数据中心产业链专题研究：AI 散热，站上新风口

（报告出品方：国金证券）

一、算力密度提升叠加能耗指标要求，驱动冷却市场创新升级

1.1 AI 等应用带动功率密度升高，风冷达到功率上限

AI 应用加速数据中心向高密化趋势演进。面对 AI 带来的数据量和计算量的爆发式增长， 在数据中心资源尤其是一线城市资源日趋紧张的情况下，只有通过提高机房单位面积内 的算力、存储以及传输能力，才能最大程度发挥数据中心的价值。高算力 AI 芯片导入将 加速服务器高功率密度演进趋势。据 Uptime Institute 发布的《全球数据中心调查报告》 显示，2020 年全球数据中心平均单机架功率为 8.4kW/机架，相比于 2017 年的 5.6kW/机 架有明显的提高。其中，1-4kw 占 25%，5-9kw 占 46%，10-19kw 占 13%，中国目前与全球 水平仍有差距。据 CDCC 调研，国内全行业数据中心中 8kW 功率密度以上的机柜占比由 21 年的 11%提升至 22 年的 25%，高功率机柜占比提升明显。未来，随着人工智能模型训 练推理等应用增加，多样化算力协同成为常态，单 IT 机柜主流功率密度将从 6-8KW/柜 提高到 12-15KW/柜，超算、智算中心功率密度将提升至 30kW 以上。

大数据生成、业务模式变迁强调实时业务的重要性，导致高性能计算集群对于散热的要 求提升。随着 ChatGPT 引爆新一轮人工智能应用的热情，海内外数据中心、云业务厂商 纷纷开始推动 AI 基础设施建设，AI 服务器出货量在全部服务器中的占比逐渐提高。根 据 TrendForce 的数据，2022 年搭载 GPGPU 的 AI 服务器年出货量占全部服务器的比重接 近 1%，2023 年在 ChatGPT 等人工智能应用加持下，AI 服务器出货量有望同比增长 8%， 2022~2026 年出货量 CAGR 有望达 10.8%，AI 服务器用 GPU，主要以英伟达 H100、A100、 A800（主要出货中国）以及 AMD MI250、MI250X 系列为主，而英伟达与 AMD 的占比约 8： 2。

人工智能芯片多用传统型芯片，或用昂贵的图形处理器 (GPU)，或用现场可编程门阵列 芯片配合中央处理器 (FPGA+CPU)为主, 用以在云端数据中心的深度学习训练和推理, 通 用／专用型 AI芯片（ASIC），也就是张量处理器或特定用途集成电路 (ASIC)，主要是针 对具体应用场景，三类芯片短期内将共存并在不同应用场景形成互补。

摩尔定律发展晶体管数量增多，产品功耗瓦数升高，对于散热的要求提升。随着 IC 制程、 晶片效能、小型化升级，芯片瓦数大幅提升，表面高单位密度发热，对于导热、散热的 要求提升。以主流厂商为例，Intel 10nm 以下制程需采均热片以解决发热问题，AMD 7nm 制程使用均热片，5nm 则必须采用均热片进行散热。未来随着先进制程比如 3nm 推进，同时搭配 3D 封装，对于散热效率的要求更高。 芯片级散热的方式是通过热传导原理，将芯片不断产出的热能持续地传导至散热元件， 热能量传递通常是在非常接近热源的散热器上进行的。以笔记本电脑为例，电子产品朝 轻薄化、高性能化方向发展，晶片功能需要大幅增加，晶体管数量增多，对于散热要求 提升。①电子设备 CPU 硅半导体不耐热，在过高温度下无法作为电子电路发挥作用。 ②中央处理器和集成电路向电机等发出操作命令，产生的大部分能量都转化为热量。③ 小型化使得能量越集中，温度越高，发热密度更高。早期笔记本散热模组使用 2 根热管， 现在增加为 4 至 6 根，高端的产品使用均热板。

风机转速超过 4000r/min 后对热阻的效用是有限的。根据 CNKI，风冷系统中，风机转速 从 1000r/min 提高到 4000r/min，芯片散热中对流占主导，流速增加对流换热系数显著 增加，风冷方式能有效改善芯片散热问题。而当风机转速超过 4000r/min 后，传热热阻 下降比较平缓，转速增加只能改善与空气的导热传热，散热效果降低。 芯片级液冷是未来发展趋势。服务器 2U 空间下，250W 大约是风冷解热极限；4U 以上风 冷可以解到 400-600W；AI 芯片 TDP 普遍超过 400W，大多使用 4-8U。根据 CNKI，芯片的 平均热流密度将达到 500 W／cm2，局部热点热流密度将会超过 1000 W／cm2，传统风冷 散热已经达到极限。而芯片温度的控制对于稳定持续工作尤为重要，最高温度不能超过 85℃，温度过高会导致芯片损坏，在 70—80℃内，单个电子元件的温度每升高 10℃，系 统可靠性降低 50％，因此在功率提升的背景下，散热系统将向芯片级液冷升级。

