源達投資策略：建議關注人工智能和數字經濟推動算力基礎設施建設浪潮

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　　來源：源達

　　投資要點：

• 液冷温控技術多路線並行，市場應用已逐步成熟

　　液冷技術主要有浸沒式、噴淋式和冷板式三種技術。浸沒式和噴淋式液冷是接觸式液冷技術，冷卻液體與發熱器件直接接觸。而冷板式液冷是非接觸式液冷技術，冷卻液體與發熱器件不直接接觸。目前冷板式液冷技術技術成熟度最高，可靠性和兼容性好；浸沒式液冷技術節能性更優，且佔地緊湊，但應用成熟度低於冷板式，且維護成本高；噴淋式液冷技術目前應用仍較少。

• 液冷温控技術優勢顯著，順應算力擴建浪潮

　　人工智能變革和數字經濟轉型趨勢下，數據中心往高能耗、高密度方向發展，液冷技術應用漸廣。傳統的風冷方式只能滿足2.7kW/機櫃的數據中心散熱需求，無法適應中高密度數據中心需求。液冷技術利用高比熱容的特點和對流傳熱的能力，可以滿足2.7-30kW/機櫃的數據中心散熱需求，解決超高熱流密度的散熱問題。人工智能行業打開算力缺口，算力基礎設施建設如火如荼，對服務器性能要求提升，液冷温控技術市場有望快速擴容。

　　國家層面出臺相關政策，對數據中心節能性提出要求

　　在國家層面，政策從算力集約化和綠色化出發，明確提出鼓勵數據中心部署液冷系統。數據中心PUE是衡量數據中心環境能耗的指標，除IT設備外，數據中心運行能耗主要來自制冷系統。因此降低能耗的關鍵在於製冷設備的節能性，傳統風冷技術PUE極限值為1.25，液冷技術的PUE可低於1.1。液冷技術作為兼具節能性和散熱性的綠色温控技術，成為國家及地方政策鼓勵採用的重要節能技術，在未來有望迎來更多應用。

　　國內液冷技術已較為成熟，全球競爭力逐步增強

　　國產液冷技術公司中英維克、曙光數創和華為進入全球TOP10行列。根據QYResearch數據，2023年全球數據中心液冷技術市場約為19.82億美元。全球數據中心液冷技術生產商主要包括Vertiv、Stulz、Midas Immersion Cooling、Rittal、英維克等。頭部效應較為集中，2023年全球市場CR5/CR10分別為40%/57%。2023年國內公司中，英維克市場份額居於全球第五位，曙光數創和華為進入全球TOP10行列，已具備一定全球競爭力。

　　投資建議

　　人工智能和數字經濟推動算力基礎設施建設浪潮，數據中心逐步往高密度和高耗能趨勢發展，對液冷等新型節能温控技術需求增長。建議關注：英維克等。

　　風險提示

　　下游政策導向不及預期的風險；下游需求不及預期的風險；競爭格局惡化的風險。

一、液冷温控技術多路線並行，市場應用已逐步成熟

液冷技術主要有浸沒式、噴淋式和冷板式三種技術。浸沒式和噴淋式液冷是接觸式液冷技術，即將冷卻液體與發熱器件直接接觸的一種液冷實現方式。而冷板式液冷是非接觸式液冷技術，即冷卻液體與發熱器件不直接接觸的一種液冷實現方式。目前冷板式液冷採用微通道強化換熱技術具有極高的散熱性能，行業成熟度最高；而浸沒式和噴淋式液冷實現了100%液體冷卻，節能效果更優。

液冷系統通用架構中，室外側包含冷卻塔、一次側管網、一次側冷卻液；室內側包含CDU、液冷機櫃、ICT設備、二次側管網和二次側冷卻液。

圖1：液冷系統通用架構

資料來源：《中興通訊液冷技術白皮書》，源達信息證券研究所

目前冷板式液冷技術仍是市場主流，應用最為成熟。冷板式液冷技術在三種主流液冷方案中技術成熟度最高，可靠性和兼容性好，但系統設計時需考慮現有設備器件佈局，且機櫃功耗低時節能不顯著；浸沒式液冷技術節能性和可靠性更優，且佔地緊湊，但應用成熟度低於冷板式，且維護成本高；噴淋式液冷技術成熟度最低，目前應用仍較少。

