今天分享的是：2025液冷行业深度报告：数据中心带动液冷需求增长微豪配资，关注上游核心冷媒材料
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液冷行业迎爆发期：数据中心需求驱动，上游核心材料成关键
随着AI技术的飞速发展，数据中心作为数字经济的“算力底座”，正面临着高散热与高耗电的双重挑战，液冷技术凭借其高效的散热能力和节能优势，成为行业突破瓶颈的重要方向。国海证券最新发布的液冷行业深度报告显示，全球AI智算中心装机容量持续增长，2024年已达7GW，预计2028年将进一步攀升，这一趋势正强力推动液冷需求扩张，而上游核心冷媒材料作为液冷技术的关键支撑，也迎来了发展新机遇。
数据中心的“散热焦虑”早已显现。在芯片发展历程中，早期通过多核结构提升性能的路径逐渐见顶，如今增加功率成为提升芯片性能的重要选择，这直接导致芯片功率密度大幅攀升。目前主流CPU散热设计功耗已达350-500W，AI领域常用的H100/H200芯片功耗达700W，B200芯片更是突破1000W，GB200芯片功耗甚至高达2700W。传统风冷系统的散热上限约为20kW/柜，面对如此高的功率密度，已难以满足散热需求，液冷技术的登场成为必然。
展开剩余84%与此同时，数据中心的高耗电问题也不容忽视。据国际能源署统计，2024年全球数据中心电力消耗约为415太瓦时，占全球电力消耗的1.5%，预计到2030年这一数值将翻倍至945太瓦时，相当于当前日本的总用电量。其中，冷却系统消耗的电能占数据中心总能耗的40%，而液冷技术能大幅降低制冷能耗，对优化数据中心PUE值（能源使用效率）至关重要，这也是其被行业广泛关注的重要原因。
当前数据中心液冷技术主要分为冷板式和浸没式两大主流方案，不同方案所使用的冷却介质各有特点微豪配资，适配不同的应用场景。
冷板式液冷技术又可分为单相和相变两类。单相冷板式以去离子水为主要冷却介质，成本较低且传热性能良好，不过传统单相冷板式通常仅覆盖CPU、GPU等个别高功耗芯片，液冷占比在60%-80%之间，节能收益相对有限。随着芯片功耗持续增加，相变冷板式液冷技术开始受到更多关注，这类技术以氟化物为核心冷却介质，通过制冷剂吸收热量蒸发、再经压缩冷凝循环的方式实现散热。与单相冷板式相比，相变冷板式的温度梯度更小，传热速率更快，能更好地应对高功率芯片的散热需求。
浸没式液冷技术则适用于超高密度数据中心，根据冷却介质是否发生状态改变，可分为单相浸没和相变浸没两类，其核心冷却介质主要包括合成油和氟化液。
合成油类冷却液中，碳氢合成油和有机硅油是两大重要品类。碳氢合成油中的α烯烃（PAO）基础油具有出色的低温性能，倾点和粘性表现优异，且挥发度低、热稳定性高，能适应不同温度环境下的数据中心散热需求。有机硅油则具备耐高温和良好的绝缘性，不过早期产品存在流动性不足的问题，可能导致局部过热，如今经过技术优化，其综合性能已显著提升，冷却液综合性能指标（FOM1）已能满足数据中心的冷却要求，在对电气安全性和化学稳定性要求较高的场景中展现出优势。
氟化液凭借化学稳定性高、介电常数低、流动性好等特点，被视为数据中心浸没式冷却的理想冷媒之一，主要包括全氟烃、全氟烯烃、全氟胺、全氟聚醚等品类。全氟胺具有极低的倾点和介电常数，绝缘性能和热传递性能优异，不同型号的全氟胺可分别适配单相和相变浸没式液冷场景；全氟聚醚则因引入氧元素，相比传统氟碳化合物具有更好的生物可降解性，毒性更低，且热稳定性和化学惰性突出，在高端散热场景中应用潜力巨大；全氟烯烃中的六氟丙烯二聚体、三聚体，不仅介电常数低、绝缘性好，还具备较低的GWP值（全球变暖潜能值），更符合绿色环保趋势，成为改善氟化液环境性能的重要方向。
从产业链布局来看，液冷行业已形成较为清晰的分工体系。上游的冷却液厂商涵盖多个领域，既有生产氟化物相关产品的企业，也有专注于合成油研发生产的企业，这些企业通过技术创新不断优化产品性能，为中游的组件厂商和服务器厂商提供关键材料支撑。中游企业则聚焦于液冷组件制造和服务器研发，下游的专业温控解决方案商则结合数据中心实际需求，提供一体化的液冷散热方案，推动液冷技术在不同场景的落地应用。
在技术演进过程中，液冷行业也呈现出诸多新趋势。一方面微豪配资，冷板式液冷技术不断向全液冷方向发展，通过为设备内所有发热器件配备液冷板，提升液冷覆盖范围和节能效果；另一方面，浸没式液冷技术中，氟化液的环境友好性成为研发重点，企业通过分子结构优化，在保证散热性能的同时降低GWP值，以符合全球日益严格的环保法规。此外，不同冷却介质的协同应用也成为新的探索方向，例如将氢氟醚作为全氟聚醚冷却液的辅助组分，可进一步提升冷却液的综合性能，拓展其应用场景。
随着数据中心向高密度、高算力、低能耗方向持续发展，液冷技术的渗透率将不断提升，上游核心冷媒材料作为技术落地的关键环节，其市场需求也将持续释放。未来，在技术创新与市场需求的双重驱动下，液冷行业有望迎来更快发展，为数字经济的高质量发展提供坚实的算力支撑。
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