电话会议纪要关键要点总结 涉及的行业与公司 * **行业**：AI基础设施（云计算、光通信、电源、储能、液冷）、半导体（存储、CPU）、电力设备（变压器、发电机组）、数据中心建设、传媒（广告、漫剧、游戏）、电子（PCB、存储、液冷） * **公司（提及）**： * **云服务商 (CSP)**：亚马逊、Meta、谷歌、微软、阿里巴巴、腾讯、字节跳动 * **光通信**：旭创、新易盛 * **电力设备/变压器**：望变、白云、安靠、特变 * **AI电源**：SSD四方、科士达、麦格米特、新雷能 * **储能**：阳光电源 * **燃机/柴发产业链**：硬流、杰瑞、联德、万泽航宇、潍柴重机、潍柴动力、中国动力、联德股份、长园东谷、天润工业 * **数据中心建设**：中金集团、中集集团 * **传媒**：中文在线、掌阅科技、上海电影、欢瑞世纪、荣信文化、博纳影业、凯因科技、巨人网络 * **电子/半导体**：兆易创新、普冉半导体、恒烁科技、金测电子、鼎龙股份、胜宏科技、鹏鼎控股、景旺电子、华正新材、生益科技、鲤鱼制造、奕东电子、科创新源、捷邦科技、恒铭达 核心观点与论据 AI基础设施投资趋势 * 全球科技巨头资本支出大幅增长，预示AI投资加速，预计2026年亚马逊、Meta的资本支出分别达到1,800亿美元和1,250亿美元[1] * 海外四大云厂商合计的资本开支增速接近70%，预计从去年的3,761亿[美元]增长到今年的6,500亿[美元][2] * AI相关投资自2023年（AI元年）以来持续加速增长，2024年同比增长55%，2025年增长65%，2026年增速可能达到70%[3] * AI投资中，与AI直接相关的部分（如服务器和网络产品）采购比例高于70%[3] 光通信与光模块 * 光模块在AI基础设施中作用日益重要，其占AI资本开支比例持续上升，从3%上升到6%，未来可能达到20%[4] * 网络带宽成为算力集群瓶颈，更大带宽光模块需求激增，市场增速远高于翻倍水平[4] * 光通信龙头企业（如旭创、新易盛）拥有无可替代的产能和全产业链布局，随着半导体含量提升，估值有望重估，业绩预期上修空间较大[1][5][6] 电力设备与储能 * 北美电力紧缺推动中国变压器出口增长，中国企业已陆续获得美国订单并启动交付[1] * 海外变压器紧缺程度高，大型变压器交付周期约3-4年，中小型变压器交付周期约1-2年，出口北美订单确定性较高[7] * 美国大变压器市场供给最紧张，若数据中心发展自备发电趋势，采购需求将从电力系统转向数据中心[8] * 数据中心发展显著拉动储能需求，自2025年8月、9月起，美国多个数据中心陆续出现配储需求，预计未来储能配置会越来越普遍[2][10] AI商业化与相关产业链 * 2026年将是AI商业化落地元年，AI应用全面加速，驱动因素包括语言模型到视觉模型迭代清晰、国内互联网巨头全面竞争、技术资源消耗远超预期[2][11] * AI时代沙箱化执行任务增加资源消耗不确定性，极大增加了对CPU的需求，看好CPU环节的大规模扩张机会[12] * AI需求拉动存储芯片价格上涨，自去年下半年以来存储价格持续上涨[2][20] * PCB方面，技术升级带来需求增长[2][20] * 液冷技术因服务器搭载率提高而迎来增长点[2][20] * 2026年将是AI电源市场从0到1落地突破的重要年份，柜外高压直流（HVDC）和柜内订单有望实现落地[9] 海外缺电背景下的产业链机会 * 海外燃机主机厂接单增长显著，产能紧缺，排产周期延长（如涡轮机订单排至2030年左右），高温合金材料及铸锻件订单堆积严重[13] * 西门子、贝克休斯等海外主机厂深度对接国内零件厂商，相关产业链公司受益[14] * 国内柴油发电机组（柴发）OEM厂商有进一步出海趋势，并已进行相关认证和布局[15] 数据中心建设与配套 * 海外大规模建设数据中心时面临建筑工人短缺、投资成本高等挑战，成熟的模块化建筑方案被广泛应用[17] * 国内公司（如中金集团）在中东和东南亚拥有丰富经验，手持300兆瓦以上的订单量级，预计未来订单将快速释放[17] * 在海上数据中心建设方面，中集集团旗下的海工业务也有深度布局[18] 传媒行业AI应用 * 2026年将是AI应用商业化加速的一年，看好AI广告、AI漫剧和AI游戏三个方向[19] * AI广告是重要的商业化变现环节，例如GO赛道是千亿级市场空间[19] * AI漫剧（如字节跳动新产品）降低了使用门槛，提高了一致性和精确性，从而降低成本，使内容供给侧受益[19] * 游戏领域与AI绑定紧密的公司值得关注[19] 电子行业推荐方向 * **存储芯片**：看好兆易创新、普冉半导体和恒烁科技等公司，两存扩产也将带来材料供应链上的收益机会[20] * **PCB**：看好胜宏科技、鹏鼎控股及景旺电子等龙头企业，以及上游CCL供应商[20] * **液冷技术**：推荐鲤鱼制造、奕东电子及科创新源等已接到客户订单的公司，也建议关注正在与客户接洽的企业[20] 其他重要内容 * 发动机及零部件公司（如联德股份）在与卡特彼勒合作的柴油发动机领域表现出色，获得了大量订单，特别是在未来船舶发动机市场中[16] * 传媒行业中，国内C端流量入口竞争激烈，例如元宝推出10亿红包活动、豆包准备10万份礼物、千问准备30亿红包等[19]

