AI液冷服务器急交付，卡点或在中国制造的一条焊缝里

2026年8月的最后一个交易日，液冷服务器概念表现活跃。同飞股份涨超10%，海鸥股份触及涨停，新朋股份、强瑞技术、大元泵业、依米康、冰轮环境等纷纷跟涨。

资本市场的热度，只是液冷产业升温的一个侧面。产业端同样在加速：央视镜头下，山东济南的一条AI液冷服务器产线正加紧装配测试；山东青岛一处液冷核心设备部件CDU（Cooling Distribution Unit，冷却分配单元）组装线订单已经排到了12月底；广东佛山一家液冷部件生产企业的订单同比接近翻倍。

需求快速增长的背后，是AI算力功耗持续攀升。随着英伟达布局Vera Rubin平台，单机柜功耗进一步提升，并推动全液冷架构加速落地；Vera Rubin 200机柜的大规模出货，也在带动云服务商、算力基础设施厂商以及其他液冷终端厂商逐步放量。

多家行业机构预测，2026年全球智算液冷市场规模或将突破千亿元。浙商证券则在研报中判断，今年三季度将成为国内液冷产业从“试点验证”走向“批量交付”的关键拐点。

但当液冷从技术验证进入规模交付，产业链真正要面对的，已经不只是“有没有订单”，而是“能不能长期稳定地把产品交出去”。近期，工创联、ITES深圳工业展曾和钛媒体联合主办了一场主题为“AI液冷服务器核心零件加工工艺实战工坊”的产业链观察活动，期间来自产业链上游的参与者们表示，一个容易被市场忽略、却直接关系设备长期可靠性的制造细节，正在变得重要：这个细节藏在液冷模块上的每一个UQD（快换接头）、每一块Manifold（分水器）、甚至每一道精密焊缝里。

液冷刚需：散热之外，更难的是“零渗漏”

眼下，包括英伟达、AMD以及谷歌在内的巨头，其主力AI芯片功耗持续增大，有的已经突破2000W，而单机柜功耗正向200kW进发。

在这样的功耗水平下，传统风冷越来越难以承担散热任务。空气的比热容有限，如果单纯依靠增加风量来带走热量，需要极高的风速，而芯片内部仍可能出现局部过热。一位科技能源系统平台人士指出，在这种情况下，液冷几乎成为“物理刚需”。

这一趋势也反映在市场渗透率上。TrendForce预计，2026年全球AI数据中心液冷渗透率将从2024年的14%提升至40%。与此同时，组成“液冷四大件”的冷板、CDU、分液歧管、快换接头，也成为制造产业链中越来越关键的环节。

液冷解决的是散热效率问题，但液体也带来了新的可靠性要求。一台满配的AI液冷服务器价值以百万美元计，在这样一个高度精密的系统中，冷却液一旦发生渗漏，风险并不局限于液冷系统本身。

即便使用电导率极低的冷却液，在高压、高温等运行环境下，渗漏仍可能诱发电致迁移、短路打火等问题，严重时甚至可能导致整台机柜报废。

因此，前述科技能源系统平台人士透露，算力和云厂商通常会对液冷相关产品提出严苛要求：在5至10年的生命周期内实现“零渗漏”。这一要求沿着产业链向下传导，最终落到分液歧管、冷板等核心部件的材料、加工、焊接和检测等制造环节。

一条焊缝背后：材料、加工与焊接的微米级攻防

在一台AI液冷算力机柜中，分液歧管可以理解为一张“血管网”，负责将冷却液精准分配到几十颗芯片对应的冷板中。一根长度超过两米、内部承载高压冷却液的不锈钢管体上，需要密集焊接数十个支管和快换接头。

这意味着，焊缝并不是一个孤立的制造细节，而是直接关系整套液冷系统长期可靠性的关键节点。任何一条焊缝未焊透，或者存在微米级气孔，都可能在持续的热胀冷缩冲击下逐渐形成裂纹，最终造成管路破裂。

也正因此，一台台AI液冷服务器的最终交付能力，有时会被压缩到一个极其具体的制造问题上：能不能把数以百万计的焊缝稳定、批量地焊好。而要做到这一点，焊接本身并不是全部，材料、加工、刀具以及检测等环节同样缺一不可。

涌入液冷赛道的制造工厂成千上万，但要在数百万条焊缝中保持高度稳定的致密性，并进一步实现工业化大规模量产，真正具备这一能力的工厂并不多。

首先是材料。针对上游材料标准不一的问题，山西太钢不锈钢股份有限公司技术中心副主任孙明山曾在近期这场实战工坊活动中直言，“市场上对316材料认知不清楚，好多牌号都是SUS316，但美标和国标差两个镍，这就带来了成本增加。”

为了从源头提高材料的标准化程度，太钢开发了专用牌号TLC316，将镍含量锁定在10%，并划分出“高成型性”与“高加工性”两类产品。

材料达标之后，还要面对加工环节的挑战。目前产业中主要采用CNC加工液流槽，太钢则尝试采用成本效率更高的冲压成型方式进行加工生产。

而材料性能改善，并不意味着加工难题随之消失。316L奥氏体不锈钢塑性和韧性较好，但也存在钢屑不易断、容易粘刀、导热性差等特点，因此对加工刀具和冷却方式提出了更高要求。

