前言:
随着AI算力需求的爆发式增长,高功耗芯片的散热问题日益凸显,传统风冷技术已难以满足高效散热需求,液冷技术因此成为AI数据中心的核心解决方案。AI液冷接头作为液冷系统中的关键连接部件,承担着保障冷却液高效循环、确保系统零泄漏的重要职责,其性能直接关系到整个散热系统的可靠性与能效。
在政策端,国家持续推进“东数西算”工程及绿色数据中心建设,对PUE能效指标提出严格要求,进一步加速液冷技术的普及。市场端,国内科技企业如阿里、腾讯、华为等纷纷加码智算中心建设,推动液冷接头需求持续攀升。目前,行业竞争呈现“外资主导、国产追赶”的格局,国际品牌仍占据技术高地,而银轮股份、英维克等国内企业正凭借产业链整合与专项技术突破,逐步提升市场竞争力。在AI与政策的双重驱动下,AI液冷接头行业正迎来蓬勃发展的战略机遇期。
1、AI液冷接头是液冷系统的关键连接部件之一
根据观研报告网发布的《中国AI液冷接头行业发展趋势研究与未来投资预测报告(2025-2032年)》显示,AI液冷接头作为液冷系统的关键连接部件,在多个领域发挥着重要作用。在数据中心,支撑着服务器的高效散热,保障AI任务稳定运行,提升整体可靠性;高性能计算集群借助它实现精准散热,确保复杂计算任务高效推进。
AI液冷接头主要分为直通型、L型接头。其中,直通型是AI液冷接头的主流类型,其占总市场需求量的80%,这是由市场规模、技术成熟度、场景普适性共同决定的。直通型接头的核心结构是两端开口一致、轴线平行的圆柱形通道,主要用于实现流体“直线传输”,结构相对简单、对称性高。其加工需求集中在高精度圆柱面螺纹及密封面的成型,对批量生产效率要求极高。
L型接头的核心结构是“L”形转折通道,主要用于改变流体流动方向以适应AI服务器机柜内“空间有限、布局复杂”的安装需求,其加工难点在于转折部位的精度控制与多维度尺寸的协调,对复杂形状的一次成型能力要求极高。
数据中心液冷头加工对机床的需求
资料来源:公开资料整理
在产业链方面,AI液冷接头行业上游是金属/塑料原材料、密封圈(橡胶、硅胶)、精密加工设备;下游则包括液冷板/液冷机箱、服务器、数据中心及最终用户(AI公司、互联网大厂)。
AI液冷接头行业产业链图解
资料来源:观研天下整理
2、AI算力需求引爆,我国AI液冷接头行业将蓬勃发展
随着AI算力需求的爆发,当前主流的AI训练与推理芯片单卡功耗已突破700W,推动单机柜功率密度向50kW至100kW迈进,传统风冷技术因散热效率低、能耗高、噪音大等问题已无法满足散热需求。在此背景下,液冷技术尤其是接触式冷板方案,因其高效散热能力成为必然选择。
与此同时,我国“东数西算”工程对数据中心能效提出严格要求,东部核心节点PUE需低于1.25,而液冷技术可将PUE显著降至1.1–1.2,既符合政策导向,又能为运营商大幅降低能耗成本,经济效益日益凸显。
国家层面对数据中心能效要求逐年提高
|
时间 |
政策 |
具体要求 |
|
2017年 |
《“十三五”节能减排综合工作方案》;《关于加强“十三五”信息通信业节能减排工作的指导意见》 |
国务院:新建大型云计算数据中心PUE<1.5;工信部:2020年,新建大型、超大型数据中心PUE<1.4 |
|
2019年 |
《关于加强绿色数据中心建设的指导意见》 |
工信部、国管局、能源局:2022年,新建大型、超大型数据中心PUE<1.4 |
|
2020年 |
《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》 |
发改委、工信部、能源局:大型、超大型数据中心PUE<1.3 |
|
2021年 |
《新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023年)》;《绿色数据中心政府采购需求标准(试行)》 |
工信部:2021年,新建大型及以上数据中心PUE<1.35;到2023年,新建大型及以上数据中心PUE<1.3,严寒和寒冷地区力争降<1.25;财政部、生态环境部:2023年6月起,数据中心PUE≤1.4,2025年起,数据中心PUE≤1.3。 |
|
2022年 |
《信息通信行业绿色低碳发展行动计划(2022-2025年)》 |
工信部、发改委、财政部等:到2025年,全国新建大型、超大型数据中心PUE<1.3;改建核心机房PUE<1.5 |
|
2024年 |
《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》 |
发改委、工信部、能源局、数据局:2025年底,全国数据中心平均PUE<1.5;新建及改扩建大型和超大型数据中心PUE<1.25;国家枢纽节点数据中心项目PUE<1.2。 |
资料来源:观研天下整理
此外,国内科技企业持续加码AI数据中心建设,每个液冷服务器机柜需部署成百上千个精密可靠的液冷接头,从而推动该部件迎来海量且持续增长的市场需求。
