行业深度报告：液冷机架母线：高密度算力的“动脉”与“静脉”

1液冷机架母线——高密度算力的“动脉”与“静脉”oAIDC高功率机柜功率密度提升，风冷散热将逐步转向液冷散热。随着AI算力需求激增，数据中心向超大型化、高密度化加速演进，芯片热设计功率上升到700W至1000W，业界部分芯片热流密度超过120W/cm2，NVL72单柜功率已超过132kW，2027年下半年或将推出单柜功率超过600kW的Verarubin架构机柜，增加的热能输出可能导致过热、性能下降，且仅靠风冷散热难以满足未来数据中心的散热需求。液冷技术通过用高比热容的液体取代空气作为载冷媒介，直接或间接接触发热器件，吸收并带走其产生的热量，具备超高能效、超高热密度等优点，是现阶段及未来长期内解决电子设备散热压力、应对节能挑战的重要途径。国家发展改革委印发的《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》要求，到2025年底，全国数据中心平均PUE降至1.5以下，新建及改扩建大型和超大型数据中心PUE降至1.25以内，国家枢纽节点数据中心项目PUE不得高于1.2；在上述安全、能耗政策等多重因素制约下，液冷正从早期试点迈向规模化导入，预估液冷在AI数据中心的渗透率将从2024年的14%大幅提升至2025年的33%，并于未来数年持续成长。o机柜电流密度提升，配电架构或将迎来革新。伴随机柜功率迈向MW级，传统12V或50V低压配电架构因电流过大（50V架构下高达20000A）导致汇流排笨重、成本高昂且不切实际，已难以满足高密度算力需求。第三代架构改用800VDC或±400VDC高压直流配电，电流骤降至1250A，不仅提升输电效率，还支持使用更小体积的铜汇流排。供电线路亦从传统线束、PDU演进为机架母线，液冷机架母线（台阶排）有望替代风冷平排成为标配，以应对高载流工况下的散热挑战；台阶排相比平排宽度更窄，算力托盘盲插效果更好，同时增加了地线和防触电模块，安全性更强。叠加宽体柜趋势推动电源外置形成电力柜、通过横向机架母线与算力柜连接，以及800V高压平台与再生铜ESG需求，机架母线市场空间有望显著扩大。o高度专业化、参与者稀少、龙头效应初显。机架母线加工难度大、认证门槛高，国内实际切入供应的企业较少。金田股份：公司2025年芯片半导体领域铜材销量4.1万吨，同比增速21%，其中算力散热领域1.41万吨，同比增速55%。目前，公司芯片半导体领域铜排产能3.5万吨，机架母线领域铜排产能1.5万吨。同时，公司通过在广东设立液冷科技子公司，并计划在越南投资建设“年产3万吨液冷散热及机架母线用高精密铜排生产项目”。电工合金：在铜母线领域拥有多年技术积累，技术中心被认定为江苏省电工合金材料工程技术研究中心并设有博士后创新实践中心，连续多年获评省级科技型及民营科技企业，产品机电性能普遍高于国家和行业标准，主要客户覆盖施耐德、ABB、西门子、GE等国际顶尖电气厂商，定制化与一站式服务能力突出。o风险提示算力需求不及预期风险；技术路线迭代风险；市场竞争加剧及原材料价格波动风险；客户集中度及认证壁垒风险。2正文目录 41.1各国各地区出台多项政策鼓励AI发展 41.2人工智能推理服务器占比提升，规模算法推动算力需求增加 4 72.1算力性能要求提高，芯片、机柜功耗逐步提升 72.2安全、能耗政策等多重因素制约下，液冷渗透率有望持续提高 9 12 154.1金田股份：技术及产能规模业内领先 4.2电工合金：拥有多年技术积累 3图1：全球生成式及非生成式人工智能规模预测 图2：人工智能应用领域工作负载占比 图3：中国人工智能服务器市场预测 图4：中国人工智能服务器工作负载预测 图5：中国人工智能应用场景发展 图6：中国智能算力规模及预测 图7：中国通用算力规模及预测 图8：数据中心图形处理器的功耗限制（TDP） 7图9：英伟达近年芯片功率 图10：芯片功耗发展趋势 图11：最新的液冷设计：NVIDIAGB300机架布局（左图）和计算/服务器托盘（右图）。 9图12：温度与芯片故障率的关系 图13：全球数据中心及人工智能数据中心能耗预测 图14：PUE限制下的冷却方式 图15：液冷散热在AI数据中心渗透率 图16：机架级电力需求 图17：第一代传统机架服务器示意图 图18：第二代机架服务器示意图 图19：第三代机架服务器示意图 图20：三代算力机柜供电方案 图21：机架母线由风冷平排转向液冷台阶排 图22：宽体柜+800V高压趋势提升机架母线需求 表1：各国AI发展相关政策 44全球人工智能市场持续呈现增长态势，成为各行业智能化升级的重要驱动力，在技术创新、应用场景拓展的多重驱动下，全球企业对于人工智能技术的投资普遍提升，IDC预测，2025年全球2000强企业会将超过40%的IT预算投入到人工智能项目中。IDC数据显示，目前全球超过70%的组织已经开始对生成式人工智能技术进行投资或处于初步测试阶段，已经有17%的组织将生成式人工智能应用和服务引入生产环节；2025年全球企业生成式人工智能支出预计将达到691亿美元，2028年超过2,022亿美元，2023-2028年五年年复合增长率为59.2%（人工智能市场整体同期年复合增长率为29.0%）。