AI芯片液冷渗透率2026年将达53%，高端散热技术成行业标配

近年来，人工智能（AI）技术的快速发展推动了全球数据中心基础设施的持续升级。特别是在高性能计算领域，AI芯片作为核心算力载体，其功耗问题日益凸显。根据TrendForce集邦咨询的最新研究，2026年AI芯片液冷散热技术的渗透率预计将达到53%，相较于2025年的33%有显著提升。

这一趋势的背后，是AI芯片性能迭代带来的散热挑战。以NVIDIA、AMD、Google为代表的主流厂商，其新一代AI芯片单颗热设计功耗（TDP）普遍已超过1kW，整柜式AI服务器解决方案的功率甚至攀升至数百kW。传统的气冷散热方式已难以满足如此高的散热需求，液冷技术凭借其卓越的散热效率和能效比，逐步成为高端AI基础设施的首选方案。

从技术层面来看，液冷系统相较于传统气冷方案具有明显优势。其核心组件包括水冷板（Cold Plate）、分歧管（Manifold）和冷却分配单元（CDU）。这些组件协同工作，能够更高效地带走芯片运行时产生的热量，同时改善数据中心的电能使用效率（PUE）。特别是在NVIDIA Vera Rubin平台中，液冷技术的应用范围已从GPU/CPU扩展至CX9网卡、配电板及其他关键零部件，进一步提升了单机柜的散热价值。

供应链方面，液冷技术的普及也带动了相关产业链的发展。目前，水冷板的主要供应商包括Cooler Master（酷冷至尊）、AVC（奇鋐科技）、BOYD（宝德）和Auras（双鸿科技）。其中，AVC预计于今年第三季度开始出货Vera Rubin水冷板模块，并已成功切入AWS、Google、Meta、OpenAI等厂商的AI ASIC平台供应链。此外，针对与芯片共同封装的均热片，NVIDIA原计划采用两片式设计以提升散热效率，但因基板翘曲等问题，现阶段暂以一片式方案过渡，该平台均热片由Jentech（健策）独家供应。

值得注意的是，液冷技术的普及不仅限于硬件层面，还体现在各大云服务提供商的数据中心架构升级中。例如，谷歌作为液冷散热技术的先行者，其服务器中的液冷使用比例已超过80%。凭借多年自研AI加速器（TPU）及整合AI基础设施的经验，谷歌已建立高度定制化的液冷散热架构，并随着TPU功耗不断提升、出货量增长，将液冷散热由单一服务器层级延伸至整柜式系统设计，推动了整体液冷散热的渗透率。

展望未来，随着AI芯片性能的持续提升以及数据中心对能效要求的不断提高，液冷散热技术的应用范围将进一步扩大。TrendForce预测，2027年液冷在AI芯片中的渗透率有望逼近60%。这不仅将改变AI基础设施的散热格局，还将对整个半导体产业链产生深远影响。