算力迭代催生散热革命，液冷需求将加速释放！

昨天，A股市场如期迎来短线修复，其中包括MLCC概念、PCB概念在内的AI硬件方向表现强劲，昨天这两个板块指数分别涨逾8%和涨近5%。而对于这两个板块，锐叔分别在5月25日和5月29日的早评中进行过重点提示，且均源于摩根士丹利日前对英伟达下一代Rubin机架进行的全面的物料清单（BOM）拆解：在其覆盖的下游零部件中，PCB内容价值增幅最为显著，较GB300大涨233%；其次便是MLCC，价值增幅为182%。

而继大摩之后，伯恩斯坦（Bernstein）等机构又发布了新的拆解报告，报告显示GB200单机柜液冷价值量为5.1万美元，Rubin提升至15.8万美元，超过3倍增长。基于此，锐叔今天准备来聊聊液冷。

人工智能计算，特别是深度学习，其核心是高度并行、数据密集的矩阵运算。这直接驱动了GPU芯片集成数千计算核心、高带宽内存，并以惊人的高达几千瓦的功率运行。这种“暴力计算”模式，本质上是在极小的空间内进行极高的能量转换，其副产品热量的堆积速率已远超传统散热技术的处理能力。而随着机架功率密度的不断攀升，行业内普遍认同，40～60kW/Rack已经达到了风冷极限，超过这个能力边界，无论是考虑到散热能力还是散热成本，必须开始部署液冷。

相比风冷，液冷换热效率更高、长期运营成本更低。一方面，液冷系统常用介质有去离子水、醇基溶液、氟碳类工质、矿物油或硅油等多种类型，这些液体的载热能力、导热能力和强化对流换热系数均远大于空气。因此，针对单芯片，液冷相比于风冷具有更高的散热能力。同时，液冷直接将设备大部分热源热量通过循环介质带走；单板、整柜、机房整体送风需求量大幅降低，允许高功率密度设备部署。另一方面，施耐德电气曾对采用不同散热技术的高功率密度部署场景进行了比较分析，结果显示，在假设算力规模相同时，对于单个机架功率为 20kW 的场景，使用液冷技术可以比传统的风冷方案节省大约 10% 的投资成本；而当单个机架功率增加到 40kW 时，这一比例上升到了14%。

此外，政策硬约束下，液冷是 AI 数据中心降 PUE的核心路径。算力的持续增加，意味着硬件部分的能耗也在持续提升。在保证算力运转的前提下，只有通过降低数据中心辅助能源的消耗，才能达成节能目标下的PUE要求。根据中兴通讯液冷技术白皮书，典型数据中心能耗占比中制冷系统占比达到24%以上，是数据中心辅助能源中占比最高的部分，因此，降低制冷系统能耗能够极大的促进PUE的降低。而液冷利用液体的高导热、高传热特性，在进一步缩短传热路径的同时充分利用自然冷源，实现了PUE小于1.25的极佳节能效果。

2026年，英伟达正式推出新一代Vera Rubin AI计算平台，便采用全液冷设计，彻底移除计算托盘内的风扇，采用第三代无缆化、无软管模块化设计，液冷覆盖范围从GPU/CPU延伸至服务器端网卡、网络侧设备光模块/交换机、电源端等更多发热部件。同时，关键液冷组件实现升级，包括：1）采用微通道冷板，冷板内部流道尺寸缩小至微米级，工艺难度提升；2）采用更高密度CDU，同步提升CDU 的换热功率和流量控制精度；3）集成化Manifold等。后续，随着Rubin平台持续优化，技术工艺迭代趋势还包括向相变冷板、冷板材料革新、微通道盖板等方向变革。据测算，假设26-27年英伟达AI服务器机柜出货9/12万台，则预测对应2025-2027年液冷空间达631/905亿元。而随着英伟达Rubin全液冷架构落地，液冷行业正式迈入高景气发展阶段。

当前，中国液冷服务器渗透率也正经历从"政策驱动"到"技术刚需"的加速跃迁，根据中商产业研究院的数据，预计2027年突破50%临界点、2028年达65%、2030年攀升至82%接近饱和，其中冷板式液冷占据主导，浸没式在超高密度场景持续渗透，前快后稳，最终形成新建数据中心全面液冷、存量场景风冷补充的稳态格局。另据中国信息通信研究院测算，预计未来经过5年增长，到2029年我国智算中心液冷市场将达到约1300亿元。

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