体散热方案，核心产品广泛应用于智能电网、储能及 AI 数据中心，是字节跳动、腾讯及国家电网的核心供应商。

• 申菱环境：国内专用温控与液冷领域的龙头企业。公司聚焦 AI 数据中心、特种工业及储能领域，提供从 CDU（冷量分配单元）到冷板的整体液冷散热方案，核心深度服务于华为、腾讯、字节跳动等巨头供应链。

• 同飞股份：数控装备及工业温控领军企业。公司聚焦液冷与风冷技术，核心温控产品深度切入 AI 算力服务器、储能系统及新能源汽车供应链，是华为、宁德时代等行业巨头的核心供应商。

其中，英维克被市场长期视为“A股液冷总龙头”，原因很简单，它几乎覆盖了：

• 数据中心液冷

• AI服务器散热

• 通信温控

• 储能温控

它不是单一题材股，而是“平台型热管理公司”。

而AI时代最大的新增量，就是高功耗GPU液冷。

因此市场长期给予其较高估值溢价。

3、下游：AI服务器与数据中心

液冷最终服务对象包括：

• AI服务器

• 超算中心

• 云计算数据中心

• HPC集群

真正决定行业爆发的，其实是：

全球AI资本开支（AI Capex）。

微软、Meta、谷歌、亚马逊等超大云厂商，未来几年仍在持续加码AI基础设施，所以液冷本质上属于：

“AI军备竞赛里的卖水人。”

很多人忽略了一点：

储能系统也正在快速液冷化。

原因同样来自热管理压力：

• 电池能量密度越来越高

• 热失控风险越来越大

• 大型储能电站需要稳定温控

因此：

“储能液冷”正成为大量液冷企业的第二增长曲线。

这也是为什么：维克、高澜股份等公司的估值，明显高于传统制造企业。

因为市场给它们的定位是：

“AI + 新能源双赛道基础设施公司”。

目前行业主流仍是冷板式液冷，原因很现实：

• 成本更低

• 更容易改造现有服务器

• 生态成熟

• 与英伟达体系兼容度高

因此未来3~5年：冷板式仍会占据绝对主导地位。

目前大量AI数据中心采用的其实就是Direct-to-Chip（DTC）方案。

2、浸没式：长期终局方向

浸没式的优势极其明显：

• 散热效率更高

• 能支持超高功率密度

• PUE极低

• 更适合未来超大AI集群

但问题也很多：

• 成本高

• 运维复杂

• 生态尚不成熟

• 服务器兼容要求高

所以目前更多还是：“未来路线”。

但长期来看，如果AI GPU功耗继续提升，浸没式的渗透率会持续提高。 目前全球浸没式液冷市场增速普遍在22%左右。

五、液冷板块真正的核心变量 1、英伟达GPU功耗

这是行业最核心变量，因为：GPU功耗越高，液冷确定性越强。

现在行业对Blackwell之后的路线，已经基本形成共识：

高密度AI数据中心，液冷会逐步成为标配。

液冷吃的不是消费电子周期，它吃的是：

全球AI基建投资周期。

只要：

• 微软

• Meta

• 谷歌

• 亚马逊

• Oracle

继续扩建AI数据中心，液冷行业就具备长期成长性。

3、中国智算中心建设

未来国内：

• 东数西算

• 智算中心

• AI训练集群

• 城市算力网络

都会持续推动液冷渗透率提升。

六、液冷行业的本质

液冷并不是一个“小散热行业”。

它本质上是：

AI时代“电力—热量—算力”关系中的核心基础设施。

AI越强：

• 耗电越大

• 发热越严重

• 液冷越重要

因此液冷并不是短期题材，它更像AI时代的“隐形高速公路”。

而且它还有一个非常重要的优势：

液冷属于“确定性受益环节”。

你可以不知道：

• 哪家大模型最终胜出

• 哪家AI应用跑出来

• 哪个AI Agent成为入口

但只要AI继续扩张：

• GPU功耗一定提升

• 数据中心热密度一定提升

• 液冷需求一定增长

这就是液冷赛道最硬的逻辑。

这里是《逻辑与常识》，用逻辑看市场，用常识做投资。

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