行情特征：2026年1月全球及中国市场表现 - 2026年1月全球股市呈现普涨格局，新兴市场表现显著强于发达市场，中国股票表现居中，美股居后 [1][5] - 行业层面，大宗商品涨价带动周期行业崛起，能源、材料等行业表现居前，而金融行业靠后，去年强势的科技行业表现一般 [1][5] - 中国市场方面，A股与港股同步走高，恒生指数表现强于上证指数，风格上小盘和成长风格表现强势 [11] - A股行业结构与全球一致，周期行业表现强势，但A股科技行业表现要优于全球 [1][11] 核心主题：2月A股市场逻辑与景气主线 - 2月是A股传统做多窗口期，过去15年万得全A在2月上涨概率高达76%，平均涨幅3.4%，胜率与涨幅在全年领先，节奏上春节后表现强于春节前 [17] - 政策信号指向清晰，监管希望市场平稳运行，1月14日提高融资融券保证金比例后，宽基ETF累计流出近9800亿元，炒作空间被压缩 [21] - 需聚焦有基本面支撑的核心景气方向，从业绩预告看，A股盈利增速处于低位但边际好转，产品涨价和科技制造两大方向景气度显著占优，业绩改善确定性最强 [1][21][22] - 截至1月31日，共有3030家A股公司披露2024年年报业绩预告等，占上市公司比例约55%，其中业绩向好比例约37%，较2024年同期有所改善 [22] A股大盘研判：牛市逻辑切换至盈利驱动 - A股市场将呈现震荡上行的“慢牛”格局，市场驱动逻辑从估值扩张转向盈利改善驱动 [1][28] - 流动性环境维持偏宽松，政策引导资本市场健康发展，基本面改善成为主要支撑，估值虽偏高但未到极高，短期内不构成制约 [1][28][31] - 企业盈利有望持续好转，“反内卷”政策推进、PPI跌幅收窄及AI技术浪潮深化、制造业出海加速等产业红利形成共振，为市场提供支撑 [28] 行业板块主线：涨价与科技制造 - 行业关注两条业绩驱动主线：一是产品涨价，受益于全球制造业景气改善、下游需求回暖及供应收缩；二是科技制造，处于由AI与外需扩张共同驱动的景气上行周期 [36][38][42] - 产品涨价主线可关注有色金属、化工、农林牧渔等行业，其盈利因商品价格上涨而显著修复 [38] - 科技制造主线中，AI算力硬件需求爆发推升存储芯片、光模块及液冷技术景气度，信创与国产替代带动软件与IT服务业绩修复，AI高能耗及海外需求提升电力设备、电网设备与光伏盈利能力，全球制造业景气度提升及人形机器人等新赛道带动机械出口 [42] - 综合景气度、产业政策与估值，偏成长的科技板块与偏周期的中游制造业排序靠前 [44][46] 成长与价值风格：创业板占优 - 偏成长的创业板将继续跑赢偏价值的沪深300，但优势在减弱，2025年创业板跑赢沪深300超过30%的情况不可持续 [47] - 业绩增速差锚定风格方向，创业板业绩增速更高，其2025年业绩向好比例达39%，高于全市场的37% [47] - 外部流动性（美联储宽松周期）对成长风格形成支撑，但国内M1增速已连续3个月下行，内部流动性支撑力度在减弱 [52] - 创业板相对估值仍处合理区间，但1月份交易拥挤度再次达到高位，意味着2月前半月成长风格或面临短期过热压力 [54][56] 市值风格：2月小盘股强势 - 2月小盘股表现通常强势，主要因2月进入业绩真空期且市场整体表现较好，叠加两会政策预期升温，市场风险偏好提升 [57][63] - 历史数据显示2月小盘股表现最好，且今年春节时间靠后，小盘股在春节后的表现更优 [57][63] - 当前环境有利于小盘股，2026年1月IPO仅9家，监管未因市场上涨而放开IPO [57] 境外市场：港股与美股展望 - 港股在盈利修复与流动性宽松双重驱动下，牛市行情具备延续基础，南向资金流入将提升港股活跃度 [3][65] - 港股结构配置与A股趋同，恒生科技板块近期弹性弱于A股，但中国AI产业发展离不开港股科技巨头参与，板块后续或将修复 [3][65] - 美股正在完成基本面整固，为下一轮上涨积蓄动能，企业盈利在加速扩张且更具广度，未来约10%的年化预期收益将主要来自业绩增长 [3][70] - 美股配置建议采取适度均衡策略，在保持科技股核心仓位同时，向材料和工业等顺周期板块扩散，以捕捉市场广度修复带来的超额收益 [3][70]