美国“星际之门”国家级计划投入5000亿美元用于美国国内人工智能基础设施建设微软、Meta、谷歌等大型科技公司陆续宣布了数十亿美元的投资计划，用于建设新加坡欧盟推出《人工智能法案》，规范人工智能应用的透明度和安全性，将对市场参与者规模法则（Scalinglaw）目前正在从预训练扩展到后训练和推理阶段。基于强化学习、思维链等算法创新在后训练和推理阶段更多的算力投入，可以进一步大幅提升大模型的深度思考能力。其在当前人工智能发展中仍然占主导地位，推高人工智能算力需求。IDC数据显示，2024年全球人工智能服务器市场规模预计为1251亿美元，2025年将增至1587亿美元，2028年有望达到2227亿美元，其中生成式人工智能服务器占比将从2025年的29.6%提升至2028年的37.7%。IDC研究显示，生成式人工智能正迅速成为企业在边缘计算环境中最广泛应用的工作5我国人工智能服务器需求增速快，推理服务器占比提高。大模型兴起和生成式人工智能应用显著提升了对高性能计算资源的需求，人工智能服务器作为支撑这些复杂人工智能应用的核心基础设施，市场规模也持续扩大。根据IDC报告，2024年中国人工智能算力市场规模达到190亿美元，2025年将达到259亿美元，同比增长36.2%，2028年将达到552亿美元。随着模型的成熟以及生成式人工智能应用的不断拓展，推理场景的需求日益增加，推理服务器的占比将显著提高。IDC数据显示，预计到2028年，推理工作负载占比将达到73%。100.00%90.00%80.00%70.00%60.00%50.00%40.00%30.00%20.00%10.00%0.00%20242025202620272028训练推理中国人工智能应用场景多元，推动算力需求。根据IDC及浪潮信息预测，2025年中国智能算力规模将达到1037.3EFLOPS，预计到2028年将达到2781.9EFLOPS。2025年中国通用算力规模将达到85.8EFLOPS，预计到2028年将达到140.1EFLOPS。预测显示，2023-2028年期间，中国智能算力规模的五年年复合增长率预计达到46.2%，通用算力规模预计达到18.8%。6算力结构持续优化，智算中心加速布局。根据中国信息通信研究院云计算与大数据研究所智算中心液冷产业全景研究报告(2025年)，近年来，我国智能算力规模持续扩大，智能算力占算力总规模比重进一步提升。截至2025年6月，我国智能算力规模达到788EFLOPS(FP16)。智能算力的旺盛需求同样带动了智算基础设施建设热潮，我国境内拟建、在建、已建成的智算中心项目数量持续突破，项目地点遍布30余座城市，已成为我国综合算力基础设施体系中的重要组成部分。300025002000150010005000202020212022202320242025202620272028智能算力（基于FP16计算）（EFLOPS）160140120100806040200202020212022202320242025202620272028通用算力规模（基于FP64计算EFLOPS）7随着大模型训练和推理任务的复杂性和规模不断增加，人工智能芯片朝着更高性能和更高效能方向演进。人工智能芯片在算力提升、功耗优化和硬件加速等领域实现突破，为大规模数据处理和执行深度学习等复杂计算任务提供了强有力的支撑。在GPU方面，回顾英伟达近年推出的芯片性能，从功耗角度来看，随着芯片架构的迭代，其性能逐渐增强，功耗也随之升高。相较于A100芯片的400W功率，GB200芯片，其功耗达1000W，有较大提高。不断提升的芯片功耗直接影响着芯片的散热和可靠性，风冷散热将逐步转向液冷散热。8在CPU方面，从2017年Intel第一代铂金至强处理器的发布到2023年12月第五代处理器问世，TDP（热设计功耗）从150W提升至最高385W，功耗相比第一代提升超2倍。机柜热流密度提升，除芯片的散热功率快速攀升以外，智算大规模部署时网络架构、网络带宽及网络延时的水平直接影响集群的有效算力，也间接影响了机柜热密度。为实现9GPU大规模部署从而产生更高的算力，用户往往将更多的GPU服务器部署到同一个机柜中。以GB200整机柜产品NVL72为例，其一架机柜的GPU卡数量达到72张，总功率达到132kW。考虑到上述组网的方案，由NVL72构成的一个18柜的可扩展微模块包含576张GPU，称为一个SuperPod，其功率达到1200KW，相当于传统数据中心240个IT机柜的用电量。GB300机柜的总热设计功耗（TDP）显著增加，总功率达到154Kw，液冷配置的GB300架构机架级TDP比全风冷配置高出3.5倍，从而在相同的物理空间内提供显著更高的计算吞吐量。27年下半年或将推出更新一代的Verarubin架构机柜，其单柜功率超过600kW。芯片需要控制工作温度。