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AI算力中心背后,一场价值千亿的"制冷战争"

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8月底,英伟达最新财报电话会上,老黄确认最新的一代硬件Vera Rubin已经开始发货,9月启动批量出货。

表面上看,这只是一次普通的财报会,但值得注意的是: 这次Vera Rubin的机柜,风扇一个都没有了, 单柜功耗干到了190千瓦以上,散热方案直接切成100%全液冷。

这个细节,其实反映了AI行业一个不太显眼,但却很重要的变化: “散热”这件事,真的开始成为了制约AI发展的命门。

在从前,尽管GPU的算力、功率仍在年年攀升,但风冷总体上还压得住,但根据业内的经验,风冷能压得住的单柜散热功率,大致也就是20—30千瓦。可现在,当新一代功耗更强的GPU问世后,风冷开始捉襟见肘。

举例来说:HPE版的GB200 NVL72单柜功耗132千瓦,其中115千瓦靠液冷带走,风冷只承担余下17千瓦。


其实不只是英伟达,就连国内的服务器,也开始更多地采用液冷的方式进行散热,

8月30日,就在英伟达财报会后的几天,国内首个浸没式液冷算力方舱,也在贵州贵阳投入运行。

当地算力中心的负责人介绍,使用传统风冷,计算一度电的任务,要额外花0.3到0.5度电进行散热; 使用全浸没式液冷,计算一度电的任务,额外只需要花0.15度电进行散热。

与液冷相比,传统的风冷不仅耗电,并且还很耗水,因为不少机房靠冷却塔蒸发水排热。不过,不少传统机房不仅耗电,还会消耗大量冷却水。

虽然在之前,人类也曾想过,找一些天然比较低温的地方,就像贵州的山洞、宁夏、内蒙,还有瑞典这样的高寒地带等等。

但这些天然就凉快的地方,终归是有限的。

自然界的水资源、低温地区有限,而数据中心功耗不断攀升的情况下,液冷,就成为了一种大势所趋的技术路线,

但问题是:真正的液冷,绝非将服务器泡在冷却液里那么简单。


液冷的关键

如果要给液冷这项技术,挑几个最关键的部分,那这三个部分分别就是 冷板、CDU、快接头;这也是液冷产业链中,价值最高的三个环节。

因为这三个环节,刚好卡住了液冷系统的 "入口、心脏、关节",缺一不可,且每个都有极高的技术壁垒和不可替代性。

如果用木桶理论来比喻,它们分别决定了液冷系统的散热上限、可靠性和稳定性。

首先是冷板。

这个东西,实际上就是那个直接贴在芯片上、负责把热量"吸"进液体里的部件。液冷产业链里有一个价值规律: 离GPU越近的地方,越难做,价值也越高。

这也是为什么,冷板的价值,占了整个液冷系统成本的 32%-40%,是最大的一块蛋糕。而冷板难做的原因,其实不在那块“板子”的材料,而在于热量能不能快速从材料表面传给液体,

因为固体壁面把热量传给液体的热阻,是固体之间热量传导的几十倍,甚至上百倍——高端AI芯片用的冷板是微通道结构,内部有密密麻麻的,比头发丝还细的水道(0.2mm级别),一块冷板的加工良率,直接决定了成本。


再者就是CDU——冷却液分配单元

这部分,相当于是液冷系统的"心脏和大脑", 分配流量、调节温度、保证冗余。

没有CDU,液冷只是一堆水管:CDU负责把冷却液按精确比例分配到每个机柜、每个节点,流量控制精度要求 ±2%。偏差大一点,某个节点就可能过热宕机。

因为CDU要实时采集温度、压力、流量、电导率这些数据,所以不能用机械泵,而要带AI算法的流体控制系统。

这里的难点在于:这些变化不是瞬时同步的。

温度变化有热惯性,压力波在管路里传播有水锤效应,CDU需要动态调节泵速、阀门开度,还要在漏液时毫秒级切断故障回路。

这就需要极精准的物理耦合。

最后是快接头。

这是整个系统的“关节”,看似不起眼,却决定了整个液冷系统的可靠性。

这里举个家用PC的例子,大家就能明白了。 在PC上装过水冷的朋友,一定都知道,这些水冷往往都有连接水管与冷头的密封接头;分体水冷常用压紧接头,一体水冷主要是预装密封。这玩意儿要是质量不好,最后的结果,往往就是冷却液“滋”地溅出来,最后整个主板,甚至CPU也一起废了。