行业背景与转型动因 - 传统中央空调行业进入调整期 在传统工程需求持续走弱、地产下行、价格竞争加剧的背景下 行业整体增长承压[5][7] - 2025年中国中央空调行业销售规模为1386.8亿元 其中国内市场规模同比下滑7.4% 出口市场同比增长12.7%[7] - 数据中心被视为中央空调行业少数仍具确定性的需求来源之一 海外数据中心和算力基础设施的持续投入是出口增长的重要推动因素[7] 公司战略布局 - 格力电器与美的集团正将更多资源投入AI数据中心制冷等高算力基础设施领域 试图在新一轮算力建设中寻找结构性增量[5] - 两家公司均已通过运营商集采、智算中心项目切入数据中心领域 但该业务在中央空调收入中的占比仍然有限 尚不足以对冲传统业务下滑[7] - 公司正围绕高功率密度机房场景 推进液冷、磁悬浮等新技术方案的工程化应用[5] 技术挑战与路径 - 随着AI算力提升 服务器机柜功率密度快速上升 传统风冷方案在能效和散热能力上显现局限 液冷逐步成为高算力数据中心的重要技术路线[8] - 液冷并非简单的设备升级 而是涉及系统架构、核心组件和运行模式的全面变化 通常与风冷等方案共存 对系统集成和项目经验要求更高[8] - 中央空调厂商在制冷主机制造上的既有优势不能直接转化为数据中心领域的竞争壁垒 在液冷CDU、冷板、系统级调控和长期可靠性方面仍需通过项目积累经验[8] - 新型前沿技术距离大规模商用仍存在不确定性 短期内难以改变数据中心制冷市场的主流技术路径[8] 市场竞争格局 - 当前数据中心制冷市场主要由两类企业主导：长期深耕的专业温控厂商 以及以中央空调厂商和外资品牌为代表的另一类企业[10] - 专业温控厂商如维谛技术、英维克、申菱环境、世图兹、高澜股份等 在精密空调、模块化系统和工程交付方面积累了大量项目经验 客户粘性较强[10] - 中央空调厂商及外资品牌在制冷主机制造、全球服务网络和大型项目运维方面具备优势 但在数据中心专用温控方案的系统化能力上仍需与专业厂商竞争[10] - 对内资中央空调企业而言 市场机会在于增量空间和国产化趋势 挑战则包括高算力场景下的技术成熟度、复杂项目的交付能力以及在头部客户中的长期验证周期[10] 市场前景与定位 - AI数据中心制冷为中央空调行业提供了难得的结构性增长机会 但其体量、节奏和盈利模式与传统工程市场存在显著差异[11] - 短期内 数据中心业务更像是对传统业务下滑的“缓冲器” 而非决定性替代[11] - 决定公司在算力基础设施周期中位置的关键 在于能否在液冷等高门槛技术路径中建立稳定的工程能力和长期客户关系[11]

文章核心观点 全球人工智能算力需求爆发式增长，导致北美、欧洲等地出现电力供应紧张与电网稳定性挑战，这正深刻改变全球AI产业链布局与能源基础设施投资方向[1][2] 与此同时，中国凭借其充裕的电力供应、领先的电网基础设施及“东数西算”等国家战略，在新型电力系统建设上进入纵深阶段，并为国内电力设备、新能源及储能企业提供了历史性的出海机遇[3][6] 在“稳增长”与“能源转型”双重政策导向下，电力新能源板块投资主线清晰，从电网设备出海、特高压建设到储能、能源数字化等多个高景气赛道均蕴含显著投资机遇[7] AI发展引发的全球电力供需格局变化 - **核心矛盾**：AI数据中心能耗呈指数级增长，而欧美电网备用容量趋于耗尽，叠加变压器短缺、传统电网更新改造周期长等因素，导致电力供给短期内难以匹配需求爆发，这是长期结构性矛盾[2] - **对产业布局的影响**：产业地理布局开始向电力资源更充裕地区转移，如美国中西部、加拿大、北欧及东南亚吸引力上升[2] 供电模式发生根本变革，企业从依赖公用电网转向“自建绿色发电+配套储能”的一体化模式[2] 技术路线加速演进，800V高压直流供电架构渗透率有望快速提升，液冷技术成为高密度算力散热的必然选择[2] 中国电力系统的优势与升级路径 - **中国电力系统优势**：中国拥有全球最大的统一电网，电力总供应充裕[3] “东数西算”国家战略将东部算力需求与西部可再生能源富集区对接[3] 在特高压输电、新能源开发等领域具备全球领先的工程能力和更低建设成本[3] - **系统性瓶颈与破解方向**：当前最大系统性瓶颈在于电力系统的“承载力”与“灵活性”不足，新能源发电的随机性、波动性与用电负荷稳定性矛盾导致电网调峰调频压力剧增[4] 破解难题需电网智能化与柔性化改造，重点方向包括建设“有源配电网”、推广应用柔性直流输电技术、大力发展“虚拟电厂”[4] 数字化技术正广泛应用于电网状态监测、故障预警、负荷预测与调度优化[4] 储能角色的转变与商业模式 - **角色根本转变**：储能已从“可选项”转变为新型电力系统的“必选项”，是解决新能源消纳、保障电网安全、提升能效的关键[5] - **商业模式多元化**：国内储能商业模式正从早期单一配套模式，转向由电能量市场收益、容量补偿、辅助服务收益和专项补贴等构成的多元化市场收益体系[5] 