近期全球算力链持续强势，算力基础设施建设成为本轮全球AI的重点。
海外在AI算力基建加大投资规模，OpenAI首席执行官Sam Altman周末最新表示，计划将投入数万亿美元用于相关基础设施建设。
国内方面，以腾讯和阿里等为代表的互联网巨头正引领开启AI基新一轮投资。此外，国产芯片迭代加速、大厂招标在即以及产品性能和网络架构加速迭代，加速解决国内算力供给瓶颈。
在新一轮全球AI军备竞赛下，人工智能数据中心作为AI核心基建环节，产业链中的液冷、电源、光模块、交换机等各赛道加速迎来国产化机遇。
本文重点解析算力基建AI数据中心核心环节。
AI大模型降本增效推动算力需求爆发增长，驱动数据中心向“智算中心”转型。
AIDC是AI与DC（Data Center，数据中心）的结合，即人工智能计算的数据中心，是专门为人工智能计算任务提供算力服务、数据服务和算法服务的新型算力基础设施。
当前数据中心从传统模式向加速计算模式转变，旨在满足人工智能技术快速发展对计算能力的巨大需求。
AIDC的特点：
高速计算：AIDC采用加速计算技术，如GPU、TPU等专用芯片，显著提高计算效率，满足人工智能算法对高性能计算的需求。除了使用GPU、TPU等专用芯片，AIDC还广泛采用并行计算架构。此外，为了实现计算单元之间以及计算单元与存储系统之间的高速数据传输，AIDC配备了高速网络连接技术，如InfiniBand、100G/400G以太网等。
高密度部署：一些大型的AIDC可以在一个标准机柜中部署多台高性能AI服务器，大大提高了空间利用率。此外，通用数据中心单机柜功率相对较低，一般在2-10KW；AIDC单机柜功率较高，通常在12-24KW或以上，当前AI对算力需求的持续攀升，单机柜功率还将进一步提升。
散热：由于AI服务器功耗大幅增加，AIDC采用液冷等高效散热技术，降低能耗和运营成本。AIDC采用的液冷技术有多种形式，包括冷板式液冷、浸没式液冷等适用于不同的应用场景和设备需求。
AI数据中心连接上下游软硬件生态，国产生态链加速适配完善。
上游基础层提供算力与数据支撑，包括算力硬件（芯片、服务器、光模块、交换机）、存储设备以及基础设施（电力供应、机柜机架、数据中心建设）和数据资源等。
中游技术层进行技术创新与平台构建，主要包括算法与模型开发、AI框架与工具链、以及算力优化与调度。
下游应用层是产业链的价值出口，主要实现AI技术的商业化落地。
AI服务器是数据中心的基础硬件设施。
核心价值在于解决传统服务器在算力密度和扩展性上的瓶颈，满足AI算法对高吞吐、低延迟的实时需求。
AI算力芯片是AI服务器的核心，分为通用型AI芯片和专用型AI芯片。
通用型AI芯片主要包括CPU、GPU、DSP、FPGA等，专用型AI芯片主要包括TPU、NPU、ASIC等。算力核心赛道：AI芯片解析
按应用场景，AI服务器可分为训练和推理两种。在AI大模型发展早期，AI服务器需求以模型训练为主，训练型服务器占据市场主体地位；随着生成式AI应用发展，预计未来推理型服务器将逐渐成为市场主流。
液冷新技术
从液冷新技术来看，磁悬浮压缩机、单相冷板以及浸没式新材料都是值得重点关注的新方向。
一次侧磁悬浮压缩机：能耗更低，更能适应AIDC的芯片功率的快速变化，代替传统离心式压缩机是明确的行业趋势。丹佛斯是全球磁悬浮压缩机领域的领导者，占据全球70%的市场份额。当前丹佛斯、比泽尔等已处于供不应求状态，维谛等厂商正在积极寻求国产替代。
国内厂商中，汉钟精机与SKF联合开发磁悬浮轴承技术，噪音低于78dB，打破丹佛斯垄断；山东章鼓作为国内首家掌握磁悬浮水蒸气压缩机技术的企业，磁悬浮产品节能率30%，适配高温蒸汽环境；佳力图磁悬浮离心式冷水机组PUE值低至1.15，适配液冷服务器需求；冰轮环境磁悬浮离心机组入选国家绿色数据中心推荐目录，PUE值低至1.2以下。鑫磊股份、雪人股份、磁谷科技、盾安环境、中科三环、开山股份等厂商均有布局。
两相冷板：单相冷板的冷却上限约为单机柜250kW，随着Rubin等更高功率密度芯片的推出，需要两相冷板等新的液冷技术。当前以英维克、飞荣达、真视通、中航光电等厂商加速国产替代。
浸没式液冷：当前氟化液是目前较好的选择，品类主要有全氟烯烃、全氟聚醚、全氟胺等。产业链相关厂商包括新宙邦、巨化股份、永和股份、八亿时空、东阳光、永太科技等。例如，新宙邦实现Boreaf™电子氟化液（HEL、FTM、C4ME系列）商业化；巨化股份开发出巨芯专用冷却液，填补国内高性能数据中心冷却液空白；永太科技联合中科院上海有机所开发Fluquid®系列氟化液；东阳光构建“盐矿-氯碱-甲烷氯化物-氟化液”全链条，实现垂直整合。
未来氟化液浸没面临成本高，且无法降解等问，有望采用改性硅油代替氟化液可以在满足高散热性能的效果下做到更低的成本。润禾材料作为国内硅油最大供应商，已有数据中心+储能硅油液冷应用。