同样地,数据中心里也有几十万个液冷连接点。每个服务器节点都需要插拔维护,每次插拔都要求带压、零泄漏、可重复5000次以上。

家用PC关机后才能拔水管,数据中心要求在线维护,这些接头必须带着压力(内部有液体在流动)拔下来,不能漏一滴。

这需要极其精密的密封结构、自锁机构、残余压力释放设计。 背后涉及到的,是极高精度的机械加工、特种密封材料等工业技术。

围绕这三大液冷的关键部分,中外各厂商展开了一系列技术上的攻坚,也由此带动了一个庞大的千亿级产业链。


液冷的钱,被谁赚走了?

第一部分我们拆过,冷板、CDU、快接头三者吃掉液冷系统85%的成本。

但比成本占比更刺眼的,是这三个环节的市场集中度——全球高端市场长期被少数几家公司垄断,而且它们分属三个不同的"势力范围":台系把控冷板,欧美系把控CDU和快接头,部分龙头也因此维持着颇具吸引力的毛利率。

举例来说:按2025年全年口径,维谛营收102.3亿美元,毛利率36.3%;快接头厂商CPC的母公司Dover,毛利率为39.8%;台系散热企业奇鋐、双鸿的毛利率,则分别为25.81%、27.38%。


仔细观察这些海外龙头,会发现它们的护城河虽各不相同,但殊途同归——它们本质上卖的不是零件,而是“确定性”。

因为在液冷产业链里,零件价格永远只是小账,失效、泄露的风险才是真正的大账——一块冷板设计不当,可能导致GPU降频;一台CDU控制失灵,就可能影响数个机柜;一个几十或几百美元的快接头发生泄漏,可能威胁一整套价值数百万美元的服务器。因此,客户真正购买的不是一块铜板、一台水泵或者一个接头,而是“这套设备不会让昂贵算力停机”的确定性。

那这样的“确定性”,具体是怎么来的?

这就要提到这几家头部企业比较独到的地方。

其一,是设计的特别窍门。

头部厂商往往在GPU、服务器和机柜还没定型时就介入,根据芯片热源分布、机柜流量和设施水条件共同设计。

说白了,GPU一开始怎么设计的,他们就门清。

举例来说:维谛2024年与英伟达联合发布GB200 NVL72供电和冷却参考架构,支持单柜最高132千瓦。并且还参与了英伟达 COOLERCHIPS计划,双方历经三年共同研发,提出了业界首个将冷板液冷与浸没液冷耦合到同一系统中的机架式混合冷却方案,

同样地,CoolIT与英伟达的合作,也覆盖了从实验室研发到量产部署的全链条:这其中,不只是"硬件适配",还包括冷却液配方、健康监测算法等软实力,壁垒比想象中更深。

这样的好处是:把散热需求与机房条件对上,少走定型后再改冷板、换泵、返工的弯路。

第二个独到之处,就是量产一致性;

在液冷体系里,一件样品做到不漏并不难,难的是几十万件产品在钎焊、密封、压降和流量上都保持一致。要做到这些,靠的不是主观上的“精益求精”或者“严谨细心”,因为很多缺陷,根本不是认真就能看出来的。

真正决定性的优势,是材料、试验形成的工艺知识,以及可靠的测量。例如伊顿冷板采用数控加工、真空钎焊等工艺,出货前逐件检测泄漏和流量性能,这就直接把肉眼判断变成仪器验收。

最后,也是最重要的——是责任承接机制。

说白了,就是出了事能兜底。

CDU厂商不仅卖设备,还要负责水质、过滤、冗余、控制、现场调试和故障响应。举个例子,CoolIT的服务覆盖现场勘察、管路设计、系统压测与冲洗,以及投运后的维护和故障修复。