表1：三種主流液冷技術的優劣勢及發展現狀對比

液冷技術	應用場景	行業應用現狀	技術優勢	技術瓶頸
冷板式	單櫃功率大於等於15kW，PUE為1.15-1.2	現階段成熟度最高，供應鏈最完善，市場應用最廣	可靠性高、維護方便；對現有機房的改造工程小，機房適應性高	機櫃功耗較低時，節能收益不顯著；液冷系統設計需要考慮現有設備的器件佈局
浸沒式	單櫃功率大於等於80kW；PUE為1.04-1.1	現階段行業應用成熟度不高，供應鏈相對完善，市場應用不斷擴展	散熱效率高，機房PUE相比於冷板式液冷更低；所有器件均浸沒於液體中，液冷結構設計相對簡單	光纜接口浸入介質流體中時會出現信號完整性、信號耗損等問題；需要配置單獨的專用維護設備進行單板清洗、廢液處理；對環境潔淨度要求高，灰塵混入液體將導致硬件故障
噴淋式	單櫃功率大於等於30kW；PUE為1.05-1.1	現階段成熟度最低，供應鏈仍在發展，市場應用案例較少	加強了芯片表面與冷卻液之間的對流換熱，散熱效率更高；冷卻液集中收集在儲液箱中，冷卻液需求量較浸沒式少	光纜接口浸入介質流體中時會出現信號完整性、信號耗損等問題；噴淋過程中冷卻液會出現飄逸，從而對機房及設備環境產生影響

資料來源：《液冷數據中心硬件系統集成技術方案探討》，源達信息證券研究所

冷板式液冷是通過液冷板（通常為銅鋁等導熱金屬構成的封閉腔體）將發熱器件的熱量間接傳遞給封閉在循環管路中的冷卻液體，通過冷卻液體將熱量帶走的一種散熱形式。冷板式液冷系統主要由冷卻塔、CDU、一次側&二次側液冷管路、冷卻介質、液冷機櫃組成；其中液冷機櫃內包含液冷板、設備內液冷管路、流體連接器、分液器等。

圖2：冷板式液冷系統基本框架

資料來源：《中興通訊液冷技術白皮書》，源達信息證券研究所

浸沒式液冷是以冷卻液作為傳熱介質，將發熱器件完全浸沒在冷卻液中，發熱器件與冷卻液直接接觸並進行熱交換的製冷形式。浸沒式液冷系統室外側包含冷卻塔、一次側管網、一次側冷卻液；室內側包含CDU、浸沒腔體、IT設備、二次側管網和二次側冷卻液。使用過程中IT設備完全浸沒在二次側冷卻液中，因此二次側循環冷卻液需要採用不導電液體，如礦物油、硅油、氟化液等。

圖3：浸沒式液冷系統基本框架

資料來源：《中興通訊液冷技術白皮書》，源達信息證券研究所

噴淋式液冷是面向芯片級器件精準噴淋，通過重力或系統壓力直接將冷卻液噴灑至發熱器件或與之連接的導熱元件上的液冷形式，屬於直接接觸式液冷。噴淋式液冷系統主要由冷卻塔、CDU、一次側&二次側液冷管路、冷卻介質和噴淋式液冷機櫃組成；其中噴淋式液冷機櫃通常包含管路系統、布液系統、噴淋模塊、回液系統等。

圖4：噴淋式液冷系統基本框架

資料來源：《中興通訊液冷技術白皮書》，源達信息證券研究所

二、液冷技術較傳統風冷技術，節能性和散熱性兼優

液冷技術相較於傳統風冷技術，具有低能耗、高散熱、低噪聲和低TCO等優點，符合數據中心高能耗、高密度的發展趨勢：

1）高效散熱：液體的冷卻能力是空氣的1000-3000倍，使得液冷技術更適用於高能耗、高功率的服務器應用場景。

2）節能降耗：液冷系統可實現更高能效比，降低數據中心能耗。液冷技術（尤其是浸沒式液冷）可將數據中心的PUE值降至1.2以下，相較於傳統風冷技術，可以節省電量30~50%。

