依米康液冷战略浮出水面：冷板与浸没双路线并进，瞄准AI算力散热新周期

随着人工智能大模型训练与推理需求持续攀升，数据中心单机柜功率密度正以前所未有的速度跃升。在此背景下，液冷技术从“可选方案”逐步走向“必选项”，产业链上下游企业也加速卡位。近日，数据中心基础设施供应商依米康对外透露，公司早在2021年便已启动液冷技术布局，目前已经形成冷板式与浸没式双路线的全栈能力，为应对高功耗芯片时代的散热挑战提供了系统性储备。 值得注意的是，本次公开信息仅确认了依米康的液冷布局时间节点与技术路线覆盖范围，并未涉及具体订单金额、客户名单或产能数据。但从产业演进逻辑看，这一表态可能反映出国内温控厂商正在从单一设备供应向整体解决方案提供商的角色转型，其在AI算力基础设施中的话语权有望随之增强。

液冷双路线：从技术储备到全栈能力的演进逻辑

依米康所提及的“冷板式与浸没式双路线”，对应的是当前数据中心液冷领域两大主流技术方向。冷板式液冷通过冷板与芯片直接接触，利用冷却液循环带走热量，其改造成本相对可控，是目前已规模部署的主流方案；浸没式液冷则将整台服务器浸入绝缘冷却液中，散热效率更高，但初期投资与运维复杂度也更高。企业同时掌握两条路线，意味着其能够根据不同客户、不同功率密度场景灵活匹配方案，这在中大型数据中心项目中可能构成差异化竞争优势。 从时间点来看，2021年正值全球AI算力需求爆发前夜。根据国际数据公司IDC的估算，2022年全球数据中心液冷市场规模约为数十亿美元量级，而到2026年这一市场可能保持超过20%的年复合增长率（IDC，2022年预测）。依米康的提前布局，使其在当前智算中心建设浪潮中具备了先发技术储备，但其实际市场份额与落地项目数量仍有待进一步确认。 需要指出的是，技术路线覆盖不等于商业落地成熟。液冷系统的可靠性、冷却液兼容性、漏液检测以及维护便利性，仍是制约大规模部署的关键痛点。双路线“全栈能力”的表述，更应视为企业技术矩阵的完整度声明，而非当期营收的直接驱动因素。投资者与产业观察者需关注其后续项目中标情况与客户验证进度。

AI算力功耗飙升，液冷产业增长逻辑坚实

液冷技术升温的核心驱动力，源自AI芯片功耗的快速攀升。以GPU为例，主流AI加速卡的功耗已从数百瓦跃升至千瓦级，风冷散热的能力边界正被迅速逼近。市场研究机构TrendForce在2025年的一份报告中预测，全球AI服务器出货量将在2026年继续保持双位数增长，这直接拉动对高功率密度液冷系统的需求。与此同时，半导体行业组织SEMI的数据显示，2024年全球晶圆厂设备支出同比增长，先进制程芯片产能的扩张为数据中心升级换代提供了硬件基础，而散热恰恰是这轮升级中必须同步解决的关键环节。 在政策与标准层面，国内对数据中心能效（PUE）的约束日趋严格，新建大型数据中心普遍要求PUE低于1.3，这对传统风冷技术构成了实质挑战。液冷方案凭借更高的散热效率，能够帮助数据中心大幅降低制冷能耗，从而满足监管要求。这是液冷渗透率从“个位数百分比”向“两位数百分比”跃迁的重要推手。但需要明确的是，这类渗透率数据通常来自行业协会或第三方机构的估算，且各口径差异较大，具体到依米康的受益程度，还需结合其在招标环节的实际表现来评估。

产业竞合格局与未来展望

液冷市场的参与者正在快速增多，既有传统温控厂商如依米康，也有服务器制造商、冷却液供应商以及新兴的液冷系统集成商。这一格局意味着竞争将从单一产品性价比，升级为“方案设计+交付能力+运维服务”的综合较量。依米康的双路线布局，使其在面对不同层级客户（如大型云厂商、智算中心、行业企业自建机房）时具备了更灵活的应对空间，但能否转化为持续的订单流，尚需时间检验。 从产业链传导效应来看，液冷需求的增长可能带动上游冷却液、快速接头、CDU（冷却分配单元）等核心部件的国产化进程。目前，部分关键部件仍依赖进口，供应链自主可控的迫切性日益凸显。对于依米康而言，其全栈能力如果包含自研核心部件，则有望在成本与交付周期上获得优势；上述推测依据在于公开摘要仅提及“全栈能力”，未披露具体自研范围，实际情况以公司后续公告为准。 综合来看，依米康在液冷领域的多年沉淀，正站在AI算力扩张与数据中心绿色转型的交汇点上。短期看，该公司的液冷业务尚处于从技术储备向规模化创收过渡的阶段；长期看，若AI算力需求持续超预期，其双路线布局可能转化为显著的业绩弹性。但市场亦需警惕同质化竞争加剧与下游资本开支节奏波动带来的风险。关于具体的订单金额、产能规划及客户合作细节，有待公司后续财报或公告进一步披露。

数据参考

• 本次新闻已确认数据：依米康于2021年启动液冷布局；目前具备冷板式与浸没式双路线全栈能力。来源：东方财富新闻摘要，2026年8月。
• 行业背景参考数据：全球数据中心液冷市场规模在2022年约为数十亿美元，预计2022年至2026年复合年增长率超过20%。来源：IDC，2022年预测。
• 行业背景参考数据：预计2026年全球AI服务器出货量将保持双位数增长。来源：TrendForce，2025年预测（估算值）。
• 行业背景参考数据：2024年全球晶圆厂设备支出同比增长。来源：SEMI，2024年报告。
• 行业背景参考数据：国内新建大型数据中心PUE普遍要求低于1.3。来源：国内相关能效监管政策，年份以政策文件为准。 #AI基础设施 #液冷散热 #数据中心能效 #电源散热与配套