例如CoolIT团队介入改进流程,会全程将管路组装、冲洗提前放到工厂完成。客户买到的,既是设备,也是发现问题、把问题解决掉的工程队伍。


这套机制确保了障发生后,有人按约定定位、响应和修复,而不是由客户独自协调各家零件商;这三套机制,其实在液冷产业形成了一个互相强化的循环:越早进入共同设计、研发,就越早形成认证;有了认证与订单后,就可以在实际生产中,不断将量产一致性提上去;一致性、良率提高了,企业的记录就更好,就继续好的提前介入的资格。

面对这样的壁垒,中国企业,正在颇具中国制造业特色的打法,逐个撬开缺口。


中国制造的三把钥匙

虽然在液冷方面,国内相对起步较晚,但中国也确实有自己的优势。只不过这样的优势,并不是笼统的“产能大”,而是三种更具体的系统能力:

第一种能力,是跨界重组,换赛道切入。

像国内的三花智控、银轮股份、纳百川,在进入数据中心液冷之前,已分别积累了汽车热管理零部件、换热器及电池液冷板的研发和量产经验。材料、钎焊、密封和批量制造的能力,可以成为切入新场景的基础。

另一个例子,则是英维克。它在机房、通信和储能领域积累的,不只是一套制冷设备,还包括换热、流体输送、工质兼容性和系统控制能力。

根据公司披露,2020年其水冷机组已批量应用于储能,2024年又交付了面向5MWh储能系统的全链条液冷方案。

这些积累被整合进数据中心的Coolinside:从贴着芯片的冷板,到快接头、分水器、CDU,再到工质、管路和冷源,形成一套可以联合设计、测试、交付的系统。

这条路径的价值,在于用其他场景积累的技术,争取新平台的验证机会,再逐步进入共同开发。

第二种策略,是以单点效率,弥补系统缺失;

具体来说,这相当于是单项技术不占优的情况下,通过更密集的项目交付,加快积累故障数据、控制经验和工艺能力——也就是用更高的“经验生成速度”,追赶海外厂商更长的经验时间。

举例来说:浪潮信息与京东云联合开发液冷整柜并规模部署,同时将每台设备的生产测试接入制造执行系统,保留可回溯记录。

这样做的优势,是可以让下一批产品,用上上一批发现的问题进行优化,形成正向反馈。

第三类策略:是以效率、以时间换市场。

这就是国产企业更常见的打法:不等单个零件做到世界第一,而是同时布局冷板、管路、Manifold、CDU、快接头和控制系统。就算单项技术暂时不占优势,但是通过更快的联合开发、更高效的效率、更低整体交付成本进入项目;之后再用真实运行数据反过来改进单个部件。

浪潮信息2023年披露,通过管路与冷源预制,将施工时间从一个月缩至一周;某互联网客户的预制液冷项目四周交付。


类似的打法,也出现在科华数据与沐曦的合作中。科华2026年披露,其为沐曦创新中心建设冷板式液冷POD,把水泵、传感器和控制器集成进水力模块,在工厂预装预调,从需求对接、设计到交付只用了45天。

实事求是地说,虽然现在在“定标准”的战场上,中国短期内还很难取胜,但液冷这东西,和GPU最大的不同,就是它没有CUDA那样的护城河;

这意味着,只要关键部件性能达标,价格比别人低;供货能力更强;交付更快;你就可以在别人制定的标准里抢走别人的订单;

英维克提供了一个更具体的进展:英伟达官方文章已将其列入Blackwell基础设施生态伙伴,公司2026年半年报也明确披露UQD、MQD产品进入MGX生态。

目前,英维克已在2025年OCP全球峰会上,展出为Google定制开发的Deschutes 5 CDU。这至少意味着,中国厂商已经能围绕头部客户的具体需求开发产品。

这才是中国在液冷方面,真正有机会“赢”的地方:不是靠单个零件的神奇逆袭,而是把产业链协同,变成买得起、用得稳、交得快的算力基础设施。

▲星海情报局 AI重构世界专栏

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