3）提高設備可靠性：液冷技術可以減少因高温引起的設備故障，延長服務器的使用壽命，並避免因風扇引起振動和噪音。

4）節省空間：液冷技術允許更緊湊的服務器佈局，無需像風冷那樣需要較大的空氣流通空間，從而節省了數據中心的佔地面積。

5）提高功率密度：液冷技術可以支持更高的機架功率密度，滿足高性能計算和AI應用的需求。浸沒式液冷方案可以將單機架功率提升到100kW甚至200kW以上。

圖5：傳統風冷技術與液冷技術原理對比

資料來源：曙光數創招股説明書，源達信息證券研究所

圖6：液冷技術散熱能力顯著優於風冷技術	圖7：液冷技術節能水平顯著優於風冷技術
資料來源：《中興液冷技術白皮書》，源達信息證券研究所	資料來源：《中興液冷技術白皮書》，源達信息證券研究所

冷板式和浸沒式等主流液冷技術在散熱性、集成度、能效等冷卻效果指標上顯著優於傳統風冷技術。

表2：主流液冷技術與傳統風冷技術冷卻效果指標對比

	傳統風冷	冷板液冷	浸沒單相液冷	浸沒相變液冷
散熱性能	0	+	+	++
集成度	0	+	+	++
可維護性	0	+	+	+
可靠性	0	+	+	+
性能	0	+	+	++
能效	0	+	+	++
廢熱回收	0	+	+	++
噪音	0	++	+	++

資料來源：曙光數創招股説明書，源達信息證券研究所

人工智能變革和數字經濟轉型趨勢下，數據中心往高能耗、高密度方向發展，液冷技術應用漸廣。傳統的風冷方式只能滿足2.7kW/機櫃的數據中心散熱需求，無法適應中高密度數據中心需求。液冷技術利用高比熱容的特點和對流傳熱的能力，可以滿足2.7-30kW/機櫃的數據中心散熱需求，解決超高熱流密度的散熱問題，未來液冷技術必將在數據中心領域得到愈加廣泛的應用。

表3：不同密度數據中心適用的冷卻技術

每平方功率	數據中心密度	製冷方式
1.2Kw/機櫃以下	超低密度數據中心	風冷
1.2-2.7kW/機櫃	低密度數據中心	風冷
2.7-7.5kW/機櫃	中、低密度數據中心	風冷/液冷
7.5-18kW/機櫃	中、高密度數據中心	冷板式液冷
18-30kW/機櫃	高密度數據中心	冷板式液冷/浸沒式液冷

資料來源：曙光數創招股説明書，源達信息證券研究所

三、算力擴建浪潮下，有望催動液冷技術市場擴容

AI大模型對算力需求大，推動AI基礎設施建設。AIGC行業進入高速發展期，AI大模型性能持續提升的背后是千億級以上的參數訓練，帶來對算力的高額需求，有望推動新一輪AI基礎設施建設。根據OpenAI官網，AI模型訓練計算量自2012年起每3.4個月就增長一倍。以GPT-3模型為例，根據lambdalabs數據，該模型參數規模達1750億，完整訓練運算量達3640PFlop/s-days（以3640PFlop/s速度進行運算，需要3640天）。模型完成單次訓練約需要355個CPU年並耗費460萬美元（假設採用Nvidia Tesla V100芯片）。

表4：人工智能大模型的參數規模呈指數級增長趨勢

Models	Release time	Developers	Parameter size/10-8	Sample size/10-9
GPT-1	2018	OpenAI	1.17	10
BERT	2018	Google	3.40	34
GPT-2	2019	OpenAI	15.00	100
Fairseq	2020	Meta	130.00	—
GPT-3	2020	OpenAI	1750.00	4990
GLaM	2021	Google	1200.00	16000
LaMDA	2022	Google	1370.00	15600
GPT-4	2023	OpenAI	—	—
Ernie Bot	2023	Baidu	—	—
SparkDesk	2023	iFLYTEK	1700.00	—
PanguLM	2023	HUAWEI		>30000

資料來源：《大語言模型研究現狀及趨勢》，源達信息證券研究所

高算力需求迫切，推動AI基礎設施建設。高訓練算力需要與相應基礎設施匹配，根據《2022-2023中國人工智能計算力發展評估報告》預計，2023年全球AI支出增速有望達27.9%，而中國智能算力規模將達427EFlop/s，同比增長59%。

