申菱环境：液冷龙头爆发！AI算力“黄金赛道”的核心基座！

当ChatGPT掀起的AI风暴席卷全球，当大模型训练需要每秒千万亿次的算力支撑，有一个问题正变得比芯片本身更关键——如何给这些“发烧”的服务器降温。

传统的风冷技术，就像给高烧病人扇扇子，在单机柜功率突破100千瓦的今天，早已力不从心。而在这场“散热革命”中，申菱环境正从幕后走向台前，用液冷技术为AI算力大厦筑牢“冷却基座”。

一、被低估的“算力刚需”：降温比算力本身更迫切

走进任何一个现代化数据中心，你会发现一个耐人寻味的现象：为了给服务器降温，消耗的电能甚至超过了服务器本身。这不是夸张——当芯片功率从100瓦飙升到400瓦以上，风冷系统的能耗占比已经突破40%，有些极端场景下，散热成本甚至超过了硬件采购成本。

这就是AI时代的“算力悖论”：算力越强大，产生的热量就越多；热量越多，就需要更多能源去冷却，最终形成一个吞噬资源的恶性循环， 而液冷技术的出现，正在打破这个循环。

冷板式液冷像给芯片敷上“冰袋”，通过金属板直接接触发热源带走热量；浸没式液冷则更彻底，让服务器“泡”在不导电的冷却液里，散热效率是风冷的10倍以上。采用液冷方案后，数据中心的PUE值（衡量能源效率的核心指标）能降到1.1以下，意味着每消耗1度电用于算力，只有0.1度电被用于冷却——这对于年电费动辄上亿元的超算中心来说，每年能省下的真金白银数以千万计。

机构预测，到2030年全球数据中心液冷市场将突破千亿规模，而现在，正是这场革命的起点。

二、申菱环境的“硬实力”：不止是华为的合作伙伴

在液冷赛道上，申菱环境的优势不是偶然形成的。

这家企业早在十几年前就盯上了液冷技术，当时行业还在为风冷效率争论不休。如今，它已经构建起从冷板、冷却液到系统集成的全链条技术能力，就像既能生产零件，又能组装整机的汽车厂商，这种垂直整合能力在行业里并不多见。

与华为的深度合作，更成了申菱技术实力的“试金石”。华为智算中心的服务器功率密度是行业标杆，对散热的要求近乎苛刻。申菱的液冷方案能通过华为的严苛测试并大规模应用，本身就是最好的技术背书。在贵州、内蒙古等超大型数据中心，申菱的液冷系统正24小时不间断地为AI算力“降温”。

更关键的是，申菱不押注单一技术路线。冷板式适合大规模普及，浸没式适合极端高性能场景，它都有成熟方案。这种“全场景覆盖”的能力，让它在不同客户需求面前游刃有余——无论是互联网巨头的超算中心，还是边缘计算的小型机房，都能找到适配的冷却方案。

三、政策与市场的“双轮驱动”：液冷正在从“选择题”变“必答题”

“东数西算”工程明确要求，新建数据中心的PUE必须低于1.25。在上海、广东等算力需求集中的地区，甚至提出了更严格的1.15标准。这意味着，依赖风冷的传统数据中心将面临淘汰风险，液冷从“可选项”变成了“必选项”。

与此同时，AI大模型的军备竞赛还在升温。百度、阿里、腾讯等企业的智算中心建设计划密集出台，每一个新开工的项目，都离不开高效的液冷系统。这不是短期的风口，而是持续十年以上的算力基建需求——只要AI还在发展，对冷却技术的需求就只会增加。

申菱环境的业绩已经开始释放这种红利。2023年营收和净利润双双增长超35%，数据中心温控业务成了最大的增长引擎。更值得关注的是，它手里的订单大多来自大型智算中心项目，这些项目的交付周期虽然长，但确定性高，能支撑未来几年的业绩增长。

四、在AI的“热时代”，寻找“冷机会”

当所有人都在盯着芯片、算法这些AI的“显性基础设施”时，液冷技术这样的“隐性基础设施”往往被忽视。但恰恰是这些藏在服务器机房里的冷却系统，决定了AI算力的上限。

申菱环境的故事，本质上是技术创新如何抓住产业变革的机会。在AI算力需求还在指数级增长的今天，能解决“降温”这个核心问题的企业，或许已经站在了下一个黄金赛道的起点。

郑重声明：以上分析仅供参考，不构成投资建议；市场有风险，投资需谨慎。