风冷达到功率上限后性价比下降，液体吸热能力更强。根据《2021-2022 年度中国数据 中心基础设施产品市场总报告》，2021 年我国单机柜功率在 10kW 以上的数据中心市场规 模增速超过 10%，其中 30kW 以上增速达 31%。据预测，2025 年全球数据中心平均功率提 升至 25kW。TGG 认为每机柜 15-25 kW 的功率密度作为“未使用背板换热器等其他制冷 设备”的风冷解决方案的上限，当前自然风冷的数据中心单机柜密度一般只支持 8-10kW， 冷热风道隔离的微模块加水冷空调水平制冷在机柜功率超过 15kW 后性价比大幅下降。 在同样单位体积下，液体吸收热量的能力更高。因此液冷技术能够更高效地散热，以及 让芯片能够更高效地工作。

1.2 液冷降低能耗压力，满足数据中心能耗要求

随着相关政策的制定、建设布局政策出台，节能减排、高质量发展成为共识。作为散热 厂家主要关注的是 PUE 和 WUE 指标。在绿色低碳目标下，东部地区对数据中心提出规划 方案，多地明确提出加大节能技术改造力度，新建数据中心 PUE 限制在 1.3 以下，存量 数据中心 PUE 不高于 1.4。

数据中心 PUE 下降趋势放缓，亟需新节能技术改造。根据 uptime institute 跟踪的 PUE 数据显示，经过 2007-2010 年代大幅度效率提升后，PUE 降幅趋缓。相比风冷，液冷除 了能够满足高功率密度机柜的散热要求，还能实现较低的 PUE 和较高的出电率(GUE)。相 比于传统风冷，冷板式液冷 PUE 普遍在 1.1x，GUE 可达 75%以上，而浸没式液冷 PUE 可 低至 1.0x，GUE 可达 80%以上。同时使用液冷技术可以去除部分甚至全部的 IT 设备风扇 （通常风扇能耗也计算在服务器设备能耗中），对于浸没式液冷，去除服务器风扇可以将 服务器能耗降低大约 4%-15%。

1.3 风冷 VS 液冷成本测算：液冷价值量高且能降低数据中心建设 TCO

制冷系统是 IDC 前期建设和后期运营的主要成本来源之一。根据施耐德电气，制冷系统 （传统风冷方案，包含冷冻水机组、精密空调和冷却塔）在数据中心 CAPEX 占比在 20- 25%。电力成本在数据中心 OPEX 中占比超过 50%，根据国际能源署的研究数据，2021 年 全球数据中心用电量为 220-320 TWh，约占全球最终电力需求的 0.9-1.3%，而其中冷却 系统电力成本占比达到 40%，仅次于 IT 设备。

市场普遍认为，液冷服务器需深入定制，初始投资较高，且后期维护较复杂，但我们根 据施耐德电气测算发现，虽然液冷设备的前期成本较高，但液冷数据中心建设能够通过 去掉冷冻水机组、减少机架、节省 IDC 占地面积等方式降低 IDC 前期整体建设成本 （CAPEX），同时液冷更加节能，节省电费进一步减少运营成本（OPEX）： 1）CAPEX 对比：我们选取常见风冷冷冻水机组和基于 IT 机箱的浸没式液冷架构，在相同功率密度下对数 据中心 CAPEX 进行测算。假设数据中心总容量为 2MW，单机架功率密度为 10kW，制冷冗 余均为 N+1。

液冷降低数据中心 CAPEX，提升制冷系统价值量。测算表明，在功率密度为 10kW/机架， 风冷和液冷数据中心的投资成本大致相等（7 美元/kw）。在提升数据中心功率密度时， 液冷数据中心在节省占地空间和机架数量的成本优势愈发明显，提升 2 倍功率密度（每 机架 20kW）可使初投资可降低 10%。如果提升 4 倍功率密度（每机架 40kW），可节省高 达 14%的投资成本。同时制冷系统在整个前期 CAPEX 占比由风冷的 15%提升至液冷的 30%， 对应制冷系统价值量由 0.98 美元/W 提升至 1.83 美元/W。