圖8：預計2022-2024年全球AI支出年增速高於20%	圖9：預計2023年中國智能算力規模同比增長59%
資料來源：IDC，世界銀行，源達信息證券研究所	資料來源：IDC，源達信息證券研究所

人工智能行業高速發展，算力鉅額缺口推動AI服務器出貨量高速增長。2023年全球普通AI服務器/高端AI服務器出貨量分別為47.0和27.0萬台，較2022年分別同比增長36.6%和490.5%，並預計2024年全球普通AI服務器和高端AI服務器出貨量分別為72.5和54.3萬台，分別同比增長54.2%和172.0%。

圖10：AI服務器出貨量高速增長

資料來源：華勤技術投資者關係公眾號，源達信息證券研究所

根據2023《中國液冷數據中心市場深度研究報告》，預計2024年中國液冷數據中心市場規模有望達236.3億元，同比增長53%。基於市場需求發展及產業生態建設進程，未來五年中國液冷數據中心市場將以59%的複合增長率持續發展。預計到2027年，AI大模型商用落地，液冷生態趨於成熟，市場規模將出現較大幅度增長，有望達到1020億元。

圖11：2019-2022年中國液冷數據中心市場規模	圖12：2022-2027年中國液冷數據中心市場規模預測
資料來源：《中國液冷數據中心市場深度研究報告》，源達信息證券研究所	資料來源：《中國液冷數據中心市場深度研究報告》，源達信息證券研究所

四、國家層面出臺相關政策，對數據中心節能性提出要求

「雙碳」目標提出以來，國家及地方政府出臺相關政策，對PUE（數據中心總能耗/IT設備能耗）提出更高要求。工信部《新型數據中心發展三年行動計劃（2021-2023年）》提出到2023年底，新建大型及以上數據中心PUE降低到1.3以下，東數西算樞紐節點及寒冷地區力爭降低到1.25以下；北上廣深一線城市對於PUE限制更為嚴格。政策要求與數據中心實際運行PUE仍有較大差距，需要採用更加高效節能的技術及設備，降低數據中心能耗，液冷技術有望得到更多應用。

圖13：2022年數據中心實際PUE與政策要求PUE差異比較

資料來源：《中國液冷數據中心市場深度研究報告》，源達信息證券研究所

在國家層面，政策從算力集約化和綠色化出發，明確提出鼓勵數據中心部署液冷系統。數據中心PUE是衡量數據中心環境能耗的指標，除IT設備外，數據中心運行能耗主要來自制冷系統。根據科智諮詢測算，以運行PUE為1.57的數據中心為例，IT設備能耗佔比為63.7%，其次是製冷系統能耗佔比，達到27.9%。因此降低PUE的關鍵在於採用更加高效綠色的製冷方案，傳統風冷技術PUE極限值為1.25，液冷技術能夠實現數據中心能耗低於1.1，可有效解決PUE難題。液冷技術作為高效綠色的數據中心冷卻方案，成為國家及地方政策鼓勵採用的重要節能技術。在國家層面，政策從算力集約化和綠色化出發，明確提出鼓勵數據中心部署液冷系統。

表5：國家層面液冷數據中心政策

時間	發文主體	政策名稱	主要內容
2023年3月	財政部、生態環境部、工業和信息化部	《綠色數據中心政府採購需求標準（試行）》	數據中心相關設備和服務應當優先選用新能源、液冷、分佈式供電、模塊化機房等高效方案。
2021年12月	國家發展改革委、中央網信辦、工業和信息化部、國家能源局	《貫徹落實碳達峰碳中和目標要求推動數據中心和5G等新型基礎設施綠色高質量發展實施方案》	支持數據中心採用新型機房精密空調、液冷、機櫃式模塊化、余熱綜合利用等方式建設數據中心。
2021年7月	工業和信息化部	《新型數據中心發展三年行動計劃（2021-2023年）》	鼓勵應用高密度集成等高效IT設備、液冷等高效製冷系統、高壓直流等高效供配電系統、能效環境集成檢測等高效輔助系統技術產品。鼓勵企業加大技術研發投入，開展新型數據中心預製化、液冷等設施層，專用服務器、存儲陣列等IT層，總線級超融合網絡等網絡層的技術研發。
2021年5月	國家發展改革委、中央網信辦、工業和信息化部、國家能源局	《全國一體化大數據中心協同創新體系算力樞紐實施方案》	推動數據中心採用高密度集成高效電子信息設備、新型機房精密空調、液冷、機櫃模塊化、余熱回收利用等節能技術模式。

