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科技虎嗅·硅碳变量··AI 生成
算力基建的战争，才刚刚在液冷赛道上演
AI算力需求爆发使液冷从机房可选配套跃迁为高密度智算集群的底层基础设施，头部厂商订单排至2027年，营收增速超400%。但订单含大量意向单，存在“预期水分”；冷板与浸没两条技术路线将长期并存，行业真正的核心门槛在于头部客户的供应链准入与大规模工程交付能力，而非基础制造。文章指出，算力资本开支有周期，液冷赛道可能复刻储能、光伏的周期剧本，当下竞争仍停留在工程落地验证阶段。适合对AI产业链、服务器硬件及数据中心投资有基础的读者，帮助辨别行业热度与真实壁垒。原文 ↗
核心观点
- ▍高密度AI算力需求使液冷从机房可选配套跃迁为高密度智算集群的底层基础设施，行业竞争核心不在于技术路线优劣，而在于供应链准入资质与规模化工程交付能力。
- 01单台GPU算力芯片功耗持续走高，高密度机柜功率突破30kW、50kW甚至更高，传统风冷散热方案已触及工程天花板。
- 022026年9月，上海证券报披露AI服务器液冷订单持续放量，多家公司扩产，订单排期延伸至2027年，部分企业营收增速超过400%。
- 03冷板式液冷是目前落地项目最多的方案，对现有服务器架构改动有限，存量机房改造兼容性好；短板是管路接头多导致渗漏风险大，在超高密度场景下散热能力承压。
- 04浸没式液冷换热效率更高，更容易实现极低PUE，但面临机房架构、服务器硬件和运维体系的系统性改造成本，短期内较难普及到通用IDC场景。
- 05液冷项目大多是定制化工程，服务器型号、机柜布局、机房环境不同，管路、密封、换热参数都需要单独适配调试，难以像标准化硬件一样快速扩产。
- 06赛道核心门槛不在于钣金加工、管路组装等基础制造环节，而在于头部算力客户漫长严苛的供应链准入以及大规模集群交付和长期运维的工程能力。
反方 / 局限
- — 市场订单规模含有‘预期水分’：不少订单为框架协议或意向订单，需经过长时间可靠性测试后，才可能转化为真实交付订单，不能直接等同于可确认收入。
- — 一旦算力集群部署节奏放缓，行业需求预期会快速回调。最先承压的是重资产扩产和仅有意向订单但未进入头部客户稳定供应链的新玩家。
- — 作者类比储能、光伏等硬件赛道：需求爆发时资本入场、产能集中落地；需求增速放缓时价格战爆发，缺少核心壁垒的企业容易被挤出市场。
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