高盛说液冷是AI黄金赛道，这事儿到底靠谱在哪？

最近高盛放出了一个判断，说液冷技术会成为AI领域的黄金赛道，还上调了2025-2026年全球服务器冷却市场的预估，甚至给出了2027年的市场规模预测。这消息一出，不少关注AI和科技赛道的投资者都来了兴趣——液冷技术到底是啥？为啥高盛会这么看好它？今天就用大白话跟大伙儿掰扯掰扯，把液冷技术和AI的关联说透，也聊聊这个赛道的真实潜力在哪。

先得搞明白，液冷技术到底是用来干啥的。咱们平时用的电脑、普通服务器，靠风扇散热就够了，这叫风冷。但AI服务器不一样，尤其是高端的AI服务器，用的是基板型架构，里面密密麻麻塞着高算力的芯片，比如GPU、TPU这些，这些芯片运行起来会产生巨量的热量，就像把一堆大功率灯泡塞在小盒子里，风冷的散热效率根本跟不上。而液冷技术，就是用液体代替空气来传递热量，散热效率比风冷高得多，能让AI服务器的芯片在稳定的温度下运行，避免因为过热降速甚至损坏。简单说，液冷技术就是AI服务器的“空调”，而且是比普通空调高效百倍的那种。

那高盛为啥突然上调服务器冷却市场的预估，还把液冷称作AI的黄金赛道？核心原因就是AI服务器的出货量涨得比预期快多了。这两年AI大模型发展得热火朝天，不管是互联网公司、科技企业还是传统行业，都在布局AI相关业务，对高算力AI服务器的需求一下子就上来了。尤其是基板型架构的高端AI服务器，是训练和运行大模型的核心设备，这类服务器的出货量激增，直接带动了对高效散热方案的需求。高盛在做市场预测的时候，看到了这个趋势，所以才把2025-2026年的服务器冷却市场预估往上调了一档，还预判2027年液冷的渗透率会继续上升——毕竟AI服务器越卖越多，液冷这种高效的散热方式，自然会被更多企业采用。

可能有人会问，液冷技术不是新东西，为啥偏偏现在被高盛盯上了？这就得说说AI产业的发展节奏了。前几年AI还处在技术研发和小范围应用的阶段，对高算力服务器的需求没那么大，风冷勉强能满足散热需求。但现在不一样了，AI大模型从实验室走进了实际应用，比如智能客服、图像生成、自动驾驶训练这些场景，都需要海量的算力支撑，高端AI服务器的部署量呈爆发式增长。而且芯片的算力还在不断提升，越高端的芯片发热量越大，风冷已经到了“顶不住”的地步。举个例子，一台高端AI服务器的算力可能是普通服务器的几十倍，发热量也跟着翻了倍，要是还用风冷，芯片很容易因为过热触发保护机制，导致算力下降，这对依赖AI算力的企业来说，就是直接的损失。而液冷技术能把芯片的温度控制在更合理的范围，不仅能保证算力稳定输出，还能延长芯片的使用寿命，这也是企业愿意为液冷技术买单的关键原因。

再往深了说，液冷赛道的潜力，不光是靠AI服务器的需求拉动，还在于技术本身的成熟和成本的下降。早些年液冷技术主要用在超级计算机领域，因为成本高、技术复杂，普通企业根本用不起。但随着AI产业的发展，液冷技术开始规模化应用，产业链逐渐成熟，比如冷却液、液冷机柜、散热模组这些配套产品的生产规模扩大，成本也跟着降了下来。现在不少科技企业都推出了适合AI服务器的液冷解决方案，有的是冷板式液冷，有的是浸没式液冷，不同的方案能适配不同类型的AI服务器，满足多样化的需求。技术成熟+成本下降，让液冷技术从“高端小众”变成了“实用刚需”，这也是高盛看好这个赛道的重要原因。

还有一个点不能忽略，就是数据中心的能耗问题。现在国家一直在强调“双碳”目标，数据中心作为高耗能场所，节能降耗是硬性要求。AI服务器的算力高，能耗也大，要是用风冷散热，还得搭配大量的空调设备，进一步增加能耗。而液冷技术的散热效率高，能大幅降低数据中心的PUE值（数据中心总能耗与IT设备能耗的比值），PUE值越低，说明数据中心的能源利用效率越高。比如采用浸没式液冷的AI数据中心，PUE值能降到1.1以下，而传统风冷数据中心的PUE值大多在1.5以上，差距一目了然。在“双碳”政策的要求下，企业建AI数据中心的时候，肯定会优先选择能耗更低的液冷方案，这也给液冷赛道的发展添了一把火。

聊到这里，可能有人会好奇，液冷赛道里到底有哪些环节值得关注？其实这个赛道的产业链还挺清晰的，上游是冷却液、散热材料、泵阀等核心零部件供应商，中游是液冷解决方案提供商，下游是AI服务器厂商、数据中心运营商。上游的企业主要拼技术和产品质量，比如冷却液得具备良好的导热性和绝缘性，还得环保无毒；中游的企业则需要整合上下游资源，根据客户的需求定制液冷方案；下游的企业是液冷技术的直接使用者，它们的需求变化会直接影响整个赛道的发展。比如某家中游的液冷方案商，要是能和华为、浪潮这些AI服务器龙头合作，拿到稳定的订单，那它的业绩增长就有了保障。而上游的冷却液企业，要是能研发出性价比更高的产品，也能在市场里分到一杯羹。

