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机构看涨液冷板块:云厂商开支爆增

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xinwen.mobi 发表于 2025-8-12 23:44:34 | 显示全部楼层 |阅读模式
机构看涨液冷板块的核心逻辑在于云厂商资本开支爆发式增长与液冷技术渗透率快速提升的共振。以下是基于行业动态、技术趋势及市场数据的深度分析: 一、云厂商开支激增:AI算力需求驱动硬件升级北美四大云服务商(谷歌、Meta、微软、亚马逊)2025年第二季度资本开支同比暴增64%,总额突破958亿美元,创历史新高。这一现象的本质是AI大模型训练与推理对算力的指数级需求,倒逼云厂商加速数据中心基础设施升级。具体表现为:算力军备竞赛:谷歌云业务收入同比增长32%,微软Azure收入增长34%,均显著高于行业平均水平。为支撑千亿级参数模型训练,云厂商需采购大量高功耗AI芯片(如英伟达H100、B100单卡功耗超1200W),而传统风冷方案已无法满足散热需求。液冷成为刚需:AI服务器单机柜功耗从传统的10kW跃升至50kW以上,部分超算中心甚至突破100kW。液冷技术凭借散热效率高(液体导热能力是空气的3000倍)、能耗低(PUE可降至1.05-1.15)等优势,从可选方案变为必选项。 二、液冷市场爆发:千亿级赛道开启高增长周期1. 市场规模与增速     全球市场:2023年液冷市场规模约50亿元,预计2028年达500亿元,年复合增长率41%。Gartner预测,2025年50%的数据中心将采用液冷技术。   中国市场:2025年液冷服务器规模预计达33.9亿美元(同比+42.6%),2025-2029年CAGR约48%。到2027年,中国液冷市场规模有望突破347亿元,年复合增长率52.3%。2. 技术路线与成本对比     冷板式液冷:占当前市场90%份额,初期投资约7100元/kW,改造成本低、兼容性强,适合现有数据中心升级。例如,阿里云张北数据中心采用冷板式液冷,PUE降至1.09,年省电2亿度。   浸没式液冷:散热效率更高(PUE可低至1.02),但初期投资达12000元/kW,主要用于新建超算中心。微软Azure采用浸没式方案,年节能成本超500万美元。3. 产业链机会     上游材料:冷却液(氟化液、矿物油)、导热材料(石墨烯、均热板)等,代表企业包括巨化股份、滨化股份。   中游设备:冷板、CDU(冷却分配单元)、泵阀等核心组件,英维克、高澜股份等企业订单量增长3倍以上。   下游集成:液冷系统集成商(如曙光数创、中科曙光)深度绑定云厂商,2023年曙光数创市占率达61.3%。 三、政策与生态:双重红利加速技术普及1. 政策驱动     - 中国“东数西算”工程要求新建数据中心PUE≤1.3(一线城市1.15),液冷成为达标关键技术。国家发改委等七部门明确支持液冷技术在绿色数据中心的应用,符合条件的项目可获税收抵免和专项贷款。   - 美国《通胀削减法案》为液冷数据中心提供最高30%的税收补贴,推动Vertiv等企业加速布局。2. 生态协同     - 阿里云与英特尔合作开发浸没式液冷方案,实现芯片与散热系统的深度适配。英伟达与Vertiv联合推出冷板+浸没混合方案,适配Blackwell架构GPU。   - 国内企业通过国产化替代降低成本,如中石化开发廉价矿物油(成本50美元/L),替代进口氟化液。 四、投资逻辑与风险提示1. 核心标的     国际龙头:Vertiv(NVDA核心供应商,订单排至2027年,2025年EPS增速35%)。   国内龙头:英维克(液冷业务收入翻倍,2025年目标价36-38元)、中科曙光(浸没式液冷市占率第一)。   新兴标的:思泉新材(液冷板产品通过英伟达验证,国金证券目标价166.67元)。2. 风险因素     技术路线不确定性:冷板与浸没式竞争格局未定,部分厂商可能押注错误方向。   成本压力:铝、铜等原材料价格上涨导致毛利率下滑,英维克2025年Q1毛利率同比下降3.05个百分点。   供应链风险:冷却液核心材料六氟丙烯酸酯80%产自中国,若关税升至25%,Vertiv毛利率或缩水7%。 五、未来趋势:从数据中心到新兴场景1. 储能与边缘计算     - 液冷技术开始向储能领域渗透,如康定算力园区配套的100MW/200MWh储能电站,通过液冷实现绿电供应与算力需求的毫秒级匹配。   - 边缘计算场景下,液冷可降低网络带宽压力,提升数据处理实时性,华为、浪潮已推出边缘液冷解决方案。2. 成本下降与渗透率提升     - 随着技术成熟,液冷系统成本预计未来5年下降40%,中小型数据中心有望逐步采用。到2030年,全球液冷数据中心渗透率将从20%提升至65%。结论:液冷板块正处于技术突破-政策支持-需求爆发的三重红利期,云厂商开支激增与AI算力需求形成长期增长动能。投资者可重点关注技术壁垒高、客户资源优质的龙头企业,同时警惕短期估值过高与技术路线风险。随着液冷从数据中心向储能、边缘计算等场景扩展,该赛道有望成为贯穿AI时代的核心主线。
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