东莞高冶切削工具有限公司总经理高敏则给出数据：加工316不锈钢时，刀尖与材料接触位置的温度高达1000℃。

“什么刀子能长时间扛住？”在高敏看来，单靠刀具本身很难解决这一问题，还需要采用高压内冷，将冷却液精准输送到刀尖并及时带走热量。其公司为此开发了带3D断屑槽的硬质合金刀具和模块化刀杆，换刀后无需重新对刀，以降低停机损耗。

当材料和切削问题得到进一步优化后，真正决定管路能否长期可靠运行的挑战，最终还是落到了焊接与检测上。铜对红外光的吸收率在固态下仅4%，大部分光会被反射。阿帕奇光纤激光（IPG）的方案，是通过环形光斑激光器稳定小孔效应，将吸收率提高到40%至60%。

但激光器只是解决焊接问题的起点。对于液冷管路而言，更大的难题在于：如何把每一道焊缝都检测出来、验证清楚，并让检测真正覆盖到量产过程中的每一件产品。

从“会制造”到“能交付”：中国供应链的协同能力

因此，在精密制造工厂里，焊接之后的检测同样是一道关键工序。每一根出厂的液冷管路都要经历“真空氦质谱检漏”：管内抽真空后充入氦气，一旦存在微米级漏洞导致氦气逸出，检测仪便会报警。

如果要进一步实现全量无损检测，效率又成为新的挑战。海克斯康制造智能深圳公司运营总监宋一涛透露，一款两米五的分歧管，传统三坐标测量需要近30分钟，通过扫描方案可以压缩至7分钟。

更前沿的是“焊中检测”。IPG的LDD技术能够在焊接过程中利用蓝光测量小孔深度，实时反映焊缝熔深，相当于“一边焊，一边用三坐标测量”，从而提前发现气孔、咬边等缺陷。

类似的精密检测能力，也正在其他制造领域形成积累。深圳市德斯戈智能科技有限公司曾为某头部手机厂商的均热板提供视觉检测方案，需要识别注水口毛刺、网纹方向错误、吸嘴印等“A+类缺陷”，检测精度达到10微米。德斯戈负责人称，服务这一手机客户的过程非常难受，但也正是客户近乎苛刻的标准，倒逼出了中国供应链的能力边界。

这种从材料到加工、从焊接到检测的能力，并非某一家企业单独完成。从最上游的特种金属定制，到中游高精度CNC刀具与设备，再到下游激光焊接与全量无损检测，中国液冷供应链正在形成覆盖多个制造环节的产业协同。

这种协同能力，也构成了中国制造在液冷产业中的一个重要优势。当前，北美云巨头尝试在本土建立替代供应链时，往往仍会受到焊缝一次合格率等制造指标的制约——欧美工厂的检漏合格率可能只有70%，而中国头部制造企业能稳定在99%甚至更高。

不过，产业链优势并不意味着产能已经没有瓶颈。赛迪顾问预测，液冷产业真正的爆发点或在2027至2028年；浙商证券的判断则更近，今年三季度就可能成为一个关键拐点。硕方精密机械市场部经理丁明松透露，仅其一家企业，2026年至今已累计交付机床209台。但他深知，行业仍面临结构性难题：需求旺盛却相对分散，国内能提供满足液冷零件高质量生产的机床产能，仍远远跟不上AI算力快速增长带来的需求。

对于正在成为全球AI大模型物理底座的算力基础设施而言，真正需要的并不只是更快的服务器、更强的芯片，也包括能够安全运行多年的液冷设备。而随着AI液冷从单个部件加速走向整机柜，制造端面对的挑战也正在发生变化：

当冷板、分液歧管、快换接头等零部件被进一步集成进整机柜，过去针对单一部件建立的工艺标准和检测方法，是否还能覆盖更复杂的系统级制造？哪些工艺需要重新定义，哪些检测环节又必须前移？

9月15日至17日，钛媒体将在三亚举行2026ITValue数字价值峰会，期间，也将联合工创联、ITES深圳工业展举办一场围绕“整机柜时代：精密制造的工艺重构与智能检测新范式”的闭门会，聚焦AI液冷整机柜背后的制造工艺、质量控制以及检测范式，我们重点讨论三个核心问题：

• 整机柜架构变了，哪些核心零件的制造工艺和检测标准需要重构？
• 小批量多品种快速迭代下，产线如何从“刚性专线”走向“积木式柔性产线”？
• 链主与供应商如何协同，在变革期保障质量、交付与成本平衡？

如果说当下AI液冷产业的竞争，已经从“有没有产品”走向“能不能稳定交付”，那么进入整机柜时代之后，真正需要回答的，或许是另一个问题：

面对更高功率、更复杂系统和更严苛的长期可靠性要求，中国制造能否进一步把分散在材料、加工、焊接、检测等环节的能力，沉淀成一套面向整机柜的制造标准与工程方法。

这或许也是下一阶段AI液冷产业真正值得关注的变量。毕竟，AI液冷服务器产业链的一个现实正在变得越来越清晰：中国工厂并不缺订单，但并非所有工厂都能接住这些订单。真正稀缺的，是能够把每一道关键工序稳定下来，并持续交出合格焊缝、最终实现规模化交付的产能。（本文首发于钛媒体APP，文｜钱微镜，作者｜钱玉娟，编辑｜盖虹达）