2026年电子设备、仪器和元件行业服务器液冷：消费电子公司新机遇

AI 浪潮引发散热革命，消费电子公司新机遇

当下，人工智能技术加速演进，大模型训练与推理需求爆发，推动 AI 服务器算力密度 与功耗水平持续攀升。高负荷运行所产生的巨大热量，已成为制约系统性能与可靠性的 关键瓶颈。散热系统作为保障服务器稳定运行、释放极致算力的核心基础设施，其技术 升级与产业价值日益凸显，正成为 AI 服务器上游产业链中不可或缺的关键环节。

传统风冷系统依赖空气流动散热，而液冷技术则是一种以液体作为冷却介质，直接或间 接接触电子元件以实现高效热管理的先进散热方案。其核心原理在于利用水、氟化液或 碳氢化合物等具备高导热率与高热容的液态工质，替代传统风冷中传热效率较低的空气， 通过液体的对流与相变过程，大幅提升热量从热源至外界的传递能力。这一转变不仅显 著增强了单位时间内的散热总量，更从物理层面突破了气体介质在热传导速度与载热密 度上的固有局限。

相较于风冷，液冷技术能够更精准、更稳定地控制芯片与关键元器件的工作温度，从而 有效避免因局部过热导致的性能降频或硬件损伤。尤其在高功率密度、长时间满载运行的 AI 服务器与高性能计算集群中，液冷系统展现出其不可替代的技术优势，为持续提 升算力密度与能效比提供了关键的散热保障。

液冷技术主要包括冷板式与浸没式两种主流方案。冷板式液冷通过在紧贴芯片的密闭金 属板内流通冷却液，间接传导热量。浸没式液冷则将整个服务器或发热部件浸没在绝缘 冷却液中，实现直接散热；其中单相浸没依靠液体循环带走热量，双相浸没则利用冷却 液沸腾相变吸收大量潜热，散热效率更高。

从当前市场应用来看，冷板式液冷已成为大型数据中心液冷方案的主流选择，预计在未 来 3 至 5 年内仍将保持其主导地位。这主要得益于该技术具备的两方面突出优势：一方 面，冷板式液冷在设计上与现有服务器风冷架构高度兼容，无需对核心硬件进行大幅改 造即可部署，显著降低了技术导入的门槛与风险；另一方面，该技术发展较早，产业链 配套相对成熟，从关键部件制造到系统集成均已有规模化、标准化解决方案，使得整体 改造成本可控，更易于在现有数据中心中实现快速推广与规模化应用。

冷板式液冷系统主要由四个核心部件构成，协同完成高效散热循环。其中，液冷板直接 与 CPU、GPU 等发热芯片接触，通过内部流道中的冷却液将芯片产生的热量快速导出， 是散热执行的起点与关键环节，其价值量占比约为 30%。CDU（冷量分配单元）作为系 统的“心脏”，负责调节冷却液的温度、压力和流量，确保散热循环稳定可控，价值量约 占 30%。分流器（Manifold）用于将来自 CDU 的冷却液分配至各支路，实现流量的合 理分配，约占 10%-20%的价值量。快速接头（UQD）则提供冷却管路间便捷、可靠的 连接与断开功能，支持设备维护与扩展，价值量约占 10%。在整个系统中，液冷板因直 接负责核心热源传导，技术含量与价值占比均居首位，当前在 AI 服务器中广泛采用的 是散热性能更强的高密铲齿冷板。

为满足 AI 服务器等高热流密度设备的散热需求，高密铲齿冷板已成为不可或缺的解决 方案。传统的冲压式冷板采用宏观流道设计，易存在散热死区、热梯度明显及散热密度有限等问题，在常规算力场景中虽可应对，却难以承载 AI 计算产生的极端热量。高密 铲齿冷板液冷板通过三大核心改进实现效能跃升：其更短的导热路径降低了芯片至液体 的热阻；极高的通道密度以及翅片密度显著增大散热接触面积；更薄的热边界层则强化 了对流换热效率。这些特性共同使其能够精准、高效地管理局部高热流，从而支撑 AI 算 力的持续提升。