2）OPEX 对比： 液冷数据中心 PUE 可降至 1.2 以下，可节省电费，降低数据中心运行成本。根据中兴通 讯冷却技术白皮书数据显示，以规模为 10MW 的数据中心为例，比较液冷方案（PUE1.15） 和风冷/冷冻水方案（PUE1.35）：风冷、冷板式液冷和浸没式液冷一年的电费分别为 841/196/56 万元。

二、散热市场向液冷+芯片级演进

2.1 冷板式成熟度高，浸没式冷却效率高，成本有望进一步优化

液冷技术分为接触式及非接触式两种，接触式液冷是指将冷却液体与发热器件直接接触 的一种液冷实现方式，包括浸没式和喷淋式液冷等具体方案。非接触式液冷是指冷却液 体与发热器件不直接接触的一种液冷实现方式，包括冷板式等具体方案。其中，冷板式 液冷采用微通道强化换热技术具有极高的散热性能，目前行业成熟度最高；而浸没式和 喷淋式液冷实现了 100% 液体冷却，具有更优的节能效果。

冷板式液冷成熟度高。冷板式液冷是通过液冷板将发热器件的热量间接传递给封闭在循 环管路中的冷却液体，系统主要由冷却塔、CDU、一次侧&二次侧液冷管路、冷却介质、 液冷机柜组成；芯片设备热量通过热传导传递到液冷板，工质在 CDU 循环泵的驱动下进 入冷板，之后在液冷板内通过强化对流换热吸收热量温度升高，高温工质通过 CDU 换热 器将热量传递到一次侧冷却液，温度降低；低温的工质再进入循环泵，一次侧冷却液最 终通过冷却塔将热量排至大气环境中。

喷淋式液冷是面向芯片级器件精准喷淋，通过重力或系统压力直接将冷却液喷洒至发热 器件或与之连接的导热元件上的液冷形式，属于直接接触式液冷。喷淋式液冷系统主要 由冷却塔、CDU、一次侧& 二次侧液冷管路、冷却介质和喷淋式液冷机柜组成；其中喷淋 式液冷机柜通常包含管路系统、布液系统、喷淋模块、回液系统等。

浸没式液冷技术通过浸没发热器件，使得器件与液体直接接触，进而进行热交换。浸没 式液冷技术主要由冷却液、腔体结构、换热模块及相关的连接管道等设施构成。其中， 冷却液为数据中心的换热介质，具有高绝缘、低黏度以及超强的兼容特性，是浸没式液 冷技术的主要媒介。

液冷市场需求保持逐年增长状态，冷板式液冷和浸没式液冷是行业内目前共存的两条主 流技术路线；伴随国家双碳节能政策驱动，市场对液冷的需求将逐步提升。考虑到技术 成熟度、可靠性、技术通用性、结构颠覆性等多个方面，当前液冷数据中心仍以冷板式 液冷占据主流地位。

2.2 风冷为芯片级散热主要方案，功耗上限在 800W 左右

芯片级散热包含导热、散热两大环节，目前以风冷系统为主。芯片散热风冷系统主要由 散热模组、系统风扇组成。其中，散热模组负责导热，将热量从芯片发热源头转移到散 热端，散热端主要是风扇通过空气流动排出热量。相较于液冷方案（通过液体流通将热 量吸走），风冷方案成本更低、技术相对成熟、维护方便，但是能够覆盖的散热功耗有限 且风扇会发出噪声，而液冷散热效率更高、噪音更小、散热功耗覆盖范围更高，但是成 本更高、维护困难。

芯片级散热系统核心为由热管、均热板构成的散热模组。一般来说，服务器散热系统的 作用是将内部热量发散到机柜之外，而其中芯片是最主要的发热源。芯片散热模块原理 即为将芯片热量通过热管、均热片等导热材料传导，沿着导热环节到达散热鳍片位置。 散热鳍片是纯铜制造，多褶结构，与空气接触面积大，传导至散热环节通过启动风扇进 行主动散热，风扇的转速会根据散热量的多少自动调节，从而完成导热至散热的环节。

散热模组主要包含导热界面材料、热管、均热板和 3D Vapor Chamber 等等。散热模组 采用不同的元件，对应的散热功耗上限、成本有差异。从功耗情况来看，风冷模块通常 是热管、均热板搭配风扇使用，目前双鸿、健策等厂商也在推进 3D Vapor Chamber 方 案，风冷对应的功率上限在 700-800W 左右。从价值量的角度来看，传统风冷模块单机 价值量是 15- 20 美金，预计随着功率的提升，对应 3D Vapor Chamber 会是翻倍的增长， 而水冷的成本则更高。具体几种元件来看：

