AI需求激增推动液冷技术发展
思瀚产业研究院    2024-11-23

液冷：解决高功率算力池下的“阿喀琉斯之踵

AI 大趋势下，数据中心耗电成为“阿喀琉斯之踵”。以电量=功率*时间计算， 智算中心的运行取决于 IT 设备提供服务的重要程度。大中型数据中心大多配有双路市电+后备柴发作为保障，IT 设备的运行时不间断。根据英伟达，其 DGX-1 服务器功率约 3.5kW，全年功耗=3.5*360*24=30240kWh（1kWh=1 度电）。

根据 国家能源局统计，2022 年城乡居民生活用电量约 13366 亿 kWh，年末全国总人口约 14.1 亿人，平均每人每年用电 948kWh，换算每台 AI 服务器每年接近 32 个 居民全年耗电量。根据我们前文测算，大模型训练需要近 3750 台 AI 服务器，而数据中心的总能耗不单单来自于 IT 设备，为 IT 设备提供支撑的电力、制冷等也会 消耗电力。

短期维度看，数据中心耗电量快速增长同 PUE 指标是主要矛盾。根据国家能源局统计预测，2022 年我国数据中心总耗电量约 2700 亿千瓦时，同比增长约 24.7%，占全社会用电量比重近 3.1%（较 2022 年提升 0.5pct）。在能耗变高的同时，在用大型数据中心 PUE 也存在较大提升空间。根据《东数西算下新型算力基础设施发展白皮书》统计预测，2022 年我国在建超大型数据中心平均 PUE 需满 足小于 1.4 的标准，23 年需满足小于 1.3 的标准。

“10℃法则”—数据中心温度与平均无故障运行时间（MTBF）的关系。对于 现代电子元器件而言，环境温度每提高 10℃，元器件寿命就会降低 30%～50%， 影响小的也基本都在 10%以上。数据中心的计算机服务器、交换机、存储器等 IT 设备的集成度越来越高，精密性也越来越高，使数据中心机房的空调负荷特点更加显著，表现为热负荷大、湿负荷小、单位体积发热量越来越大。

数据中心制冷主要采取风冷+液冷，液冷有望成为大数据中心主流方案。根据IDC 圈，液冷的冷却能力较风冷而言高 1000~3000 倍，且液冷对环境要求更低， 适应性更强。根据 Dell 'Oro 统计预测，2022 年-2027 年数据中心基础设施（DCPI） 收入 CAGR 有望保持 8%，27 年有望超 350 亿美元。且随着英特尔、英伟达、 AMD 等处理器与加速器性能的提升，数据中心机架功率密度会再度提升。根据 Dell 'Oro 预测，直接液冷和浸入式冷却(单相和两相)预计将大幅增长，到 2027 年 将达到 17 亿美元，占热管理收入的 24%。

液冷技术需求激增，推动高效散热与能效提升

液冷行业的市场需求迅速增长。液冷技术作为一种高效散热解决方案，近年来在数据中心、高性能计算（HPC）和电子设备等高能耗领域中得到了广泛应用。与传统的风冷系统相比，液冷通过冷却液直接传导和转移热量，实现了更出色的散热 效果，能够有效支持高密度、高功率设备的稳定运行，并满足日益增长的计算需求 和设备的散热要求。

液冷技术主要分为直接液冷（Direct Liquid Cooling, DLC） 和浸没式液冷（Immersion Cooling）两大类型。直接液冷将冷却液直接引导至设 备的热源上，通过冷却板或冷却管道将热量带走；浸没式液冷则将整个设备完全浸 泡在绝缘冷却液中，实现更大范围的热传导效果，适用于超高密度和高功率设备的 散热。 液冷技术可提升数据中心的能效与散热性能。液冷系统通常由冷却液、冷却泵、 管道、散热器、控制系统等组件组成，协同工作以确保热量的有效传导和散发。

这种技术不仅显著提升散热效率，还能够减少设备运行时的噪音，并显著降低能耗， 帮助实现数据中心和其他高能耗场景的节能减排目标。随着全球数字化转型的深 入推进，液冷行业的市场需求迅速增长。我们认为液冷技术作为一种稳定可靠的高 效散热方式，已逐渐成为支持新一代计算和存储设备的核心支柱。

液冷技术成为支持大规模和生成式 AI 发展的关键。大模型和生成式 AI 的发展对算力、算法平台和数据管理提出了全新要求，传统以 CPU 为中心的云计算基 础设施已难以满足日益增长的交互需求。

为了满足 AI 模型的训练和部署需求，数据中心需要大量高性能、高稳定性的算力资源，并需具备智能化的数据管理流程和 高效普惠的 AI 开发平台，以实现基础设施对大模型和生成式 AI 的全方位支持。

根据 IDC 统计预测，全球 AI 服务器将从 2022 年的 195 亿美元增长至2026 年的 347 亿美元，复合年增长率达 17.3%，AI 服务器的快速增长同样拉动了相关硬件市场的需求，而液冷随着价值量提升，市场空间有望进一步打开。

液冷技术成为支持大规模和生成式 AI 发展的关键。大模型和生成式 AI 的发 展对算力、算法平台和数据管理提出了全新要求，传统以 CPU 为中心的云计算基础设施已难以满足日益增长的交互需求。为了满足 AI 模型的训练和部署需求，数据中心需要大量高性能、高稳定性的算力资源，并需具备智能化的数据管理流程和 高效普惠的 AI 开发平台，以实现基础设施对大模型和生成式 AI 的全方位支持。

根据 IDC 统计预测，全球 AI 服务器将从 2022 年的 195 亿美元增长至2026 年的 347 亿美元，复合年增长率达 17.3%，从 AI 服务器的快速增长下我们也能窥探硬件迭代趋势。根据 IDC 的最新数据，中国液冷服务器市场在 2024 年上半年继续快速增长。

市场规模达12.6 亿美元，同比 2023 年增长 98.3%。当前液冷服务器市场的主要解决方案是冷板式液冷，占市场的 95%以上。IDC 预计，2023 至 2028 年间，中国液冷服务器市场的年复合增长率将达到 47.6%，预计到 2028 年市场 规模将增至 102 亿美元。冷板式液冷凭借更高的技术成熟度和完善的产业链，具备更高的建设和维护便利性。

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