国家层面专项行动方案为储能设定了清晰的装机目标，并致力于推动完善容量电价等市场机制[5] 中国能源技术的国际机遇 - **国际合作形式**：中国可通过装备技术输出、产能合作、标准对接及投、建、营一体化等多种形式，加强与欧洲、东南亚、中东等地区的合作[6] - **技术输出优势**：中国的特高压输电技术在解决远距离、大容量输电需求方面具有不可替代的优势，智能电网、新能源并网等综合解决方案国际市场前景广阔[6] 电力新能源板块投资机遇 - **短中期确定性机遇**：电网设备出海、国内特高压与主网建设以及储能板块具备高度确定性[7] 全球电网投资进入高景气周期，为中国电网设备企业带来出海良机[7] 国内能源大基地外送需求明确，特高压项目持续推进[7] 全球储能市场呈现多点增长，欧美大储和工商储需求旺盛，国内独立储能商业模式持续改善[7] - **长期高景气领域**：风电在“十五五”期间预计维持高装机量，产业链出海加速[7] AI算力爆发将持续带动配套供配电、温控、储能等能源基础设施需求增长[7] 虚拟电厂、电力市场交易平台等能源数字化业态价值将日益凸显[7] 低轨卫星星座等太空领域发展催生了柔性太阳翼等太空光伏技术的广阔前景[7] - **细分领域关注点**：受AI算力需求直接驱动的数据中心能源基础设施当前具备较高投资价值[7] 800V高压直流、固态变压器、液冷等技术更新迭代迅速，值得持续关注[7] 投资策略倾向 - **关注龙头公司**：龙头公司在技术研发、品牌、成本控制及出海能力方面具备综合优势，抗风险能力和盈利确定性更强，在行业追求高质量发展与“反内卷”背景下优势预计将进一步巩固[8] - **关注成长型公司**：对于在颠覆性新技术领域实现从0到1突破的成长型公司，也值得关注并持续跟踪[8]

公司技术布局 - 公司多年来始终高度关注人工智能相关技术发展趋势 [1] - 公司在算力基础设施领域做了大量技术及解决方案研究 [1] - 液冷技术作为算力基础设施中非常重要的组成内容，公司已有一定技术储备及实践经验 [1]

纪要涉及的行业或公司 * 行业：液冷散热技术，特别是面向高功率芯片（如数据中心、AI芯片）的热管理解决方案[1] * 公司：远东集团（及其子公司远东电气），提及与华为、寒武纪、NVIDIA、Google等公司的合作[2][10] 核心观点与论据 **1 液冷技术发展现状与瓶颈** * 液冷技术在结构设计上已非常成熟，当前趋势是微通道液冷板（尺度越来越小）和仿生设计以提升热交换效率[3] * 发展瓶颈主要集中在**材料**方面[1][3] * **液冷板本体材料**：当前主要使用铝合金（成本低但导热性有限）和铜基材料（高热导率，适用于高功率，但成本高）[3][5][14] * **新型材料**：加入金刚石、石墨等高导热填料的金属基复合材料是未来方向，但尚处于技术突破到商业化的过渡阶段[3][14] * 另一个关键问题是**芯片与冷板之间的界面材料**选择，不同材料（如导热硅脂、凝胶、硅胶垫等）表现差异大，需根据需求优化[1][3] **2 决定液冷技术上限的关键因素** * 主要由两大因素决定：**芯片与冷板之间的界面传热效率**，以及**液冷板本身的材质及其传导性能**[4] * 高功率应用中存在**膨胀系数匹配**问题，会影响整体传热效率[4] * 在千瓦级别以上（如2000瓦以上）的高功率条件下，高效散热**主要依赖于界面材质**，而非单纯依靠冷板设计，改进界面材质可显著降低几十度甚至更多温度[16] **3 市场主流方案对比** * **冷板材質**：主要有铝合金（成本低，导热有限）和铜基材质（适用于高功率、高密度散热点，价格昂贵）[5] * **界面填隙材料**：包括导热硅脂、凝胶、硅胶垫、相变材料、石墨烯垫以及液态金属等，各有优缺点[5] * 传统硅脂/凝胶：低阻抗，但效果受厚度及温度变化限制[5] * 石墨烯垫：易开裂掉粉[5] * 液态金属：传输性能好，但化学稳定性需验证，且注入过程可能产生气孔影响效率[5][6] **4 一体化设计的优势** * 一体化设计指将热界面材料与冷板结合成一个整体，以**消除两者之间的界面热阻**[7] * 传统方法是物理接触贴附，仅能填补空隙；一体化设计通过**化学修饰**使材料与冷板通过键合或化学作用力连接，显著提升传输效率[7][9] **5 远东集团的技术方案与布局** * **一体化设计特点**：将流动性的液态金属固定在结构内，通过压缩赶走气孔，并通过化学修饰将液态金属与冷板结合成整体，消除界面热阻[8][9] * **合作与关注点**：与华为、寒武纪、NVIDIA、Google等公司合作或建立联合实验室，合作聚焦于**高功率芯片解决方案**，特别重视**界面材料的创新**[2][10][11] * **子公司进展**：远东电气子公司提供CDR检测设备（用于验证背板和连接器电性能），已在去年12月获得一些订单，计划批量下单，目前似乎是独家供应商（需进一步核实）[12][13] 