2026年英维克首次覆盖报告：温控节能领域龙头，积极切入海外液冷供应链

深耕温控 21 年，打造温控节能领域标杆

深圳市英维克科技股份有限公司（以下简称“英维克”或“公司”） 成立于 2005 年，总部位于深圳，2016 年于深交所上市，是技术领先的精密温 控节能解决方案与产品提供商，高新技术企业。公司产品和服务涵盖数据中心温 控、储能温控及电子散热、机柜空调、冷链温控、新能源客车及轨交空调、室内 空气环境控制等众多业务领域。2023 年，公司入选广东省、深圳市制造业单项 冠军名单。

1.1 公司发展历史：深耕温控，持续拓展下游领域

2005 年，深圳市英维克科技有限公司设立；2013 年 7 月，公司完成股改；2016 年 12 月，公司正式于深交所 A 股上市。2006-2011 年，公司成立之初重点服务 于通信网络领域，推出数据中心及通讯基站高效专用空调系统及节能系统，入围 中国移动、中国联通集团采购，成为华为、中兴供应商。2013-2014 年，公司开 始拓展储能领域、数据中心等领域业务；2015 年，公司获得阿里巴巴、腾讯大 型数据中心制冷系统项目，研发国内第一套一体化高效制冷一体化机柜。 2018-2019 年，公司储能温控产品率先实现国内外大规模应用，机房空调批量应 用于欧洲数据中心。2020 年起，公司逐步加快液冷业务发展速度，2022 年，公 司发布 BattCool 储能全链条液冷解决方案 2.0，推出 Coolinside 数据中心全链 条液冷 6 大集成方案。截至 2025 年，Coolinside 累计交付超过 1.16GW， BattCool 已应用于中国首个百兆瓦时级钠离子储能、中国首个单体 GW 级储能 电站等众多标志性项目。

1.2 公司主要董事及高管情况

公司创始人齐勇先生曾在华为电气、艾默生等大型跨国企业任职多年，具有丰富 的企业经营管理经验，对本行业的发展趋势有深刻的理解；韦立川先生作为公司 新技术研究院院长，牵头液冷核心技术的研发和对外技术宣讲，参与了公司从风 冷到液冷等多项前瞻性技术路线的突破；欧贤华先生曾供职于艾默生、国成投资，兼具产业与金融背景，帮助英维克在 2016 年顺利上市，并领导员工持股平台， 设计和管理公司股权激励架构。

1.3 公司股权结构清晰稳定，股权激励充分

公司股权结构稳定，截至 2026 年 2 月 3 日，实际控制人为公司董事长、总经理 齐勇先生，齐勇先生直接持有英维克 5.64%股权，并通过控股深圳市英维克投 资有限公司间接持有英维克 16.26%的股权，股权穿透后齐勇实际持有英维克 21.91%股权，拥有公司实际控制权。

公司高度重视人才激励，分别于 2017、2022、2024 年实施三期股权激励计划， 实现了对核心管理人员及技术及业务等人员的常态化覆盖。2024 年最新一期计 划覆盖 305 名激励对象，设定了以 2023 年为基数，未来三年归母净利润增长不 低于 15%/32%/52%的考核目标。回顾历史，公司 2017 年及 2022 年计划的历 史业绩考核均超额达标，充分展现了公司优秀的经营管理能力及对未来业绩稳健 增长的信心。

液冷市场空间广阔，数据中心及储能液 冷市场快速增长

液冷技术应用领域广泛，IT 与通信是首要应用领域。液冷系统作为一种高效散 热技术，已在数据中心、通信、汽车、储能、医疗等多个行业广泛应用。其中， IT 与通信行业是其首要应用领域，主要服务于数据中心及通信基础设施；汽车 行业紧随其后，随着电动化、智能化转型加速，液冷方案在动力电池和电子部件 散热中的重要性日益凸显；同时，在绿色能源与电力可靠性需求提升的背景下， 液冷技术在新能源发电设备及储能系统中的应用也展现出广阔前景。近年来全球 液冷市场规模持续扩张，主要源于 AI 算力相关的高功率密度服务器机柜散热需 求显著增长，以及汽车、储能行业的快速发展，带动液冷技术快速渗透。

