中信证券研究员认为，AI预训练大模型对算力的需求将推动先进封装技术与数据中心建设的进一步发展。首先，ChatGPT等预训练大模型对算力需求极大，亟需Chiplet先进封装打破摩尔定律的限制，并将加速数据中心的建设；其次、Chiplet及其3D封装技术将极大加速单位面积下晶体管密度的提升，以满足算力需求，因此带来的高通量散热需求，将推动先进封装与热管理材料的进一步革新；高算力需求推动数据中心建设与冷却系统更新迭代，看好含氟冷却液的国产化应用加速。

据Seagate预测，全球数据总量将从2019年的41ZB，提升至2025年的175ZB.叠加AI预训练搭模型的需求，数据中心建设将进入快速增长期。数据中心高度耗能，但根据中国信通院等，2018年其中43%被浪费在非计算产生的散热耗能上。中信证券预计，伴随浸没式液冷的持续推广，数据中心的散热耗能将大幅降低，其中含氟冷却液有望凭借低PUE值打开应用空间。

二级市场显示，永和股份、三美股份、巨化股份和多氟多等氟化工概念股，4月10日涨幅均超过5%。

今年2月，日前，浙江省高端化学品技术创新中心传出喜讯，国家重点研发计划重点专项数据中心液冷热管理材料研发与应用示范研发项目，取得突破性进展，成功研发出了数据中心浸没式液冷热管理材料。

在介绍该项目取得进展的同时，官方消息还谈到了意义。据中国工程院院士、浙江大学衢州研究院院长任其龙表示，如果说，把这个技术全部推广应用的话，全国在计算中心冷却这一块，就可以减少1000亿度用电。这1000亿度的电，相当于一个三峡水电站全年的发电量。所以，在双碳、减碳、节能这方面，所带来的效益非常巨大。