ChatGPT热炒受益分支！液冷数据中心市场规模料超千亿

       ChatGPT技术的推广进一步催生了AI算力等大功率应用场景的普及，背后需要大量的算力作为支撑，随着摩尔定律变缓，芯片算力与功耗同步大幅提升，2022年Intel第四代服务器处理器单CPU功耗已突破350瓦，英伟达GPU芯片功耗突破700瓦，AI集群算力密度普遍达到50kW/柜，随着算力的持续增长，风冷散热技术面临极大的挑战。

有业内人士指出，服务器的功耗普遍在400瓦甚至更高，当CPU越热时，系统厂必须解决热源的问题。浙商证券张建民等在2月14日研报中表示，风冷散热已趋于能力天花板，升级液冷需求迫切。

国信证券马成龙2月15日研报中指出，与一般的风冷散热器相比，液冷能够大幅提高降温效果，液冷技术现主要应用在超高算力密度场景，随着AI算力等场景应用的加速，持续看好液冷技术的应用与推广趋势。

公开资料显示，算力提升的背后，芯片必须具备更高计算效率，在更短时间内完成更多运算，因而必然伴随芯片能耗的加大。功率密度的增加使芯片的热流密度显著升高使芯片温度升高，芯片工作温度会显著影响性能。

用于冷却的体积占98%，只有2%用于计算运行，但是依然很难解决现在存在的散热问题，随着芯片性能的持续快速提升，散热问题将愈加突出。

当前芯片级散热方案主要涵盖液冷技术、相变储热散热技术、蒸发冷却技术等，液冷技术是芯片级散热重要方案之一，有望成为未来主流。液冷技术中，涵盖冷板、浸没、喷淋等。当前来看，冷板式和浸没式较喷淋式发展相对成熟。

根据赛迪顾问的数据，预计2025年我国液冷数据中心的市场规模将破1200亿元，2021-2025年均复合增速25%，冷板式及浸没式液冷占比分别达到59%/41%。

根据未来NE时代预计2025年新能源汽车动力电池液冷渗透率有望提升至80%。液冷有望在IDC、动力电池、储能电池等实现跨行业的技术共享，降低开发成本，加速普及。

马成龙指出，ChatGPT带动AI算力等场景的推广，将进一步加快液冷技术的应用于普及，在大的趋势背景下，头部具有技术储备的企业在研发、供应链、经验等方面仍具备领先优势。

不过，值得注意的是，液冷技术的普及与应用仍然面临设计与运维难度加大等挑战。马成龙表示，供应商零部件差异明显：各个零部件的供应能力与匹配接口皆有差异，拉长系统开发时间，且无法达到系统最优；设计难度增大：需要同时融合传热、流体、材料等学科等。

文章来源：财联社