AI快速發展加速液冷時代來臨 我國液冷服務器擁有強大增長勢能與巨大發展前景

一、人工智能浪潮推動下，液冷服務器從“可選項”踏入“必選項”

近幾年隨著AI技術的爆火，尤其是在chatGPT大模型遍地開花后，全球的算力規模將以幾何倍數增長。據有關測算到2030年，全球AI算力將增長500倍。而算力需求的暴漲，造成了芯片功耗快速提升，普通的散熱系統已經解決不了這個問題。在此背景下，液冷技術應運而生，成為數據中心散熱的新寵。

液冷服務器，亦被稱為水冷服務器，是指液體注入服務器，通過冷熱交換帶走服務器的散熱的一種服務器。液冷服務器是一種革新性的服務器技術，這一技術的突出亮點在于液體的熱容量與熱傳導率遠勝于空氣，使得液冷服務器能夠更為高效地直接或間接冷卻服務器內部的高發熱組件。

根據觀研報告網發布的《中國液冷服務器行業現狀深度分析與投資前景預測報告（2025-2032年）》顯示，與傳統風冷相比，液冷具有高效能、高可靠、超靜音、節省空間等優勢，同時其利用液體冷媒為數據中心發熱部件進行高效換熱，更能滿足高密度、高功耗的散熱需求，是解決“算力熱”與“散熱焦慮”問題的最優解。當下，在人工智能浪潮推動下，算力需求由通用算力向智算以及超算升級是行業的發展大趨勢，液冷服務器也從“可選項”踏入“必選項”，成為了 “剛需” 硬件。

二、AI算力需求激增推動液冷市場爆發，市場發展空間巨大

算力產業是當前我國發展最為火熱的重要產業之一，其市場發展潛力及空間巨大。近年來隨著人工智能技術（AI技術）飛速發展，應用場景不斷豐富，我國算力需求爆發式增長。尤其是進入2024年以來，我國人工智能大模型發展百花齊放，70%的訓練和 95%的推理都依托于算力。隨著各行業數字化、智能化轉型加速推進，從制造業的智能生產到服務業的精準營銷，海量數據的處理與復雜算法的運行，都急需強大、高效且穩定的算力支持，一場圍繞算力的產業變革與布局也在我國加速鋪開。

數據顯示，截至2024年9月，我國算力總規模達246EFLOPS（指每秒進行百億億次浮點運算的能力），算力應用項目超過1.3萬個，在用算力中心機架總規模超過830萬標準機架，算力總規模居世界前列。截止到2024年底，我國智能算力規模達725.3 EFLOPS，同比增長74.1%。同時，我國58.3%的算力中心已連接到國家骨干網，國家算力樞紐節點已全面實現20毫秒時延保障能力，全國65%的省市可以在5毫秒內接入一個算力數據集群。

數據來源：公開數據，觀研天下整理

伴隨著AI技術與各行各業不斷融合，這些領域對AI技術的依賴程度越來越高，需要更強大的算力來支撐復雜的數據處理和分析任務。在此背景下，基于AI發展的智算中心的電力功耗將不斷高增，使得行業節能減排的需求強烈，這進而帶動了液冷技術的加快應用和液冷服務器市場的擴張。當前，人工智能以及大語言模型等技術仍處于飛速發展，對于算力的需求還將持續增長。

當前，生成式AI引領的技術變革帶動下，全球AI算力需求高漲，驅動數據中心朝高密度化發展，帶動數據中心計算芯片功耗持續上升。有數據顯示，2023年至2026年，全球數據中心能耗將從49GW增至96GW，三年CAGR超 25%，其中AI算力能耗激增，到2026年將超40GW，占數據中心總能耗超40%，成為數據中心能耗增長的主要推手。由此可見，我國液冷市場發展巨大，液冷服務器有著巨大的發展空間。

三、數據中心快速發展下液冷黃金時代來臨，市場正展現出強勁增長勢能和巨大發展前景

當前，隨著人工智能、大數據、物聯網等技術的蓬勃發展，尤其是國內供給和需求兩端都出現積極變化，對于數據中心的需求也將隨之增加，導致數據中心規模持續增長。根據工信部數據顯示，截至2023年底，我國在用數據中心機架總規模超過810萬標準機架，算力總規模達到230eflops，智能算力規模達到70eflops，增速超過70%。截至2024年上半年，我國已經建設和正在建設的智算中心超過250個；智算中心招投標相關事件791起，同比增長高達407%；已有超20個城市建設了智算中心。截至2024年5月底，全國規劃具有超萬張GPU集群的智算中心已有十多個。

