其实液冷和光模块还有点共性的

一：都属于算力

不同于数据、大模型和应用，算力受益点集中，都属于AI时代卖铲人

二：两者均大幅受益于AI的跨越式发展

AI带领光模块向800G、LPO、CPO前进，同样带领温控向液冷（喷淋式、冷板式、浸没式）前进，因为AI服务器的高算力密度，液冷成为兼具性价比和高效的温控手段

三：从炒作来讲

两个板块正宗标的数量也差不多，都是五六家，当然后面都会顺着产业链不断的挖掘

腾讯的这次机房事故就是冷却系统导致的，被定义为一级事故，可见冷却系统对于服务器的重大作用。来看一张无数人看过的图，选择存储芯片也有这张图的原因：

这张图是普通服务器和AI服务器的区别，差别最大的两块无疑是GPU和存储，按照这张图：第三差异大的地方可能是电源或者PCB板，但其实是错误的。AI服务器因为高算力密度需要使用液冷，而一套液冷的价格是48000元（跟图表所示差距居然达到了80倍，华安证券你有点草率了）

单台普通服务器功耗约400w，售价约6万，风冷散热价值量约1200元，占比约2%。
AI服务器以浪潮NF5468M6为例，包括2颗intel lce Lake处理器和8颗NVIDIA A800 GPU，功耗约4kw，售价约88万；支持配置液冷，浸没式液冷价值量4.8万元，占比约5.5%。

上面是目前液冷的三种形式，终极形态是浸没式液冷技术，从浪潮信息和紫光股份的一季报来看，AI服务器销量均大幅上升，那么与之搭配的液冷也正在进入大爆炸时代。

绿色数据中心政府采购需求标准将于6月1日试行，国家对于PUE指标的要求将大力推进液冷的进程。

AI大算力服务器需要高功率机柜，液冷成必选项

人工智能大模型训练和推理运算所用的GPU服务器的功率密度将大幅提升，以英伟达DGX A100服务器为例，其单机最大功率约可以达到6.5kW，大幅超过单台普通CPU服务器500w左右的功率水平。在此情况下，一方面需要新建超大功率的机柜，另一方面为降低PUE，预计液冷温控渗透率将快速提升。

PUE值是衡量IDC能效的重要指标。PUE的计算方法为数据中心的总耗电量比上IT设备的耗电量，数值越接近1，表明IDC的能效越高。根据赛迪顾问的统计数据，2019年中国数据中心的能耗中约有43%是用于IT设备的散热，基本与45%的IT设备自身的能耗持平。因此，设备散热能耗成为降低PUE的关键影响因素。

由于AIGC的发展，大功率AI服务器出货量有望快速增长，进而要求单机柜功率要明显提升，业界已经开始规模建设20kW、30kW功率的机柜。同时，数据中心降PUE也是刚需。在此背景下，由于风冷技术在高功率机柜制冷方面的短板比较明显，因此液冷有望成为AI大算力数据中心的主要制冷方案。

数据中心液冷方案主要分为冷板式和浸没式两种技术路径，此外还有喷淋式。根据《中国液冷数据中心发展白皮书》，液冷是指使用液体取代空气作为冷媒，为发热部件进行换热的技术。一般来说，行业将液冷分为直接冷却和间接冷却，其中直接冷却以浸没式液冷技术为主，间接冷却以冷板式液冷技术为主。

液冷方案价值量显著提升，市场空间广阔

在数字中国和人工智能推动云计算市场回暖的背景下，IDC作为云基础设施产业链的关键环节，也有望进入需求释放阶段。在过去两年半，受多重因素影响，云计算需求景气度下行，但IDC建设与供给未出现明显放缓情况，2021年和2022年我国分别新增标准机柜数量120万架和150万架（按2.5kW进行折算）。随着宏观经济向好，平台经济发展恢复，AIGC等拉动，IDC需求有望逐步释放，虽然2023新增供给量有望较2022年减少（例如三大运营商2022年新增IDC机柜15.6万架，2023年计划新增11.4万架），但在“东数西算”工程加速建设的大背景下，预计每年国内IDC机柜增加量仍有望在100万架左右。

制冷系统约占数据中心建设投资的20%左右，短期来看液冷方案的价值量更高。根据数据港的招股说明书数据显示，制冷系统占到Capex的比例约为20%，按照IT负载进行估算，单kW对应冷冻水方案（风冷）制冷系统的价值量约为7000元，我们预计如果采用液冷方案，投资将提升至1.5万元以上/kW。

假设国内每年新增机柜数为100万架（按照单机柜2.5kW计算），新增IT负载量为250万kW，若全部采用风冷方案，单kW价值量为7000元，则对应温控市场规模为175亿元；若液冷方案渗透率达到70%，单kW液冷价值量为1.5万元，则对应温控市场规模为315亿元（+80%），其中液冷温控市场规模为262.5亿元。

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