不过也得客观看待，液冷赛道虽然被高盛看好，但也不是没有挑战。首先是技术标准的问题，目前液冷技术还没有统一的行业标准，不同企业的方案差异较大，这可能会导致数据中心在后期维护和升级的时候遇到麻烦；其次是市场竞争的问题，看到液冷赛道的潜力，不少企业都开始布局，既有传统的散热企业转型，也有科技初创公司入局，市场竞争会越来越激烈；还有就是落地难度的问题，改造现有数据中心的散热系统，需要投入不少资金和时间，一些中小企业可能会因为成本问题犹豫，这也会影响液冷渗透率的提升速度。但总的来说，这些挑战都是发展中的问题，随着行业的不断成熟，技术标准会逐渐统一，竞争也会倒逼企业提升技术和服务，而AI产业的持续发展，会让液冷的需求越来越刚性，这些挑战最终都会被逐步解决。

对普通投资者来说，关注液冷赛道，不能只听高盛的判断就盲目跟风，得搞清楚这个赛道的真实基本面。首先要看看相关企业的业务布局，是不是真的聚焦液冷技术，有没有核心的技术专利和客户资源；其次要关注AI服务器的出货量数据，这是液冷需求的核心驱动因素；还要留意政策层面的动向，比如国家对数据中心节能降耗的政策要求，会不会进一步推动液冷技术的应用。比如某家液冷企业，要是能拿到大型云服务商的液冷订单，或者参与了国家级AI数据中心的建设，那它的发展潜力就比较大；而那些只是蹭概念、没有实际业务的企业，就算股价短期涨了，也很难持续。

从政策层面来看，液冷赛道的发展也有坚实的政策支撑。国家出台的《“十四五”数字经济发展规划》里，明确提出要“加快布局智能计算中心等新型基础设施，推动算力资源优化配置”，而AI服务器和液冷技术都是智能计算中心的核心组成部分；《关于加强绿色数据中心建设的指导意见》则要求数据中心“提升能源利用效率，降低碳排放”，液冷技术作为节能降耗的关键手段，会得到政策的大力支持。还有《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023年）》，虽然已经到期，但里面提出的“提升数据中心能效水平”的目标，在后续的政策中依然会延续，这些政策都为液冷赛道的发展提供了良好的政策环境。除此之外，地方政府也在出台相关政策，比如对采用液冷技术的数据中心给予补贴，或者在土地、电力等方面提供支持，进一步推动液冷技术的落地应用。

还要提醒大家的是，液冷赛道的发展和AI产业的发展是相辅相成的。AI产业的进步会带动液冷技术的需求，而液冷技术的成熟又会反过来支撑AI产业的发展，让AI服务器的算力发挥得更充分。比如大模型的训练时间，会因为服务器算力的稳定输出而缩短，这能加快AI技术的迭代速度；而AI技术的不断突破，又会催生新的算力需求，进一步拉动液冷技术的应用。这种良性循环，会让液冷赛道的发展更具持续性。

从更宏观的角度看，液冷赛道的崛起，也是中国科技产业转型升级的一个缩影。过去我们在高端芯片、核心技术领域还有不少短板，但在液冷这类细分赛道，国内的企业已经有了不少技术积累，甚至在某些环节实现了领先。比如国内的一些企业，在浸没式液冷技术上已经形成了自主的知识产权，产品不仅满足国内需求，还出口到海外。这说明中国的科技企业正在从“跟跑”向“并跑”甚至“领跑”转变，而液冷赛道的发展，也会为中国AI产业的自主发展提供有力的支撑。

当然，投资液冷赛道也需要保持理性。虽然高盛看好这个赛道的发展，但股市的涨跌受多种因素影响，比如市场情绪、资金流向、企业业绩等，不能因为机构的判断就盲目买入相关股票。而且液冷赛道的企业良莠不齐，有的企业真的有技术和业绩支撑，有的企业只是借着概念炒作，普通投资者需要仔细甄别，避免踩雷。比如可以看看企业的财报，看看液冷业务的营收占比有多少，毛利率怎么样，有没有稳定的客户；也可以关注行业的研报，了解液冷渗透率的真实提升速度，这样才能做出更理性的投资判断。

最后再说说政策层面的正能量导向，除了前面提到的数字经济和绿色数据中心相关政策，国家还出台了《新一代人工智能发展规划》，明确提出要“加强人工智能基础设施建设，提升算力供给能力”，而液冷技术作为AI基础设施的重要组成部分，会在这个过程中得到更多的政策支持。还有《工业和信息化部关于印发工业领域碳达峰实施方案的通知》，要求工业企业加快节能技术的应用，数据中心作为工业数字化的重要载体，液冷技术的推广也会助力工业领域的碳达峰目标实现。这些政策不仅推动了液冷赛道的发展，也让AI产业的发展更贴合国家的战略方向，实现了技术进步和绿色发展的双赢。

最后不妨来探讨一下，在你看来，液冷赛道里除了冷却液、液冷方案商这些环节，还有哪些细分领域可能会迎来快速发展？又或者你对高盛看好液冷技术的判断有不一样的理解，都可以在评论区一起交流。毕竟科技赛道的发展变化快，多聊聊、多分析，才能更清楚地看清行业的脉络，找到真正有价值的投资方向。

（注：本文所提市场数据基于高盛公开研判及行业公开信息整理，具体以企业财报及官方发布为准；文中内容仅为行业逻辑探讨，不构成任何投资建议，投资有风险，入市需谨慎。）