温度提高将会影响芯片故障率，根据HaoLv等《ResearchOnThermalManagementTechnologyofSystem-LevelElectronicIntegratedPackage》，芯片温度的升高将会提高芯片故障概率。资料来源：HaoLv等《ResearchOnThermalManagementTechnologyofS服务器布局推高能耗。人工智能大模型技术的研发和应用带来了更高的能耗需求，IDC数据显示，2024年人工智能数据中心IT能耗（含服务器、存储系统和网络）达到55.1太瓦时（TWh2025年将增至77.7太瓦时，是2023年能耗量的两倍，2027年将增长至146.2太瓦时，2022-2027年五年年复合增长率为44.8%，五年间实现六倍增长。政策限制数据中心PUE。国家发展改革委印发的《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》要求，到2025年底，全国数据中心平均PUE（电能利用效率）降至1.5以下，新建及改扩建大型和超大型数据中心PUE降至1.25以内，国家枢纽节点数据中心项目PUE不得上述原因影响下，液冷渗透率逐步提高。根据TrendForce，随着NVIDIAGB200NVL72机柜式服务器于2025年放量出货，促使液冷技术从早期试点迈向规模化导入，预估液冷在AI数据中心的渗透率将从2024年14%，大幅提升至2025年33%，并于未来数年持续成长。45%40%35%30%25%20%15%10%5%0%40%33%6%202320242025E2026E液冷散热技术于AI数据中心渗透率根据TEXASINSTRUMENTS预测，随着AI应用领域的逐渐增加，为实现更多的应用场景，需要的电力急剧攀升，IT服务器机架级电力需求随时间呈增长趋势。到2028年单个IT机架将需要1.5MW的电力，这是当前服务器机架所消耗电力的10倍。回顾历代配电架构，按性能划分可大致分为三代。根据TEXASINSTRUMENTS资料，一代配电架构，自20世纪90年代至今，该架构一直在服务器和数据中心领域占据主导地位。下图的左上区域为来自交流电网的三相交流电。电力先从约13kV的中压通过变压器降到480V交流电，UPS负责缓冲电压波动。一旦市电中断，UPS会立即用电池和逆变器维持供电，同时自动切换开关启动备用发电机接管。480V交流电对应277V的相电压，输送到服务器机架后，电源单元先进行功率因数校正，再输出稳定的12V直流电，分配给服务器内部的各个部件。这种12V配电架构在单机架功率10-20kW时表现良好，但随着算力需求攀升，供电压力也越来越大。与第一代类似，13kV高压先经变压器变为480V交流电。但这一代不再使用UPS，而是将277V相电压直接送到机架内的电源架。电源架由多个PSU组成（通常采用N+1冗余配置统一为整架服务器供电，而非单独给每个托盘供电。电源架输出50V直流电，通过机架背面的汇流排分配给各服务器托盘。部分方案保留了UPS，另一些则用本地电池备份单元（BBU）替代，确保50V总线在市电中断时不掉电，直到发电机启动。有些还会加装电容器组来抑制电压和电流的瞬变冲击。50V电压送到每个托盘后，再由本地的中间总线转换器降压为12V，供给内部的处理器、内存等部件使用。第二代架构使IT机架负载能力突破第一代架构限制，实际负载可达100kW级别。一旦所需的总功率开始达到200kW左右，配电损耗就会显著增加，导致进一步提升功率变得不切实际。到2028年，AI数据中心机架功率预计突破1兆瓦。若沿用第二代50V架构，汇流排电流将高达2万安培，因此第三代架构改用800V直流或±400V直流配电，电流骤降至1250安培，不仅效率更高，汇流排也更轻更省空间。供电线束方面，数据中心供电线路经历了从线束到PDU再到机架母线的三代演进。第一代采用传统线束连接，算力托盘无法盲插，安装维护成本高，且仅能满足低载流工况，目前已被大量替代。第二代将线束整合为类似排插的PDU，两根纵向布局在算力柜两侧，虽有所改进但仍无法适配算力托盘盲插，单柜重量3-4公斤，在超过96安培的高载流工况下无法使用，难以满足高性能算力柜需求。第三代方案改用2-3根机架母线排替代PDU，布置在算力柜中间，完美适配算力抽屉盲插，空间占用小且维护成本低。它能够满足高性能算力柜的高载流工作环境，供电线路散热方式也从风冷转向液冷（如NVIDIARubin已采用液冷机架母线，或成未来标配）。同时支持模块化部署，适应未来宽体柜和800V高压趋势；不过加工难度大，单柜母线重达10-40公斤，功率越高用量越大，目前实际切入供应的企业较少，加工费也较高。“动脉”（供电）与“静脉”（散热）。随着算力冷切换为液冷已成为必然趋势——液冷管直接接在机架母线上，液冷机架母线（台阶排）有望替代风冷母线（平排）成为第三代算力柜标配。台阶排相比平排宽度更窄，算力托盘盲插效果更好，同时增加了地线和防触电模块，安全性更强；虽然其造型复杂、加工难度高、加工费高于平排，但如Rubin架构已采用液冷机架母线（台阶排）并