我国科技企业AI数据中心建设布局汇总
|
企业集团 |
建设/运营主体 |
战略定位/品牌 |
核心举措与布局 |
技术/模式特点 |
区域布局 |
|
阿里巴巴 |
阿里云 |
“两中心一平台”(智算+通算中心,AI平台) |
1.持续加码建设张北、河源、乌兰察布等超级智算中心。2.大规模采购高性能AI芯片,集群规模达万卡级。3.推出通义千问大模型,驱动内部算力需求。 |
算力集约化;云智一体;自研大模型驱动 |
华北(张北、乌兰察布);华南(河源);华东(杭州) |
|
腾讯 |
腾讯云 |
“向量数据库+模型服务”驱动的云上智算 |
1.在天津、上海、重庆等地新建/扩容大型智算中心。2.自研“星脉”计算架构,追求高能效比。3.推出Hunyuan大模型,并大力推广“模型即服务”(MaaS)。 |
存储与计算协同;自研网络与调度;强调性价比与能效 |
华东(上海);华北(天津);西南(重庆) |
|
百度 |
百度智能云 |
“AI原生”算力基础设施 |
1.阳泉、保定智算中心已建成并持续扩容。2.自研“百舸”AI异构平台及AI大底座。3.文心大模型迭代及文心一言应用生态拉动算力消费。 |
AI原生架构;软硬一体优化;大模型生态闭环 |
华北(阳泉、保定) |
|
华为 |
华为云/昇腾 |
“全栈AI”国产化算力 |
1.打造基于昇腾芯片的AI计算集群(Atlas900)。2.在贵安、乌兰察布等地建设核心枢紐节点。3.通过“盘古”大模型及“星河”AI网络,提供一站式解决方案。 |
软硬件全栈自研;全国产化产业链;生态绑定深 |
全国(贵安、乌兰察布、芜湖等) |
|
字节跳动 |
火山引擎 |
“弹性算力”服务内外需求 |
1.大规模自建数据中心,支持抖音、TikTok等业务的AI推荐算法。2.火山引擎对外输出公有云与弹性算力服务。;3.自研大模型(豆包)及云雀大模型,推动算力内需。 |
业务需求驱动;弹性公有云服务;内外需并举 |
中西部(张北、怀来)及多个边缘节点 |
|
运营商(移动、电信、联通) |
移动云、天翼云、联通云 |
“国家算力网”主力军 |
1.积极响应“东数西算”,在枢纽节点大规模建设智算中心。2.主打“算网融合”,提供全国一体化算力调度服务。3.纷纷推出自有大模型(如移动“九天”),探索业务增量。 |
网络资源垄断优势;国家队身份;算力网络化 |
全国“东数西算”八大枢纽节点 |
资料来源:观研天下整理
3、我国AI液冷接头行业竞争格局:“外资主导,国产追赶”
当前,我国AI液冷接头领域的竞争格局呈现出“外资主导、国产追赶”的鲜明态势。第一梯队由圣戈班(Vesta)、Swagelok等国际品牌占据,它们凭借深厚的技术积淀,在高端市场树立了产品可靠性与一致性的标杆,但其价格高昂与交货周期长的问题也为其他竞争者留下了市场空间。
面对这一机遇,国内企业正快速追赶:一批上市公司如银轮股份、飞荣达等,利用其资本与产业链整合优势,将液冷接头作为整体散热解决方案的核心部件进行重点布局;同时,以英维克、高澜股份为代表的专业创新企业,则凭借在特定温控领域的深厚积累,通过自主研发与投资延伸,力争在液冷细分市场实现技术突破与差异化竞争。
我国主要国产企业技术优势与市场定位汇总
|
企业类别 |
代表企业 |
技术优势/核心能力 |
市场定位与策略 |
|
上市公司(产业链布局) |
银轮股份 |
具备从换热器、冷板到接头的全链条液冷部件研发与制造能力,热管理技术底蕴深厚。 |
定位为液冷系统解决方案供应商,依托现有客户渠道和规模化生产能力,进行横向拓展。 |
|
飞荣达 |
在电磁屏蔽与导热材料领域领先,正向液冷结构件(含接头)延伸,具备材料与结构协同设计能力。 |
聚焦于通信服务器与数据中心市场,提供“材料-部件”一体化产品组合。 |
|
|
中石科技 |
拥有导热材料、均温板及液冷组件技术,致力于提供包括接头在内的综合性热管理方案。 |
瞄准消费电子、通信设备等高端市场,定位为平台型热管理厂商。 |
|
|
专业/创新企业 |
英维克 |
在机房温控与机柜液冷领域技术领先,具备成熟的液冷系统集成经验,对接头性能要求理解深刻。 |
定位为数据中心全链条液冷设施供应商,以系统带动核心部件(含接头)的自主研发与配套。 |
|
高澜股份 |
长期深耕电力电子装置液冷,具备扎实的液冷产品设计与大批量交付经验。 |
专注于电力、储能等工业领域,并积极将液冷技术拓展至数据中心市场。 |
资料来源:观研天下整理(WYD)
【版权提示】观研报告网倡导尊重与保护知识产权。未经许可,任何人不得复制、转载、或以其他方式使用本网站的内容。如发现本站文章存在版权问题,烦请提供版权疑问、身份证明、版权证明、联系方式等发邮件至kf@chinabaogao.com,我们将及时沟通与处理。









