利润大增300%，液冷独角兽，华丽转身！

AI，要用多少水？

人工智能用水量日益增加，预计2027年全球AI领域用水量可达66亿立方米，要知道，1亿立方米水够100万人用一年。

换算下来，数据中心年用水量与6600万人的年用水量相同，这可不是个小数目！

只是，用水量为何那么大？

主要是散热需求高。

数据中心冷却与AI模型训练，本身就得用大量水来散热，同时机柜功率也在持续提升，增加整体功耗量。预计未来单机柜功率可达到100kW，用水量和散热需求还会再提升。

高功耗高密度需求下，传统风冷渐渐不顶用了，液冷走到聚光灯下。

液冷分为喷淋式、浸没式、冷板式三种。

客观来说，效果最好的是双相浸没式液冷，只是从技术与成本层面考虑，目前不具备商业化基础。

产业链中，上游是液冷设备的技术核心，冷却液、CDU、冷板、快接头等散热介质和关键组件，决定整个系统性能与可靠性，技术壁垒与价值量占比最高。中游负责提供液冷整机方案，下游主要是电信运营商和互联网企业等需求方。

巨化