數據來源：公開數據，觀研天下整理

與此同時，數據中心的能耗問題也日益受到關注，特別是在“數字中國”和“雙碳”目標的背景下，高功耗與低碳目標之間的矛盾愈發顯著。據統計，我國數據中心能耗占全社會用電量的比例持續上升，預計2030年我國數據中心年能耗約占國內社會用電量的3%至4%，總量可達4800億千瓦時。

數據中心作為算力基礎設施的載體，主要為服務器、存儲、機柜等ICT設備提供運行環境場所，整個產業鏈通常涉及IT、電力和制冷，其中制冷系統是數據中心IT設備穩定運行的重要保障，也是維持數據中心良好運轉的基礎。

能耗是計算過程的直接必然產物，以熱量形式存在，與算力相伴相生。數據中心是算力網絡的重要基礎設施。數據中心運轉的算力越高，則能耗越高。一旦能耗的熱量累積超過閾值，就會限制算力的發揮。

因此，在當前數智算力需求大爆發、數據中心快速發展的背景下，如何優化布局冷卻系統和高效低耗地將數據中心的環境溫度控制在工作溫度范圍內成為了眾多數據中心廠商和溫控方案解決商的重要課題。而突破桎梏的秘訣，就在于把熱量徹底、有效地帶走。在此背景下，液冷發展大勢所趨，突破的關鍵在于冷鏈系統化、全液冷以及制冷劑創新。

當前，數據中心散熱技術主要有以空氣為介質進行散熱的風冷技術和以液體為介質的液冷技術。其中風冷技術是目前普遍應用的散熱技術，但在AI集群、高性能計算（HPC）集群等散熱密度較高的場景下，液冷技術優勢盡顯，推動數據中心液冷時代加速到來。因此當下在可持續性要求和AI算力功耗不斷上升的背景下，數據中心冷卻市場正展現出強勁增長勢能和巨大發展前景。

四、液冷技術爆發帶動液冷服務器高速增長，預計到2028年規模將達到102億美元

當前我國數據中心液冷正加速起勢。數據中心作為我國“新基建”重要組成，被賦予綠色低碳等新內涵，政策層面也明確提到到2025年，全國新建大型、超大型數據中心平均電能利用效率（PUE）降到1.3以下，國家樞紐節點進一步降到1.25以下。在國家發展改革委等四部門發布的《數據中心綠色低碳發展專項行動計劃》中，也明確指出將因地制宜推動液冷、蒸發冷卻、熱管、氟泵等高效制冷散熱技術，提高自然冷源利用率。根據工信部數據，2023年度國家綠色數據中心PUE平均值為1.26，仍然處于高位水平，而液冷方案能大幅降低PUE，潛在應用空間極大。數據顯示， 2023年數據中心冷卻市場規模已飆升至76.7億美元，遠超預期，這一增長勢頭預計將持續至2028年，年均復合增長率（CAGR）將達到18.4%，屆時市場規模將達168.7億美元。

數據來源：公開數據，觀研天下整理

液冷技術的爆發，還帶動了液冷服務器的高速增長。數據顯示，2023年我國液冷服務器同比大增52.6%，市場規模達到15.5億美元，預計2023-2028年，我國液冷服務器市場年復合增長率將達到45.8%，到2028年這一市場規模將達到102億美元。多位行業人士認為，2024年可謂液冷元年，2025年有望成為液冷散熱正式起飛的一年。

數據來源：公開數據，觀研天下整理

從應用領域來看，互聯網行業是液冷服務器最大買家，2024年上半年占超60%份額，云服務提供商積極建設液冷數據中心用于處理海量數據與復雜計算任務；電信運營商因技術發展致數據中心規模擴大、能耗突出，對液冷服務器需求快速增長并積極探索相關方案推動建設；金融行業積極采用人工智能技術，鑒于高數據安全要求與能耗攀升、減排壓力，對液冷服務器需求漸增且早有試點并計劃擴建；制造、服務等其他行業也在探索液冷方案滿足計算與節能減排需求。