导热介面材料：普遍应用于所有散热模组中，用于填补电子材料表面和散热器接触 过程中间隙存在的微小空隙及表面凹凸不平的孔洞，加速热能传导，将晶片热能传 导到散热鳍片上，降低晶片温度、提高晶片寿命及产品使用效能。导热介面材料的 类型包含导热矽胶片、导热胶带、导热膏、导热胶泥等，不同材料的核心差异在于 导热系数、材料可靠度、耐电压、软硬度等等。

热导管：利用物质汽态、液态二相变化，和对流原理设计而成。热管的主要特性是 快速均温，是现在电子产品散热装置中最普遍高效的导热元件，运用范围、普及率 更高，普遍运用于各式热交换器、冷却器等器件中。

均热片(Vapor Chamber，均温板)：两相热传基础元件。均热片采用平面格式的两相 冷却的高热传输能力，可将高温点热源快速传到至大面积上散热，功能及工作原理 与热导管相同，由封闭于板状腔体中的流体蒸发、凝结，循环作动。

散热风扇：散热风扇已成为各式散热产品的重要组成元件，在散热模组中，散热空 间受限，风扇可以实现强制空气对流的功能从而进行散热。通过不同的扇叶设计， 扇叶运转时产生空气流动，制造强风压，降低操作设备的温度，维持电子产品时脉 频率稳定，避免热损造成设备性能降低。风扇通常数量固定，通过转速提升来响应 散热需求，1U 通常是 8 颗 4x4，2U 通常是 6 颗 6x6 或者 4 颗 8x8，4U 通常是 8 颗 8x8。

原理与理论架构来看，均热片与热管是相同的，是芯片级散热的重要元件。由于芯片功 率增加、芯片尺寸缩小，整体功率密度上升，相较于热导管，均温板平面式的应用使其 导热速度更加、导热效果更均匀。原理上来看，热管的热传导方式是一维的，是线的热 传导方式，而均热片的热传导方式是二维的，是面的热传导方式。此外，由于均热片是 扁平型的，可做成弯曲复杂的形状，不像热管仅能做成直管或弯管，且均热片可装置的散热鳍片相对较热管的鳍片多，因此转移热量更大。

热管、均热片下游应用领域广泛，应用涵盖伺服器、通讯基地台、车用、游戏机、PC 等 领域，近年更朝向车用、高速运算 HPC、AI 等的深化应用。 预计热管 2029 年市场规模将达到 38 亿美元，6 年 CAGR 为 4.6%。全球热管主要厂商有 Furukawa、Aavid、Fujikura、Cooler Master、AVC 等，全球前五大厂商共占有超过 70% 的市场份额。目前亚太地区是全球最大的热管市场，占有超过 45%的市场份额，之后是 欧洲和北美市场，二者共占有超过 40%的份额。根据 QYR 数据统计及预测，2022 年全球 热管市场销售额达到了 28 亿美元，预计 2029 年将达到 38 亿美元，年复合增长率 CAGR 为 4.6%。 预计均热板 2028 年市场规模将达到 17.82 亿美元，7 年 CAGR 为 14.20％。根据 QYR 数据 统计，全球均热板市场主要生产商有双鸿科技、尼得科、健策精密工业等企业，排名前 三的企业占全球市场约 50%的份额。其中中国是主要市场，占全球约 80%的市场份额。根 据 Global Information 数据统计，2021 年增加到 7.364 亿美元，预计到 2028 年达到 17.82 亿美元，7 年 CAGR 达 14.20％，整个市场 45% 被智能手机市场占据。

三、AI 大模型带来了多少液冷市场增量？

3.1 多样化新兴技术带动中国智能算力规模高速增长

我国大型及以上数据中心机架规模增长迅速，近年来我国数据中心机架规模稳步增长， 按照标准机架 2.5kW 统计，截至 2021 年底，我国在用数据中心机架规模达 520 万架，近 五年 CAGR 超 30%，其中大型及以上机架规模 420 万架，占比 80%。我国数据中心主要以 通用算力为主，随着 AI、边缘计算需求的提升，超算、智算数据中心数量有待增长。当 前通用算力机架规模占比超过 90%，超算中心主要应用于国家科研，商业场景较少；智 算中心逐步从早期实验探索走向商业试点，随着人工智能应用场景的丰富，预期规模增 速将达到 70%。

