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“液”压全场,AI刚需带火液冷,概念股集体“沸腾”

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AI中国

AI技术专栏作家 | 发布了 246 篇文章

8月18日,A股液冷概念再度上涨,带动相关概念股大幅上涨。其中,曙光数创(872808)30CM涨停,方盛股份(832662)上涨22.07%、冠龙节能(301151.SZ)、高澜股份(300499.SZ)、锐捷网络(301165.SZ)、润和材料(300727.SZ)实现20CM涨停,银轮股份(002126.SZ)、英维克(002837.SZ)等实现10CM涨停。

从市场表现看,液冷概念持续活跃,中证报指出,随着算力密度的不断提升,数据中心及算力设备的散热问题日益突出。液冷技术作为解决高密散热的核心方案,市场需求呈现爆发式增长,引起市场关注。

适用于多领域

目前,随着AI算力需求激增,液冷技术也成为AI行业“刚需”。 数据中心作为能耗大户,其PUE(电源使用效率)值受到政策与成本的双重约束。液冷技术(尤其是冷板式、浸没式)能够显著降低散热能耗,将PUE轻松压降至1.1-1.2的超低水平,远优于风冷的1.5以上。这不仅响应了国家绿色数据中心建设的要求,更能为运营商节省巨额电费开支,经济性日益凸显。

IDC数据显示,2024年中国液冷服务器市场规模达23.7亿美元,同比增长67%,预计2024年至2029年复合增长率达46.8%,2029年将突破162亿美元。三大运营商2025年液冷数据中心渗透率从14%跃升至26%,订单排期已延至2026年。

与此同时,液冷技术在动力电池热管理中也被广泛应用。2024年中国新能源汽车热管理市场规模达771亿元,液冷系统单车价值量是传统燃油车的3倍,预计2025年市场规模将达1050亿元。

此外,储能领域成为液冷技术第二增长曲线,2025年中国液冷储能市场规模突破700亿元;新能源汽车充电桩液冷模块价格降至3000元/kW,推动通信领域应用增长189%;边缘计算场景中,5G基站液冷改造项目招标量同比增长217%,液冷技术有效解决高温高湿环境下的散热难题。

竞争优势显著

中国液冷企业已建立全球竞争优势。

在技术方面,中国液冷企业在浸没式液冷、冷板式液冷等关键领域实现突破,技术指标达到国际顶尖水平。在全球液冷专利TOP20榜单中,华为、浪潮、中科曙光等7家中国企业上榜,占比35%,尤其在浸没式液冷领域占据55%的专利份额。

在成本方面,中国企业通过自产核心部件大幅降低成本,且依托全球最大的新能源、数据中心市场,实现规模化量产。

值得一提的是,尼龙替代金属在液冷部件中广泛应用,成本降低30%至50%,泄漏风险减少90%,国产化率从不足10%提升至30%以上。这种材料革命不仅降低系统成本,还提升了产品可靠性,成为全球液冷行业的重要趋势。

在产业链方面,中国液冷产业覆盖从冷却液(巨化股份)、核心部件(飞龙股份的电子泵占CDU价值量35%~40%)到系统集成(工业富联、英维克)的完整产业链。

在政策方面,中国“东数西算”工程要求新建数据中心PUE低于1.25,2025年进一步要求50%以上项目采用液冷技术,地方补贴最高达30%。工商银行、国家电网等企业计划未来三年改造数百个液冷数据中心,直接拉动市场需求。

上市公司各有所长

目前,A股液冷板块已有120只成分股,板块总市值达3.66万亿元,各个企业都在行业内发挥着自己的作用。

英维克提供精密温控节能解决方案,覆盖数据中心、储能、新能源、轨道交通等领域。公司拥有行业领先的全链条液冷技术,全链条液冷解决方案支持高密度算力场景,自研的SoluKing液冷工质2.0耐腐性高效提升,适配储能和数据中心高可靠性需求。

曙光数创专注于数据中心液冷解决方案,特别是浸没相变液冷技术,服务字节跳动、腾讯等头部互联网企业,交付整栋液冷智算中心。公司是国内首个实现浸没相变液冷规模化应用的企业,自研相变冷却液,成本较氟化液大幅降低,热传导效率高效提升,在国内浸没相变液冷市场占有率名列前茅。

银轮股份包含储能和数据中心液冷产品等,将液冷业务作为第三成长曲线全力支持发展。公司拥有全球领先的不锈钢油冷器低铜无铜钎焊接技术和铝合金油冷器低钎无钎焊接技术,这些焊接技术是液冷系统制造中不可或缺的关键工艺。此外,公司独创了“微通道相变液冷”技术,散热效率较传统方案提升 3 倍,单机柜散热功率突破 100kW,满足 NVIDIA H100 GPU 集群需求。

高澜股份聚焦液冷散热解决方案,主要应用于新能源、储能、数据中心领域。与宁德时代、比亚迪等电池厂商合作,提供储能液冷系统,同时服务字节跳动、腾讯等数据中心客户。公司是国内较早布局储能液冷的企业,掌握液冷系统设计、工质配方等核心技术,推出的12U 浸没液冷模组支持单机柜200kW散热。

本文来自微信公众号“览富财经网”,作者:览富财经网,36氪经授权发布。

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评论 (128)

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AI爱好者

2小时前

这个更新太令人期待了!视频分析功能将极大扩展AI的应用场景,特别是在教育和内容创作领域。

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开发者小明

昨天

有没有人测试过新的API响应速度?我们正在开发一个实时视频分析应用,非常关注性能表现。

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AI前线 作者

12小时前

我们测试的平均响应时间在300ms左右,比上一代快了很多,适合实时应用场景。

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科技观察家

3天前

GPT-4的视频处理能力已经接近专业级水平,这可能会对内容审核、视频编辑等行业产生颠覆性影响。期待看到更多创新应用!