五、市場中的主流產品以冷板式液冷服務器為主，占比高達 65%以上

通常情況下，液冷服務器有三種方式，分別是冷板式液冷服務器、噴淋式服務器液冷、浸沒式液冷服務器。目前市場中的主流液冷解決方案以冷板式液冷為主，占比高達 65%以上。這種增長背后是計算需求的激增，2023 年市場前 3 大廠商（浪潮、超聚變、寧暢）合計占據70%的市場份額。這一高速增長背后是不斷增加的計算需求，特別是來自人工智能、5G 及云計算的推動。

三種液冷方式比較

資料來源：公開資料，觀研天下整理

數據來源：公開資料，觀研天下整理

冷板式液冷服務器，將液冷冷板固定在服務器的主要發熱器件上，依靠流經冷板的液體將熱量帶走達到散熱目的。冷板式液冷是將冷卻液直接導入冷板，冷板與 GPU 直接接觸，以帶走熱量的散熱方法。在冷板中，冷卻液通過內部的冷卻通道流動，與熱源表面發生熱交換，吸收熱量。冷卻液流向冷卻塔或熱交換器，將熱量釋放到環境中或帶到遠端，再重新循環至冷板。

相比于其他液冷技術，冷板式液冷技術在我國起步較早，在可靠性、可維護性、技術成熟度等方面具備優勢，且對服務器與動力系統改造較小，IT設備維護較為簡單；目前已在數據中心得以廣泛應用。

除了冷板式液冷服務器外，浸沒式液冷服務器也占據不小的市場份額，是僅次于冷板式液冷服務器的市場產品。浸沒式液冷服務器，將發熱元件直接浸沒在冷卻液中，通過冷卻液循環帶走服務器等設備運行產生的熱量。浸沒式液冷是一種典型的直接接觸液冷技術。目前在我國，浸沒式液冷已逐步進入商用部署階段。

六、企業相繼布局搶占領地，目前市場呈現出多元化和集中化的特征

隨著液冷技術的不斷推廣和成本性價比的提升，微軟、聯想、浪潮、英偉達等國內外知名企業相繼布局液冷市場，分一杯羹。他們不僅推出了多款液冷產品，還持續進行技術研發與創新，旨在提升液冷性能并降低成本。例如，英偉達GB200超算服務器性能則可謂“全球獨一檔”算力系統的存在。英偉達基于兩個B200 AI GPU以及自研Grace CPU所打造的AI超算系統GB200，基于大語言模型(LLM)的推理工作負載性能則瞬間能夠提升30倍，同時與上一代 Hopper架構相比，GB200成本和能耗大幅度降低約25倍。在具有1750億參數級別的GPT-3 LLM基準上，GB200的推理性能是H100系統的7倍，并且提供了4倍于H100系統的訓練速度。

另外Vertiv和AI芯片霸主英偉達(NVDA.US)合作開發的下一代NVIDIA AI GPU加速數據中心先進液冷解決方案有望適用于GB200，Vertiv 的高能量密度電源和冷卻解決方案旨在支持英偉達下一代 GPU 以最佳性能和高可用性安全地運行計算最密集的 AI 工作負載。

英維克已針對高性能算力設備和數據中心，推出了創新的Coolinside液冷機柜及全面的液冷解決方案。

與此同時，隨著技術的成熟和成本的降低，我國國內廠商也逐漸嶄露頭角。當前，我國液冷服務器行業的競爭格局呈現出多元化和集中化的特征，有技術壁壘的限制。例如浪潮信息在液冷領域全棧布局，其通用服務器、高密度服務器、整機柜服務器以及AI服務器四大系列產品均已支持冷板式液冷，并致力于提供液冷數據中心的全生命周期整體解決方案。

目前，我國液冷服務器市場上主要廠商包括浪潮信息、華為、曙光、超聚變等。數據顯示，浪潮信息在2024年上半年占據了液冷服務器市場的領先地位，市場份額占比第一?。超聚變和寧暢分別位列液冷服務器市場占比的第二、三位，與浪潮信息共同占據了七成左右的市場份額。

預計未來，我國液冷服務器行業的競爭格局仍以國內內部競爭為主，小型企業面臨失去市場份額和淘汰風險，市場集中度進一步加劇。主要原因在于：（1）中國液冷技術已經形成技術護城河，國外企業進入中國市場受數據安全限制。（2）行業間競爭程度持續惡化，資本積累成為關鍵因素。（WW）