2.1 多因素推动数据中心液冷市场迅速扩容

2.1.1 政策驱动：数据中心 PUE 标准逐步压降

PUE（Power Usage Effectiveness, 即电源使用效率）是衡量数据中心能效的 核心指标，PUE = 总设备能耗（IT 设备能耗+其他设备能耗）/IT 设备能耗，其 值越低表示数据中心绿色化程度越高。

政策演进，PUE 标准持续趋严：近年来，各级主管部门持续出台一系列政策， 对新建和存量数据中心 PUE 要求持续趋严。2024 年 7 月，国家发改委等部门发 布《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》，要求到 2025 年底，全国数据中心 平均 PUE 降至 1.5 以下，新建及改扩建大型和超大型数据中心 PUE 降至 1.25 以内，国家枢纽节点数据中心项目 PUE 不得高于 1.2。

面对日趋严格的 PUE 限制，液冷技术正成为新建数据中心的必选项。我国算力 中心耗电量巨大，据中国信通院统计，预计到 2030 年我国算力中心耗电量将达 3800 亿千瓦时，降低算力中心能耗对国内电力资源高效利用和环境保护等工作 至关重要。降低 PUE 关键在于减少除 IT 设备外的其他设备能耗，根据德勤数据， 在传统的人工智能数据中心，冷却系统能耗约占数据中心总能耗的 38%-40%。 降低制冷系统能耗可以显著促进 PUE 的降低，冷板式液冷可将 PUE 值降至 1.10-1.20 区间，而浸没式液冷可将 PUE 进一步压低至 1.04~1.12 的极致水平。 液冷技术成为突破能效瓶颈、达成绿色算力指标的必然选择。

2.1.2 液冷方案 TCO 更低

决定液冷数据中心能否规模化应用的关键是全生命周期成本（Total Cost of Ownership, TCO）。相较于传统风冷，液冷散热技术具有传热路径短、换热效率高、制冷能效高的优点，有极佳的节能效果，液冷数据中心 PUE 可降至 1.2 以 下，每年可节省大量电费，能够极大的降低数据中心运行成本。尽管初始建设成 本较高，但大幅降低的运行成本足以实现投资回收。据《中兴通讯液冷技术白皮 书》数据，以一座 10MW 数据中心为例，采用液冷方案（PUE 1.15）相较于冷 冻水方案（PUE 1.35），其增加的基础设施投资预计可在约 2.2 年内回收。

2.1.3 AI 服务器功率密度提升，液冷技术成为散热必选项

AI 算力需求扩张，服务器功率密度大幅提升。AI 大模型的参数量与训练数据量 正遵循 Scaling Law 指数级扩张，算力需求的快速增长直接推动了 AI 服务器功 率密度的飙升。随着芯片制程工艺逼近物理极限，单纯依靠晶体管微缩带来的能 效红利正在边际递减，通过提升单芯片功耗（TDP）以换取更高算力已成为行业 共识。同时，英伟达确立的机架级（Rack-Scale）技术路径进一步加剧了这一 趋势。为突破互联物理瓶颈，NVL72 架构将 72 颗高能耗 GPU 通过 NVLink 在 物理空间上极限堆叠，驱动整机柜功率密度增速远超单芯片功耗增速。 风冷逼近散热极限，液冷成为必然选择。传统风冷的设计标准通常为 15kW/机 柜，功率上限为 30-40kW/机柜，在应对超高热通量时已显捉襟见肘。在英伟达 的 Hopper 架构时代，H100 机柜功率约为 34kW，已逼近风冷散热的物理临界 值；伴随 Blackwell 架构问世，GB200 NVL72 机柜功率跃升至 135kW，彻底突 破风冷上限，专为 AI 推理打造的 Rubin CPX 机柜预计能耗提升到 370kW。面对 数倍于风冷极限的功率密度，英伟达自 GB200 开始引入冷板式液冷方案，并计 划在 Rubin 平台实现 100%全液冷覆盖，并引入散热效率更高的微通道冷板。 液冷技术路线已从“可选项”走向“必选项”。

