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研报 | 液冷散热成高端AI基础设施标配,预估2026年渗透率可达53%

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Aug. 17, 2026

产业洞察

  • 预估2026年液冷散热在AI芯片的渗透率将上升至53%,2027年接近60%;

  • NVIDIA(英伟达)、AMD(超威)、Google(谷歌)高端芯片推升液冷渗透率;预估2026年NVIDIA整柜式方案出货年增一倍,Google则有逾80%的AI Server已采用液冷技术;

根据TrendForce集邦咨询最新AI Server产业研究,在AI基础设施的建设浪潮下,以NVIDIA、AMD、Google为首的AI芯片持续迭代,单芯片的热设计功耗(TDP)普遍已超越1kW,整柜式AI Server方案的功率更攀升至数百kW,液冷散热逐步成为高端AI基础设施的标准配置。TrendForce集邦咨询预估,2026年液冷在AI芯片的渗透率将达53%,2027年有望逼近60%。


NVIDIA、AMD、Google高端芯片带动液冷需求

TrendForce集邦咨询表示,2026年因Tier 2数据中心厂商加速AI投资,以及中国云端服务供应商(CSP)对海外AI项目的需求增加,预估NVIDIA GB/VR等整柜式方案出货量将翻倍成长。2027年尽管有Kyber NVL144时程可能递延的因素,但AI基础建设的投资力度强劲,整体GPU机柜需求未受影响,预估出货年增长幅度仍逾30%。

AMD的整体策略将由单一GPU产品扩大至完整AI平台布局,2026年下半年起聚焦结合CPU、GPU和高速互连的Helios AI机柜方案,预计于2027年大规模放量。此外,AMD持续推进MI450平台,后续规划导入新一代MI500平台,产品定位对标NVIDIA Rubin Ultra。

TrendForce集邦咨询指出,上述芯片方案已全面采用液冷散热技术,随着AI芯片推陈出新、CSP加速升级AI数据中心架构,预计液冷于AI芯片的渗透率将从2025年约33%,上升至2026年53%。

在各大CSP中,以Google最积极导入液冷技术,覆盖其AI Server比例超过80%。凭借多年自研AI加速器(TPU)及整合AI基础设施的经验,Google已建立高度定制化的液冷架构,并因应TPU功耗不断提升、出货量高速成长,率CSP之先将液冷由单一Server层级延伸至整柜式系统设计,成为整体液冷渗透率扩大的另一重要推手。

从供应链角度分析,液冷系统包含水冷板(Cold Plate)、分歧管(Manifold)、冷却分配单元(CDU)等关键设计,相较于气冷系统显著提升散热效率,同时改善电能使用效率(PUE)。随着NVIDIA Vera Rubin平台全面导入Fanless(无风扇)全液冷架构,液冷散热配置由过去GPU/CPU为主,扩展至CX9网卡、配电板(Busbar/Power Board)、光收发模块及其他关键零部件,单机柜散热价值随之上升。

目前水冷板主要供应商包含Cooler Master(酷冷至尊)、AVC(奇鋐科技)、BOYD(宝德)与Auras(双鸿科技),其中AVC预计于第三季开始出货Vera Rubin水冷板模块,并已切入AWS(亚马逊云科技)、Google、Meta、OpenAI等厂商的AI ASIC平台供应链。至于和芯片共同封装的均热片,NVIDIA原先规划在Rubin平台采用两片式设计,以提升散热效率,但因基板翘曲等问题暂以一片式方案过渡;Rubin平台均热片目前由Jentech(健策)独家供应。

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As a global high-tech industry research institution, TrendForce is dedicated to delivering deep insights into the entire AI ecosystem and empowering strategic decision-making for businesses.Its research footprint focuses on the key growth drivers shaping the AI era, including critical memory technologies such as HBM, DRAM, and NAND Flash; AI computing chips like GPUs and ASICs; wafer foundry, IC design, and semiconductor packaging and testing; as well as infrastructure and end applications, such as AI servers, display panels, LEDs, and AR/VR technologies.

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