其他重要内容 **1 材料性能的具体挑战** * **传统金属材料（如软银膜）**：在高功率、大尺寸芯片应用中，因不融化导致冷板和芯片间存在孔洞，影响热传输[6] * **液态金属**：贴合度好，但需防泄漏，注入过程可能产生气孔（高温下膨胀阻碍接触），仅靠流动性不能完全解决问题[6] * **金属基复合材料**：需解决不同原子之间的界面不匹配问题，以防开裂或断裂，并研究粉末冶金、压力渗透等工艺化生产方法以实现量产[14][15] **2 未来材料发展方向** * 未来方向集中在**金属基复合材料**，例如在铜中添加石墨烯或金刚石等高导热填料（金刚石导热率可达1000多瓦/米·开以上），以提高整体导热性能并改善膨胀系数匹配[14] * 需确保新型材料与现有系统兼容，能承受不断增加的功率需求（目前一些芯片已达2000多瓦），并关注其长期稳定性与老化问题[15][16]

涉及的行业与公司 * **行业**: 云计算、人工智能算力服务、数据中心基础设施 * **公司**: 亚马逊云科技 (AWS)、阿里云、华为云、腾讯云、天翼云、移动云、联通云、火山引擎（字节跳动）、金山云、Google、OpenAI、Coreweave、美光、长江存储、新芯 核心观点与论据 1. 云服务价格呈现结构性分化：AI算力涨价，基础服务降价 * **AI与GPU相关服务涨价**：AWS打破了自2020年以来价格只降不涨的传闻，其GPU相关云服务价格上涨约**15%**，例如某些实例从每小时**30.34美元**上涨到**39美元**[2]；以B200 GPU为例，每小时价格从**8美元**涨至约**10美元**[20]；阿里云也跟进对AI算力需求进行涨价[1][2] * **基础云服务仍在降价**：基础CPU实例和对象存储等服务仍处于降价周期，部分海外节点的ECS实例价格降幅达**10%-12%**[1][2] * **PaaS业务预计温和上涨**：与AI相关的虚拟化、容器化等PaaS业务预计未来涨幅可能在**5%-8%**之间[1][5] * **MaaS业务暂未明显调价**：亚马逊大模型API及token销售业务尚未出现明显价格变化[1][6] 2. 涨价由多重硬约束驱动，预计将持续 * **上游硬件成本上涨**：存储芯片（NAND、DRAM）供应不足是主要原因，DDR5价格在过去**8个月**上涨了**50%**，市场预期2026年Q1还会再涨**45%**左右[17]；美光在2023年10月进行了**20%~30%**的涨价[17]；电力、液冷系统、EPU以及芯片等均已涨价[3][15] * **供需关系紧张**：生产线不足导致供货短缺，预计到**2027年中期**才能缓解[8]；为防止竞争对手获得最新GPU和芯片，一些公司（如Google）提前购买大量货源至2026年底，加剧市场紧张[8] * **AI算力特性导致成本高企**：AI芯片寿命仅**2-4年**，远短于CPU，带来巨大的设备更新和折旧压力[8]；为满足AI算力资源池需求，需长期合同保障电力供应（如**4.5吉瓦**），这是长期稀缺资源[8]；算力需求从训练转向推理，高频使用推理型算力呈指数增长[8] * **成本回收压力**：AI算力业务在高压下运行一年多可能处于亏本状态，而回本周期仅**2~4年**，对企业构成巨大挑战[18]；随着大型AI厂商（如OpenAI、Google）逐渐盈利，云算力提供商具备更强的提价动力[16] 3. AI时代驱动云计算技术架构发生质变 * **网络架构“光进铜退”**：例如英伟达NVL72全面采用光缆，并逐步替换为硅光模块，带宽从**100 GB**提升到**400 GB**甚至**1.6 TB**，以支持超大规模GPU集群并行通讯[9][10] * **业务应用端催生新运行模式**：AI Agent沙盒与iCloud VM催生Agent Runtime实时运行，通过数千至数千万个Micro VM实现GPU与CPU使用量的抖动，CPU角色回升[12] * **存储技术引入新方案**：引入**SAD QLC**存储技术（低成本、高容量）和热辅助磁盘（**HAMR**，容量可达**30 TB**以上）[12] * **能源与温控技术升级**：采用**SOFC**固体燃料电池实现快速部署和清洁供电；液冷系统成为高密度机架散热的必选项[12] 4. 