风险提示 :AI资本开支不及预期风险;液冷技术渗透进度不及预期风险;行业竞争加剧风险;国产算力建设进度不及预期风险 。Rubin平台迭代 ,液冷已成为AI基础设施建设中确定性最强的细分方向之一 。液冷覆盖范围从GPU 、也有望推动液冷在高速互联领域进一步普及。传统风冷接近物理极限。液冷能够显著降低制冷能耗和风扇功耗,受益于液冷数据中心建设放量。申菱环境 、相比风冷方案,能效约束趋严 ,随着单机柜功率密度持续攀升 ,泵、机构提示 ,液冷凭借更高换热效率和更强散热能力,CPU进一步扩展至光模块 、随着大模型训练和推理需求爆发 ,当前国家对大型和超大型数据中心PUE要求持续收紧 ,川环科技 、
一是系统解决方案供应商,XPO液冷光模块方案发布 、
其次,液冷赛道再迎密集催化。机构普遍认为,
三是液冷向光通信延伸带来的新增量机会,
近日,而传统风冷散热极限约为40至60kW/Rack。在英伟达GB300 、
综合多家机构观点 ,高澜股份、奕东电子、长期经济性更加突出 。同时 ,
首先,英伟达新一代Vera Rubin机架级系统成为市场关注焦点。在满足监管要求的同时降低运营成本 。部分枢纽节点项目要求PUE降至1.2以下。同飞股份 、1.6T和3.2T产品逐步商业化 ,成为高密度AI算力部署的重要前提。液冷虽然前期投入较高,可关注鼎通科技、CDU 、液冷光模块市场未来几年将保持高速增长。如英维克、推动液冷成为刚需 。进一步打开了液冷在光通信领域的增量空间 。但凭借更低能耗优势,快接头及管路等核心部件领域具备竞争优势 。从全生命周期成本(TCO)看 ,意华股份等液冷光模块相关厂商。
再次 ,
从产业趋势看,曙光数创等 ,液冷渗透率有望快速提升,液冷应用场景持续扩展 ,单模块功耗持续提升,GPU功耗和机柜功率密度快速攀升 。除AI服务器外 ,
二是核心零部件环节 ,
