AI数据中心液冷渗透率，预计2025年超过30%_风闻

本文由半导体产业纵横（ID：ICVIEWS）综合

液冷技术将从早期试点迈向规模化导入。

根据TrendForce最新液冷产业研究，随着NVIDIA GB200 NVL72机柜式服务器于2025年放量出货，云端业者加速升级AI数据中心架构，促使液冷技术从早期试点迈向规模化导入，预估其在AI数据中心的渗透率将从2024年14%，大幅提升至2025年33%，并于未来数年持续成长。

AI服务器采用的GPU和ASIC芯片功耗大幅提升，以NVIDIA GB200/GB300 NVL72系统为例，单柜热设计功耗(TDP)高达130kW-140kW，远超过传统气冷系统的处理极限，遂率先导入液对气(Liquid-to-Air, L2A)冷却技术。

受限于现行多数数据中心的建筑结构与水循环设施，短期内L2A将成为主流过渡型散热方案。随着新一代数据中心自2025年起陆续完工，加上AI芯片功耗与系统密度不断升级，预期液对液(Liquid-to-Liquid, L2L)架构将于2027年起加速普及，提供更高效率与稳定的热管理能力，逐步取代现行L2A技术，成为AI机房的主流散热方案。

目前北美四大CSP持续加码AI基础建设，于当地和欧洲、亚洲启动新一波数据中心扩建，同步建置液冷架构兼容设施，如Google（谷歌）和AWS（亚马逊云科技）已在荷兰、德国、爱尔兰等地启用具备液冷布线能力的模块化建筑，Microsoft（微软）于美国中西部、亚洲多处进行液冷试点部署，计划于2025年起全面以液冷系统作为标配架构。

随着液冷渗透率持续攀升，带动冷却模块、热交换系统与外围零部件的需求扩张。作为接触式热交换核心元件的冷水板(Cold Plate)，主要供应商包含Cooler Master（酷冷至尊）、AVC（奇鋐科技）、BOYD与Auras（双鸿科技），除BOYD外的三家业者已在东南亚地区扩建液冷产能，以应对美系CSP客户的高强度需求。

流体分配单元(CDU)为液冷循环系统中负责热能转移与冷却液分配的关键模块，依部署方式分为In-row（行间式）和Sidecar（侧柜式）两大类。Sidecar CDU目前是市场主流，Delta（台达电子）为领导厂商。Vertiv（维谛技术）和BOYD为In-row CDU主力供应商，其产品因散热能力更强，适用于高密度AI机柜部署。

快接头(QD)则是液冷系统中连接冷却流体管路的关键元件，其气密性、耐压性与可靠性是散热架构运作的安全稳定性关键。目前NVIDIA GB200项目由国际大厂主导，包括CPC、Parker Hannifin（派克汉尼汾）、Danfoss（丹佛斯）和Staubli（史陶比尔），以既有认证体系与高阶应用经验取得先机。

英特尔成立通用快接头互插互换联盟

8月20日，英特尔宣布通用快接头互插互换联盟成立，标志着液冷生态系统互操作性迈出关键性一步。该联盟首批认证合作伙伴包括英维克、丹佛斯、立敏达科技、蓝科电气和正北连接五家企业。

此次联盟成立旨在构建液冷行业统一标准。通过制定通用快接头规范，各厂商产品将实现互插互换功能。这一举措有望解决液冷系统兼容性问题，推动整个行业规模化发展。

英维克Coolinside全链条液冷解决方案已通过英特尔验证，具备从冷板到分水器的完整产品线。据悉，英维克已累计完成超500兆瓦液冷项目交付。丹佛斯等其他认证合作伙伴同样在各自专业领域具备技术实力。立敏达科技专注于连接器技术，蓝科电气在电气设备方面经验丰富，正北连接则在快速连接解决方案领域有所建树。

联盟成立后，各认证合作伙伴将围绕标准制定展开深度协作。通过技术交流与产品验证，进一步完善液冷系统互操作性规范。相关标准预计将在未来逐步推广至整个液冷产业链。

液冷技术在数据中心应用中重要性日益凸显。随着AI算力需求持续增长，液冷系统能够有效处理高功率密度服务器产生的热量，成为数据中心降低能耗的重要手段。业界预期，通用快接头标准的建立将降低液冷系统部署成本。用户可根据需求选择不同厂商产品进行组合，而无需担心兼容性问题。这种开放式生态模式有助于加速液冷技术在更多场景中的应用推广。

2026年全球AI液冷市场规模有望达到86亿美元

中金公司研报认为，AI大模型更新迭代以及应用落地驱动算力需求提升，芯片功耗与算力密度持续攀升，液冷凭借散热效率、部署密度等优势，正加速替代风冷逐步成为主流方案。预计2026年全球AI液冷市场规模有望达到86亿美元，实现市场规模的快速提升。

芯片层面，大算力需求推动芯片及服务器功率上行。以英伟达为代表的主流芯片厂商推出的芯片功耗快速提高，其中，GB300 Superchip最大TDP可达到1400W，而2017年推出的V100及2020年推出的A100最大TDP分别为300及400W。同时，国产AI芯片的功耗水平也逐步向300W甚至500W的水平提升。服务器层面，AI服务器通常采用CPU+GPU/ASIC等异构架构，使用大量高功率高性能芯片，整机功率大幅提升。以英伟达DGX B200服务器为例，其搭载8颗NVIDIA Blackwell GPU以更大限度地提高AI吞吐量，最大系统功耗可达到14.3kW，较通用服务器的功耗水平明显提升。

中金认为，在AI大模型的推动下，AI服务器需求有望维持高增，带动算力功率密度提升。根据TrendForce，2024年AI服务器出货量年增46%，预计2025年全球AI服务器规模将达到约210万台，年增约24.5%，AI服务器出货量占服务器市场比重由2024年的13%进一步提升至15%。

英伟达GPU的功耗水平逐步提升

单机柜功率密度快速提升，对系统散热能力提出更高的挑战。按照标准机柜（42U）放置4台DGX B200 AI服务器计算，对应单机柜功率超过50kW。根据Vertiv预测，2029年单个AI GPU机柜的功率将超过1MW，单个AI POD（假设单AIPOD为18台机柜，其中8台计算机柜，10台通信机柜）的功率将超过500kW，行业平均机柜功率密度预计将从当前15~25kw提升至超50kW。

功率密度演进

高温环境影响芯片等电子元器件的使用寿命，服务器散热系统具备高效能杠杆。高温环境会影响芯片等电子元器件的使用寿命，高温激发高能载流子会增大晶体管被击穿短路的概率，同时，晶体管性能会随着温度发生变化，高温可能导致部分电路由于性能改变无法正常工作，此外，高温提高电迁移影响导线工作寿命。根据NIISA发布的《绿色节能液冷数据中心》，电容温度每升高10℃，平均电子元器件的寿命会降低一半，（10℃法则），约55%的电子元器件故障是温度导致的。中金认为，服务器液冷散热系统具备高效能杠杆，以较低的成本占比保障数据中心高价值AI芯片的可靠性，在芯片及服务器功耗走高的背景下，渗透率有望持续提升。

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