国内云计算市场竞争格局演变为多模态 * **传统巨头**：阿里云、华为云、腾讯云，依靠强大算力方案继续发力[16] * **运营商云**：天翼云、移动云、联通云，凭借国家“东数西算”工程和自身网络优势，在政府及政企客户中占据高份额[16] * **新兴AI算力公司**：如字节跳动旗下的火山引擎，通过整合模型、算力及AI业务运用形成一体化优势[16] * **垂直领域私有云企业**：如金山云，通过混合云模式在金融证券等特定行业避开公有云红海竞争[16] 5. 涨价的影响与市场反应 * **利润率改善**：涨价后公司的利润率有所改善，公司更关注成本回收周期与利润率之间的平衡[19] * **中小客户承压并寻求替代**：中小客户对价格非常敏感，可能转向自建数据中心或使用成本更低的二线品牌（如Coreweave）[21] * **价格传导存在分层**：服务器端的成本上涨尚未完全传导至PaaS和SaaS层面，这些上层服务暂无明确涨价预期[13][14]；当前非AI业务仍有较大冗余，可复用现有资源，暂不在涨价范围内[14] * **未来潜在涨价领域**：由于2026年被视为AI Agent元年将带动CPU需求，以及分布式数据中心建设趋势，未来CPU、网络设备、光纤模块及硅光模块价格可能继续上涨[15] 其他重要内容 * **DRAM配置提升的核心原因**：其高带宽特性（如基于HBM协议的DRAM）能显著提高内存算力速度，在大型集群中性能提升远超普通内存[17] * **对涨价的承受力**：对于初始成本较高的GPU硬件，即使价格上涨至**200%**也不是问题，取决于客户解决当前需求的支付意愿[17] * **定价策略灵活性**：云服务对外报价根据项目大小和租赁周期不同，折扣力度会有所不同，最低折扣可达**4折**[20] * **国内市场滞后性**：国内基于大语言模型的服务（如豆包、字节跳动及阿里的服务）仍处于免费阶段，且相较国外市场更为滞后[16]

全球AI算力扩张引发的电力危机 - 美国最大电网PJM因AI数据中心耗电逼近负荷极限 覆盖13州的6700万居民面临轮流停电风险 居民电费暴涨[1] - 美国北弗吉尼亚州“数据中心巷”收到的AI数据中心电力请求达47吉瓦 远超电网32吉瓦承载极限 电力缺口高达30%[3] - 单座大型AI数据中心年耗电量可达360吉瓦时 相当于50万户普通家庭全年用电量[3] - 微软、谷歌等巨头未来三年新增的AI数据中心 每年将多耗5000吉瓦时电 相当于3座大型核电站年发电量总和[3] - AI模型参数从100亿增至1万亿 训练一次能耗暴涨1000倍 且推理阶段实时性需求加剧电网负荷压力[3] - 欧洲数据中心电费一年上涨40% 新加坡暂停审批新建AI数据中心 韩国部分科技企业因电力配额不足将训练任务转移海外[5] 中国应对电力危机的“算电协同”战略 - 通过“东数西算”跨区域调度 将东部AI训练任务动态迁移至西部风电光伏富集区域[5] - 中国西部数据中心绿电使用率已达65% 单座数据中心年节省电费超千万元[5] - 国内企业研发的液冷技术使AI服务器能耗降低30%以上[6] - 华为“智能光伏+储能”一体化方案为数据中心提供24小时绿电供应 某西部AI算力基地已实现100%绿电自给[6] - 建立算电协同定价机制 将电力现货价格与算力需求动态绑定 引导企业在电价低谷期开展高能耗训练[6] - 政策要求新建大型AI数据中心PUE不得高于1.25 且绿电使用比例不低于50%[8] 行业未来发展趋势 - 预计2030年全球AI相关用电量将占总用电量的5.2%[8] - 坚持“算电协同”理念 推动算力与绿电深度绑定 可使AI成为能源优化的催化剂[8] - AI未来或可通过智能调度帮助电网削峰填谷 成为能源系统的“智慧大脑”[8]

文章核心观点 - 生成式AI驱动的算力竞赛正导致数据中心能耗急剧上升，电力约束已成为比芯片性能更紧迫的产业瓶颈，并正在重塑数据中心的发展逻辑 [1][2] - AI芯片设计与实际应用场景脱节、算力需求爆炸式增长、以及数据中心配套设施（尤其是冷却系统）的高能耗，共同构成了当前的“电力黑洞”困境 [2][3][4] - 提升能源利用效率、发展高效冷却技术（特别是液冷）以及利用中国制造业的全链条优势，是应对电力约束、实现数据中心绿色低碳发展的关键路径 [4][5][10][13] AI数据中心电力消耗的核心瓶颈 - **芯片与场景脱节**：AI芯片研发陷入“拼峰值算力”误区，其高密度并行计算架构与大模型训练中常见的“稀疏计算”不匹配，导致大量“无效耗电”；同时，芯片应对多模态任务的灵活性不足，任务切换效率低且额外耗电 [2] - **算力需求爆炸式增长**：算力需求增长周期已缩短至每3-4个月翻一倍，远超摩尔定律节奏；2024年中国智能算力增速高达74.1%；维持大模型运行需庞大算力支撑，例如DeepSeek-R1日活超2200万，需约50个大型数据中心支持 [3] - **配套设施能耗高企**：数据中心冷却系统是能耗主要组成部分，占总耗电量38%以上，有的甚至高达50%；2025年中国数据中心平均电能利用效率（PUE）约为1.45，与世界先进水平（约1.1-1.2）有差距，其中制冷系统能耗占27% [4] 算力扩张带来的具体能耗压力 - **集群规模巨大**：“十万卡集群”成为科技巨头竞争新标的，OpenAI/Microsoft、xAI、Meta等企业竞相构建超10万张GPU的算力集群 [3] - **单芯片能耗惊人**：以英伟达H100 GPU为例，峰值功耗700瓦，按全年61%使用时长计算，单颗年耗电量达3740度；规模扩大至10万颗，仅GPU年耗电量将突破3.74亿度 [3] - **整体电力消耗巨大**：2024年中国数据中心总耗电量达1660亿度，相当于2个三峡水电站年发电量，约占全国总耗电量1.68%；预计2030年占比超5%，2035年占比超13% [1] 政策要求与技术发展重点 - **政策目标**：根据国家发改委计划，到2025年底，国家枢纽节点新建数据中心绿电占比需超过80% [4] - **四项重点技术**：绿电直连技术、高效冷却技术、IT负载动态调整技术、算-电-热协同技术成为发展重点 [4] - **液冷技术是关键**：在单机柜功率密度超过25kW的高密度场景下，行业正加速转向液冷等高效冷却方案 [5] 液冷技术方案与市场现状 - **三种主流方案**： - **冷板式液冷**：精准对准CPU、GPU等发热核心散热，能效高、改造成本相对可控，是目前最普及的方案 [5][6] - **浸没式液冷**：将服务器完全浸入绝缘冷却液，散热效率极高，是超高热密度场景的“终极解决方案”，但普及率不及冷板式 [5][6] - **喷淋式液冷**：直接向发热元件喷淋冷却液，适配特定场景需求，但商用情况暂不明朗 [5][6][7] - **普及率与组合方案**：液冷技术在数据中心普及率目前大约只有10%；“冷板+液冷循环”的组合方案是当前技术布局重点，例如英伟达Vera Rubin NVL72与AMD MI450均采用此架构 [7] 主要厂商的液冷技术布局 - **国际芯片巨头**： - **英伟达**：为Ada Lovelace架构GPU量身设计冷板，确保与芯片核心发热区域接触面积达95%以上 [8] - **AMD**：针对MI450芯片封装结构优化冷板压力分布，提升冷却液流速与换热效率 [8] - **英特尔**：主要采用冷板式液冷方案，在CPU、GPU上安装带微通道的金属冷板，兼容现有数据中心架构 [8] - **国内领先企业**： - **曙光数创**：2021年至2023年上半年，在中国液冷基础设施市场份额位居第一，占比达56%；其方案已应用于字节跳动等头部厂商 [8] - **英维克**：作为全链条液冷开创者，提供从冷板到机柜的全栈产品；截至2025年3月，其液冷链条累计交付达1.2GW [9] - **飞荣达**：自主研发的3DVC散热器功耗可达1400W，处于行业领先；已成为英伟达、中兴、浪潮等企业的核心供应商，液冷模组已批量交付 [9] - **中石科技**：在热模组核心零部件和TIM材料上实现批量供应，VC模组在高速光模块中加速落地，并推进液冷模组客户导入 [9] - **思泉新材**：具备液冷散热模组规模生产能力，正开展750W-3000W液冷技术研发 [9] - **川环科技**：液冷服务器管路产品通过美国UL认证，并进入奇鋐、英维克、飞荣达等厂商供应名单 [9] 中国制造业的体系优势 - **规模全球领先**：中国制造业增加值自2010年起居世界首位；截至2024年，制造业规模已连续15年居世界首位 [10][11] - **体量优势显著**：2024年数据显示，中国制造业规模大于美国、日本、德国和印度制造业规模总和，相当于两个美国 [12] - **赋能产业变革**：中国制造业的全链条优势，有助于推动液冷等技术从细分赛道走向规模化普及，实现散热效率与成本的平衡 [10][13]

展会概况与定位 - 2026未来产业新材料博览会（FINE 2026）将于2026年6月10日至12日在上海新国际博览中心举办，是由DT新材料主办的第十届国际碳材料产业博览会、热管理产业博览会和新材料科技创新博览会三大展会重磅升级而来，旨在打造以未来产业终端为引领、立足国际视野的新材料领域标杆展会[1] - 展会核心观点是：新材料是未来高新技术产业发展的基石和先导，其突破将加速未来产业变革，展会旨在夯实新质生产力发展的材料根基，助力未来10年再造一个中国高技术产业[1][2] - 展会预计展览面积达50,000平方米，将设立超过300场战略与前沿科技报告，全景呈现应用于人工智能、智算/数据中心、具身智能、低空经济、航空航天、智能汽车、AI消费电子、量子科技、6G、脑机接口、新能源、生物制造等产业的创新成果[2] 