技术破局：算力功耗激增，液冷成为必需

在人工智能技术快速演进的时代背景下，尖端 AI 模型的训练正经历着计算需求的指数 级增长。模型参数规模的持续扩张、训练数据量的急剧增加以及算法复杂度的不断提升， 共同驱动着单次训练任务所需的算力呈几何级数上升。这一趋势不仅体现在科研与开发 的前沿领域，更已成为驱动算力基础设施持续升级的核心动力。每一次模型迭代都在挑 战现有硬件的性能极限，进而对支撑其运行的散热系统提出了前所未有的高标准要求。

与此同时，随着 AI 技术在各行业加速渗透与应用场景的不断丰富，海量用户交互与实 时推理请求已促使推理侧算力需求全面爆发。从智能助理、内容生成到工业质检、自动 驾驶，高频、低延迟的推理服务正成为算力消耗的另一重要源头。训练与推理算力的双 重增长，共同构成了当前数据中心，尤其是 AI 服务器面临的严峻散热挑战。算力密度 与功耗的快速攀升，已使传统风冷散热逐渐触及效能瓶颈，高效、可靠的液冷技术由此 从可选项转变为支撑 AI 算力持续发展的必选项。

在 AI 算力需求爆发的驱动下，训练芯片的单体功耗与服务器机柜的功率密度正经历急 剧攀升。基于英伟达 AI 芯片的技术演进路径，可以清晰地观察到芯片与系统层级功耗 的急剧攀升，以及液冷散热方案随之成为绝对主导的必然趋势：从2024年搭载Blackwell 架构的 GB200（（功耗 1200W）到 2026 年预计推出的 VR200（（功耗 2300W），单个 GPU 的功耗在三年内增长近一倍；而到 2027 年，VR300 的功耗更是预计达到 3600W，呈 现指数级跃升。在系统层面，最大机柜功率也从 GB200 时代的约 120kW，预计将迅速 增长至 VR300 对应的约 730kW，增幅超过六倍。这一系列数据直观地表明，高密度算 力对散热能力提出了前所未有的挑战。

为确保高性能服务器的稳定运行，其机柜必须配备与功耗水平相匹配的散热系统。当前， 随着 AI 算力需求爆发，服务器功耗与机柜功率密度正持续快速攀升，传统风冷方案已 触及散热能力与能效的瓶颈，例如当前英伟达 AI 服务器功耗已经远超风冷散所适配的 范畴。因此，具备高效散热能力的液冷技术，已从一种前瞻性方案转变为保障当前及未 来高密度算力设施可靠、高效运行的必然选择。

政策刚性：能效红线收紧，倒逼散热迭代

PUE（电能使用效率）是国际通用的数据中心能效核心衡量指标。其计算公式为 PUE = 数据中心总能耗 / IT 设备能耗，其中总能耗包含服务器等 IT 设备的直接耗电，以及制 冷、供配电等辅助设施的间接耗电。PUE 值越接近于 1，就表明数据中心的能源利用效 率越高，制冷等非计算开销占比越低，其绿色与低碳水平也越出色。

日趋严格的能效政策正倒逼数据中心进行散热技术革新。根据国家发改委等部门出台的 文件要求，到 2025 年底，全国数据中心平均 PUE 需降低至 1.5 以下，新建大型及以上 数据中心 PUE 需低于 1.3，国家枢纽节点内更要求不超过 1.25。然而，当前许多在役 数据中心的实际运行 PUE 仍与这一目标存在显著差距。要如期达成具有强制性的政策 红线，仅依赖传统风冷优化已难以实现，转向能效更高的液冷技术已成为行业迫在眉睫 的必然选择。

液冷技术是突破传统风冷能效瓶颈、实现超低 PUE 的关键路径。在传统风冷方案中， PUE 通常高于 1.5，即使采用最先进的风冷技术，也只能达到 1.2-1.3 的水平。然而， 要实现政策要求的更低 PUE 目标，则必须依靠散热效率更高的液冷技术。液冷方案内 部也存在明确的能效进阶路径：冷板式液冷作为主流应用，可将 PUE 显著降低；在其 基础上，非相变浸没式液冷通过直接接触散热，能效更优；而技术最为前沿的相变浸没 式液冷，利用冷却液的沸腾相变吸收大量热量，能够将数据中心 PUE 极致地压降至 1.1 以下，是目前能效最高的技术路径。