责编：万健祎 校对： 祝甜婷 液冷概念股集体飙升，圣阳股份、大元泵业、统一股份等涨停，高澜股份盘中逼近涨停，市值超千亿的英维克一度涨停。 具体来看，液冷概念股23日盘中强势拉升，截至发稿，方盛股份30%涨停；精创电气涨超15%；曙光数创涨超10%；圣阳股份、大元泵业、统一 股份等涨停；高澜股份涨近8%，盘中逼近涨停；英维克涨近7%，盘中一度涨停。 | 代码 | 名称 | � | 涨幅% | 现价 | 涨跌 | 采价 | 卖价 | 总量 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 920662 方盛股份 | | R | 30.00 | 24.70 | 5.70 | 24.70 | | 62212 | | 920035 精创电气 | | R | 15.81 | 29.22 | 3.99 | 29.22 | 29.33 | 19812 | | a20808 | 曙光数创 | R | 10.76 | 83.72 | 8.13 | 83.64 | 83.80 | 48196 | | 002580 | 圣阳肢份 | R | 10.01 | 23. ...

SpaceX股价波动与AI业务拓展 - SpaceX股价于6月23日收跌16.43%，市值单日蒸发近4000亿美元，创全球企业单日市值损失第二大纪录[1] - 公司股价连续三个交易日累计下跌逾23%，市值蒸发超6000亿美元，但当前市值2.03万亿美元仍较135美元的IPO发行价高出14.5%[1] - SpaceX与开源AI初创公司Reflection AI签署大型算力协议，后者将立即获得英伟达GB300芯片算力，并自2026年7月1日起每月支付1.5亿美元，合同期至2029年，潜在付款总额约63亿美元[1] - 此次合作意味着SpaceX正将其Colossus算力基础设施向外部AI公司开放，公司此前已与Anthropic、谷歌和Cursor达成算力合作，并正在收购Cursor[1] - AI竞争已从模型能力延伸至算力资源争夺，通过出售高端算力，SpaceX正加速从航天企业向AI基础设施平台转型，开辟火箭发射和Starlink之外的新收入来源[2] 谷歌面临AI人才流失与竞争压力 - 谷歌母公司Alphabet股价于6月23日收盘下跌5%，盘中一度跌超7%，创近一年最大单日盘中跌幅[3] - 股价下跌与谷歌DeepMind副总裁、2024年诺贝尔化学奖得主约翰·江珀宣布加盟Anthropic有关，此前Transformer论文作者之一、Gemini核心负责人诺姆·沙泽尔也已离职加入OpenAI[3] - 市场担忧随着AI竞争重心转向智能体和企业级应用落地，谷歌在产品商业化和市场声量方面逐渐落后于OpenAI和Anthropic[3] - 谷歌过去数月持续加大AI投入，但相关产品尚未形成与投入规模相匹配的市场反馈[3] - AI竞争正在从模型能力扩展至人才、产品和生态体系竞争，顶尖研究人才持续流向竞争对手反映出AI产业竞争格局仍在快速演变[3] 英伟达推动AI数据中心液冷技术 - 英伟达Vera Rubin平台即将量产，公司首次系统介绍Rubin架构的100%液冷技术方案[4] - 最新AI服务器可在最高45摄氏度冷却液环境下运行，通过大冷板、微通道等技术实现高效散热，并大幅降低能耗和用水量[4] - 随着单机柜功耗突破200kW，Rubin架构将液冷从局部散热方案升级为AI数据中心核心基础设施，可显著减少对风冷系统的依赖[4] - 随着AI模型规模和算力需求持续增长，散热正成为数据中心发展的关键瓶颈[4] - 英伟达推动100%液冷技术落地，意味着AI基础设施竞争正从芯片延伸至能源与散热体系[4] 美光与Anthropic深化AI存储合作 - 存储芯片巨头美光科技与人工智能公司Anthropic达成战略合作协议[5] - 根据协议，美光将为Anthropic提供包括高带宽内存、DRAM及数据中心SSD在内的全系列存储产品支持，双方还将共同开展AI系统架构设计与优化[5] - 合作范围还涵盖技术研发、企业应用及资本投资等领域，旨在提升下一代AI基础设施在性能、能效和成本方面的竞争力[5] - 随着大模型训练和推理需求持续增长，高性能存储已成为AI产业链中的关键资源[5] - 继GPU之后，高带宽内存正成为AI基础设施竞争的重要焦点，头部AI公司正通过长期供应协议锁定关键硬件资源[6] 微软与雪佛龙合作保障AI数据中心电力 - 微软与美国石油巨头雪佛龙达成一项为期20年的供电协议[7] - 雪佛龙将利用美国二叠纪盆地油田开采过程中产生的天然气，就地建设发电设施，为微软位于得克萨斯州的数据中心提供电力支持[7] - 该项目预计于2028年投运，最终发电能力将达到2.67吉瓦，所用天然气主要来自油田伴生气资源，发电系统将独立运行，不依赖当地公共电网[7] - 业内预计该项目总投资规模约70亿美元[7] - 随着AI训练和推理需求持续增长，电力正成为继芯片和算力之后的新瓶颈，全球科技巨头正在从“抢GPU”转向“抢电力”，AI基础设施竞争已进一步延伸至能源领域[7]