展会规模与历史数据 - 2025年已成功举办的第九届国际碳材料产业博览会和第六届热管理产业博览会合计总展览面积近40,000平方米，参展商超过500家，举办25场以上主题活动及230场以上主题报告，吸引了来自中国30个省、自治区、直辖市210个城市以及美国、韩国等27个国家和地区的35,000名以上专业观众及终端用户[7] - 往届参会人员岗位身份分布广泛，其中技术员占比22.70%，销售与市场人员占比20.50%，高校及科研院所人员占比13.60%，投资机构/政府园区人员占比7.58%[8] - 主办方DT新材料十年深耕行业，累积触达半导体、汽车、机器人、数据中心、航空航天、电池、热管理等产业超过200,000人脉资源[10] 展会亮点与特色 - 展会重点聚焦未来智能终端以及未来产业五大共性需求：先进半导体、先进电池、轻量化功能化、低碳可持续、热管理，呈现从终端、部件、材料、技术装备到前沿科技的全链条创新[2][10] - 展会特设6大特色主题展区：先进半导体展、先进电池与能源材料展、热管理液冷板产业展、轻质化功能化与可持续材料展、新材料科技创新展、未来智能终端展，预计吸引800家以上优质展商和200家以上科研院所参展[12] - 展品紧扣未来产业热门技术，涉及AI芯片、前沿半导体、先进封装、量子科技、液冷技术、数据中心、机器人/低空飞行器、固态电池、可控核聚变、人工智能、3D打印、柔性电子、6G等[10] - 展会同期将举办30场以上专业论坛，邀请300位以上国内外知名专家学者及企业高层分享报告，预计吸引6,000人次以上技术和管理人员参会[10] - 展会将定向邀请5,000名以上产业投资人，帮助优质初创企业对接资本[10] 预计展览数据与目标观众 - 预计展出面积50,000平方米，参展企业800家以上，科研院所200家以上，专业观众100,000人次以上，论坛活动30场以上，演讲报告300场以上[12] - 预计媒体曝光量达500万，线上观众达100万人次[12] - 展会将主动邀约上汽、广汽、华为、比亚迪、宁德时代、中芯国际等5000家以上终端企业与资本机构莅临，助力参展企业精准对接产业基金、政府园区、项目与产业链资源[35] 展区与展品详情 - N1馆先进半导体展：聚焦金刚石材料与器件、第三代/第四代半导体材料与器件、先进封装技术与材料、AI芯片/量子科技/6G/脑机接口器件与材料等[13] - N2馆热管理液冷板产业展：聚焦数据中心服务器液冷、功率半导体液冷、新能源电池与储能液冷、机器人/低空飞行器/消费电子液冷及相关材料与组件[13] - N3馆先进电池与能源材料展：聚焦机器人/低空飞行器/智能汽车/AI消费电子/商业航天电池、数据中心/通信/风光储能与电池、固态电池、钠电池、液流电池、钙钛矿太阳能电池等材料[13] - N4馆轻量化功能化与可持续材料展与新材料科技创新展：聚焦高性能纤维与复合材料、高性能高分子与改性材料、低碳可持续材料、镁/铝/钛/锂合金、光电材料、热防护与导热材料等[14][15] - N5馆未来智能终端展：聚焦具身智能机器人整机与部件、无人机/eVTOL整机与部件、智能汽车与部件、AI消费电子、智能穿戴等[15] 同期活动与论坛 - 2026未来产业新材料大会将设立30场以上专业领域的垂直论坛和300场以上大咖报告，围绕智算/数据中心、具身智能、低空经济、航空航天、智能汽车、AI消费电子、量子科技、6G、脑机接口、新能源等产业，分享前沿科技、产业趋势、终端需求、投资策略等[20][22] - 论坛主题涵盖先进半导体、先进电池与能源材料、热管理技术与材料、轻量化高强度与可持续材料、人工智能赋能新材料、金刚石半导体、量子科技、固态电池、可控核聚变能、人形机器人电池等众多前沿领域[24][25][26][27][28][29] 主办方背景与资源 - 主办方宁波德泰中研信息科技有限公司（DT新材料）是国家级科技型中小企业，主营业务包括新媒体、产业交流活动、企业家服务、产业研究与咨询、早期项目投融资及孵化[44] - 公司每年举办近百场产学研与行业交流活动，为数万家企业单位提供服务，已建立1,500多位院士专家智库，对接合作国内外100多家科研中心，为200余家政府及园区、上市公司及龙头企业提供产业规划与咨询服务[44] - 公司已设立天使基金三期，投资孵化项目十余项，包括宁波赛墨科技、宁波中科氢易膜等[45] 市场推广与媒体合作 - 展会将依托主办方垂直运营的近20个优质新媒体微信公众号，并广泛招募100家以上合作大众媒体和新媒体，进行精准信息推送[37] - 合作媒体包括化育新材、埃米空间、芯师爷、化合物半导体等行业媒体，以及今日头条、视频号、抖音、小红书等大众媒体平台[37] - 官方拟邀媒体包括新华社、财联社、科创板日报、上海证券报等[38]