資料來源：《中國液冷數據中心市場深度研究報告》，源達信息證券研究所

五、國內液冷技術已較為成熟，全球競爭力逐步增強

液冷數據中心產業鏈由上游液冷產品零部件及設備廠商、中游液冷產品及解決方案提供商、下游液冷數據中心應用主體構成。上游液冷產品零部件及設備包括冷卻液、CDU、電磁閥、連接器、manifold、TANK等；中游是產業鏈核心環節，主要為液冷服務器、基礎設施服務商以及液冷系統集成方；下游為液冷數據中心終端用户，主要包括政府相關單位、基礎電信運營商、泛互聯網廠商及能源、生物醫藥、AI等相關領域企業。

圖14：中國液冷數據中心產業鏈

資料來源：《中國液冷數據中心市場深度研究報告》，源達信息證券研究所

液冷基礎設施市場競爭激烈，存在較高進入壁壘，先發優勢較為顯著。目前行業內主要廠商包括曙光數創、英維克、申菱環境、同飛股份等公司，各廠商技術線及產品線覆蓋度均較為完整，競爭差異性較小。

圖15：國內主要液冷基礎設施廠商技術線及產品線情況

資料來源：《中國液冷數據中心市場深度研究報告》，源達信息證券研究所

國產液冷技術公司中，英維克、中科曙光和華為進入全球TOP10行列。根據QYResearch數據，2023年全球數據中心液冷技術市場規模約為19.82億美元。全球範圍內數據中心液冷技術生產商主要包括Vertiv、Stulz、Midas Immersion Cooling、Rittal、深圳市英維克、CoolIT、Schneider Electric、中科曙光、Submer、華為等。2023年，全球市場CR5約為40%，CR10約為57%，頭部效應較為集中。

圖16：2023年全球數據中心液冷解決方案提供商市場份額情況

資料來源：QY Research，源達信息證券研究所

六、重點公司

1．英維克

公司在數據中心温控領域深耕十數年，並已拓展冷板式和浸沒式等液冷温控技術。根據QY Research，公司在2023年全球數據中心液冷技術解決方案供應商中，位列第五。根據公司2024年半年報，2024H1數據中心液冷板塊營收快速增長，約為去年同期的2倍。公司有望受益算力擴建浪潮及液冷滲透率提升趨勢，業績保持高速增長。

2024年上半年公司實現營收17.13億元，同比增長38.24%；實現歸母淨利潤1.83億元，同比增長99.63%。

圖17：2019-2024年上半年英維克營收情況	圖18：2019-2024年上半年英維克歸母淨利潤情況
資料來源：Wind，源達信息證券研究所	資料來源：Wind，源達信息證券研究所

2024H1年公司機房温控/户外機櫃温控/軌交空調/新能源車用空調/其他業務營收佔比分別為50.0%/41.0%/2.8%/1.6%/4.6%。其中機房温控設備業務受益於數據中心擴建浪潮及液冷等新型節能技術滲透率的提升，保持高速增長趨勢，2024H1該板塊營收為8.56億元，同比+85.91%。2024H1公司銷售毛利率/銷售淨利率分別為30.99%/10.70%，較去年同期變動-1.05pct/+3.13pct，盈利能力有一定幅度提升。

圖19：2019-2024年上半年英維克盈利能力情況	圖20：2019-2024H1年英維克業務構成情況
資料來源：Wind，源達信息證券研究所	資料來源：Wind，源達信息證券研究所

表6：萬得一致盈利預測

公司	代碼	歸母淨利潤（億元）			PE			總市值（億元）
		2023E	2024E	2025E	2023E	2024E	2025E
英維克	002837.SZ	5.3	6.9	8.9	29.7	22.6	17.5	156

資料來源：Wind一致預期（2024/08/14），源達信息證券研究所

七、投資建議

1．建議關注

人工智能和數字經濟推動算力基礎設施建設浪潮，數據中心逐步往高密度和高耗能趨勢發展，對液冷等新型節能温控技術需求增長。建議關注：英維克等。