文章核心观点 - 英伟达推出的Rubin液冷方案是数据中心能效提升的重大突破，通过将冷却液温度提升至45摄氏度、实现100%液冷及采用微通道等技术，显著提升了散热效率并降低了能耗与用水量[1][2][3] 技术方案特点 - 冷却液温度最高提升至45摄氏度，使系统更节能，并在有利气候下将设施冷却用水量从传统塔式系统每年约260万加仑/兆瓦降至接近零[2][3] - 采用100%液冷设计，系统内无风扇，所有芯片及网络组件均由闭环液体冷却，噪音低于85分贝的风冷方案，实现了低噪音与高效散热的结合[4] - 采用大冷板和微通道技术优化整机内部换热效果，微通道技术对流道加工精度要求达到微米级，是未来主流散热形态的潜在方向[2][5] - 冷却介质为75%水与25%丙二醇的混合液，兼顾高效导热与系统保护功能[4] 能效与成本影响 - 该技术将数据中心冷却系统耗电量（通常占总耗电40%）大幅降低，是提升效率、降低运营成本的关键领域[3] - 市场预测Rubin液冷方案可使数据中心PUE（电源使用效率）从1.35降至1.15[6] - 方案将冷却水耗骤降至接近为零，大幅优化了数据中心的WUE（水分利用效率）[3][4] 行业应用与趋势 - 在单机柜功耗突破200kW的背景下，该技术将液冷从局部组件散热方案升级为超大规模AI数据中心的核心主流架构[2] - 100%液冷设计实现了更有效的能源利用，但也带来了更复杂的设计和更高的漏液风险[4] - 微通道冷板的制造难点在于精度与密封性要求极高，材料选择上通常选用无氧铜或铜合金[5]

英伟达Rubin液冷方案技术突破 - 英伟达推出Rubin 100%液冷技术方案，将冷却液温度最高提升至45摄氏度，实现了高效散热与能耗降低的结合，被认为是数据中心能效提升最重大的突破之一[1][9] - 该技术采用大冷板、微通道等技术，优化了整机内部换热效果[1][9] - 在单机柜功耗突破200kW的背景下，该架构将液冷从局部组件散热方案升级为超大规模AI数据中心的核心主流架构，实现“全链路液冷、最大限度降低风冷依赖”[1][9] 能效与节水效益 - 冷却系统耗电量占数据中心总耗电的40%，是提升效率和降低运营成本的关键领域[3][11] - 采用45摄氏度冷却液方案，在有利气候条件下，可将设施冷却用水量从传统塔式系统每年约260万加仑/兆瓦降至接近零[3][11] - 热量直接在芯片处捕获并通过高温液态回路传输，使户外干式冷却器能全年高效排热，显著减少机械冷却需求和设施用水量[3][11] - 市场人士预测，该液冷方案可使数据中心PUE（电源使用效率）从1.35降至1.15[8][16] 100%液冷与低噪音设计 - Rubin方案是全球首个在超算平台中实现100%液冷的技术，每一颗芯片和网络组件均由闭环液体冷却，系统内无任何风扇[4][12] - 100%液冷设计使其噪音和制冷效果优于风液混合方案，传统数据中心冷却风扇噪音达到或超过85分贝[4][12] - 冷却液温度高达45摄氏度，意味着在许多气候条件下，设施回路可排散热量而无需启动机械冷却器和噪音较大的风扇[5][14] - 100%液冷将原先风冷的小功率器件也全部采用液冷，实现了更有效的能源利用，但也带来了更复杂的设计和更高的漏液风险[5][14] 冷却系统技术细节 - 冷却液为75%水与25%丙二醇的混合液，该配方利用了水的高效导热性，并通过丙二醇提供抑菌、防腐和系统润滑的保护作用[5][14] - 方案采用大冷板和微通道技术，进一步优化了散热性能，对于冷板式液冷模式是一个极大推进[7][15] - 微通道技术流道加工精度要求达到微米级，制造难点在于精度和密封性要求极高，壁垒在于材料选择、密封连接和流道加工，基础材料通常选用导热性更高的无氧铜或铜合金[7][15]