2.1.4 英伟达开放供应链，国产链加速入局

英伟达机柜交付逻辑的开放化为国产厂商创造供应机会：在英伟达 A50/H100 时代，英伟达为确保新架构迅速落地和及时交付，对 CDU 等关键部件由官方指 定单一供应商点名交付，这种供应模式路径虽短，但生态封闭，液冷供应商主要 由中国台湾和美欧企业组成；进入 GB200/GB300 时代，考虑到 ODM 厂商成本 等因素，英伟达逐步开始放权，仅对机柜内部格局进行强管控，对 CDU、HVDC 及制冷系统等“柜外环节”仅给出参考设计与标准接口，将选型权下放给 OEM/ODM 厂商。 这种从“独供”到“多方集成”的转变，实质上打破了原有的供应链封闭壁垒， 国产厂商可以通过向英伟达 OEM/ODM 厂商供货，间接进入英伟达的供应链体 系。随着液冷行业的进一步发展，国产链厂商在成本与交付弹性上的优势愈发显 著，未来有望作为一级供应商直接进入英伟达的供应商名单。

2.1.5 ASIC 芯片液冷需求扩大，谷歌 TPU 液冷供应链商机丰富

随着生成式 AI 算力需求的快速增长，海外头部云服务商（CSP）纷纷加速自研 ASIC 芯片的迭代，国产厂商也加速研发 AI 芯片，液冷技术已逐步成为支撑这些 高功耗 ASIC 芯片的标配方案，其中谷歌 TPU 芯片对液冷使用程度最高。

2016 年，谷歌发布了第一代专为机器学习设计的 ASIC 芯片——TPU（Tensor Processing Unit）；2018 年，谷歌在其 TPU v3 版本中首次应用液冷技术；目 前，谷歌 TPU 已迭代至第七代（Ironwood），其单芯片在 FP8 精度下算力达 4.6 PFLOPS，单芯片功耗达到 980W。每台 TPU v7 服务器部署 4 颗 TPU v7 芯 片，整柜采用 16 台 2U 服务器的形态，合计部署 64 颗 TPU v7 芯片, 整柜的热 设计功率约为 80-90kW, 大幅超出一般风冷散热的物理上限，因此服务器的 TPU 部分采用了独立冷板液冷覆盖，而 CPU、电源、存储部分仍结合风冷散热。

谷歌 TPU 采用 3D Torus 互联架构，在空间上近似于 4×4×4 的立方体（即总 计 64 颗 TPU 芯片）：每个立方体有 6 个面，每个面上的 16 颗 TPU（4×4） 与外部 OCS 交换机相连，同时，立方体内部的 TPU 之间通过线缆或 PCB 实现 互联。目前，单个TPU v7 Pod最多可扩展至9216块芯片，提供高达42.5 EFLOPS 的总算力。

谷歌 TPU 早期主要用于 Google Cloud 及内部自用。2025 年，谷歌开始大力向 外部供应商供应 TPU，其中，Anthropic 与谷歌达成战略合作，计划采购 100 万枚 TPU 构建超 1GW 算力池；Meta 与谷歌沟通计划 2027 年起或在数据中心 部署数十亿美元 TPU。2025 年，谷歌 TPU 出货量约 300 万颗，2026 年预计出 货超 400 万颗，谷歌 TPU 的产业影响力大幅提升，与英伟达 GPU 形成一定竞 争，随着谷歌 TPU 出货量的大幅提升，也大幅提高了市场的液冷需求。由于谷 歌供应链制度相对开放，对我国的国产厂商而言，有机会切入谷歌的供应链并且 能够持续获得市场份额。 谷歌将供应商分为三级：AVL（批准供应商）、R-AVL（预留批准供应商）和 RVL （推荐供应商）。RVL 供应商需通过谷歌的样品测试和审核方可入围，谷歌从中 选取排名前二的两家作为 R-AVL，作为产能储备。若 AVL 出现产能不足等异常， R-AVL 可快速升级为 AVL。谷歌自建数据中心的 CDU 主要从 AVL 供应商中采购 为主，谷歌液冷系统供应商既可直供谷歌，也可向谷歌指定部件商采购。

编辑：火腿肠