浪潮与 IDC 测算：2021 年中国智能算力规模达 155.2 每秒百亿亿次浮点运算（EFLOPS）， 2022 年智能算力规模将达到 268.0EFLOPS，预计到 2026 年智能算力规模将进入每秒十万 亿亿次浮点计算（ZFLOPS）级别，达到 1,271.4EFLOPS。2021 年中国通用算力规模达 47.7EFLOPS，预计到 2026 年通用算力规模将达到 111.3EFLOPS。2021-2026 年期间，预 计中国智能算力规模年复合增长率为 52.3%，同期通用算力规模的年复合增长率为 18.5%。

3.2 大模型训练+推理驱动液冷市场总量增加和边际增速提升

训练阶段：根据 OpenAI 团队发表于 2020 年的论文《Language Models are Few-Shot Learners》，训练 1 次 1746 亿参数的 GPT-3 模型需要的算力约为 3640 Petaflop/s-day， 假设当前大模型每次训练需要一个月的时间，则对应算力需求为 121petaflops。随着模 型参数增加和训练时间缩短，远期算力需求会有明显增长。AI 训练芯片参考英伟达 A100 参数，算力 15.67TFlops，有效算力约为 30%。 推理阶段：与用户活跃数、提问字数等参数有关。此处不考虑峰值，假设访问需求平均 分配在全天各个时段。随着 AI 应用深化，用户活跃数、模型参数会呈现明显增长，此外 访问时延降低。AI 推理芯片参考英伟达 T4 参数，算力 8TFlops，假设有效算力利用率 30%。

参考相应训练/推理芯片热设计功耗分别为 400/200W，且未来随着芯片性能呈正比例增 长，得到散热总需求。

计算结果表明，一个设计容量为 5MW、单机柜功率密度 20kW 的数据中心前期建设成本为 20 元/W，其中制冷系统占比为 35%，对应冷板式液冷成本在 7108 元/kW。浸没式液冷所 需要的绝缘冷却液成本较高，我们预计其成本在 25000 元/kW。

当前冷板式液冷技术成熟度较高，在液冷技术路线中处于主流，假设当前占比为 80%。 未来随着浸没式液冷技术成熟及，整体占比有望逐步提升。综合测算，AI 大模型训练+ 推理会带来 40 亿元的液冷市场空间，随着模型参数增加、使用推广，未来四年带来液冷 市场 60%+年复合增速。

根据我们测算，预计服务器散热模块规模至 2026 年能保持接近 30%的复合增长。基于以 下假设：1）IDC 预测 2026 年全球服务器出货量 1877 万台；2）AI 服务器的占比逐年提 升；3）随着功率增加，水冷渗透率提升，水冷服务器数量每年以 25%增长；4）随着功 率增加散热要求提升，风冷、水冷 ASP 价格逐年上涨，分别为 15%、10%。

四、投资分析

我们认为 AI 大模型有望引领算力需求升级，带动高功率密度的智算和超算中心建设，加 速配套设施液冷系统导入市场，未来伴随新建数据中心建设和存量数据中心改造，整体 渗透率有望快速提升。当前液冷行业仍处在发展早期，看好在技术+产能领先布局的厂商。

4.1 主线一：华为电气-艾默生系的专业第三方温控厂商

国内机房空调市场一超多强，维谛技术龙头地位稳固。据 ICT Research 数据，2019 年 国内机房空调市场维谛技术市占率 30%左右，佳力图、艾特网能、依米康、华为和英维 克各占 10%左右。维谛技术前身是艾默生网络能源，在数字基础设施领域深耕多年，连 续 16 年在国内机房空调市场排名第一。全球范围内，维谛技术有广泛的客户基础，目前 在网运行超过 100 万套空调产品，未来存量数据中心产品替换具有规模优势。

艾默生系公司普遍具备基础的散热技术平台，且拥有技术横向复用、业务横向开拓的能 力。艾默生系诞生一批国内电力电子技术龙头公司，如汇川技术、麦格米特等，基于电 力电子技术，聚焦在细分领域的应用，并逐步实现场景化的扩张，市值由十亿级走向百 亿和千亿级。我们认为，艾默生系公司普遍是聚焦行业的领头羊，具备领先于行业的技 术研发和产品推广，一方面基于多年的产业洞察，对技术研发具备前瞻性，另一方面形 成平台化的布局，赋能多行业应用。从温控产业来看，行业龙头维谛技术是来源于艾默 生网络能源的独立上市，英维克、依米康和艾特网能等公司创始人均来自力博特-华为电 气-艾默生体系，也是国内最早从事精密温控空调研发设计，对行业 know-how 理解深刻， 定制化能力和平台化响应能力较强。

英维克：国内精密温控龙头，端到端全链条液冷布局

公司深耕精密温控领域，产品矩阵丰富，机房与机柜温控份额领先。公司是