液冷产业相关介绍我们在前期文章反复提及，在此不过多赘述。本文章更多叙述2026年液 冷行业供需两侧逻辑/数据及国内厂商的出海机会展望。 千亿的液冷赛道 英伟达Rubin的液冷新方案？ GB200 GB300液冷价值量拆解 需求侧 1、随着单AI算力卡及机柜功耗越来越高，风冷无法满足相应算力卡及机柜的散热要求，必须要上液 冷方案才能解决相应散热问题。（单柜功耗＞35-40KW即无法上风冷） 2、北美缺电严重，液冷能显著降低PUE，大幅节约单位算力密度总能耗，缓解缺电导致的数据中心 项目推迟。（液冷方案PUE＜1.2），不要小看这一点点的降低，数据中心的电费是非常夸张的，这 也是为什么国内很多数据中心都建在内蒙古、新疆等地的原因。 3、北美不少数据中心项目离经济中心或居民区域相对较近，液冷相对风冷散热方案能显著降低数据 中心机房噪音，促使数据中心项目落地进程加快，减少资金垫付财务成本 目前英伟达GB200及以上更高级机柜系列方案全面运用液冷散热方案；谷歌的TPU V7 及以上更高级 机柜系列方案全面运用液冷散热方案（此前TPU V3有尝试运用液冷方案，但当下量不大）；Meta的 MTIA V2及以上更高级机柜系列 ...

涉及的行业与公司 * **行业**：AI网络、光互连、半导体[1] * **核心公司**：英伟达 (NVIDIA, NVDA US)[1] * **供应链受益公司**：LITE (连续波激光器)、住友 (Sumitomo, 连续波激光器)、Browave (光交换器)、中国本地FAU制造商、光模块/光交换器供应商[3] 核心观点与论据 * **英伟达可能在2027年采用CPO技术**：公司认为英伟达可能在2027年下半年推出的Rubin Ultra架构的一个版本中，在其规模扩展网络内部采用共封装光学技术，用于Kyber架构内的机架到机架光互连[1][2] * **规模扩展CPO可能早于预期到来**：谷歌已计划在其TPU V7中通过OCS互连超过9000个芯片，这超过了英伟达预计在2027年部署的576个芯片，因此英伟达可能已开始考虑从Rubin Ultra开始引入CPO[2] * **CPO在规模扩展架构中的具体应用形式**：在576芯片架构中，计算托盘和交换托盘预计将继续依赖PCB背板连接，而机架到机架互连可能转向基于CPO的光互连，因其在功耗、延迟、密度和成本方面具有优势[2] * **规模扩展CPO带来增量机会**：规模扩展CPO为光互连供应链带来增量机会，但不影响规模扩展的光互连需求，其供应链与规模扩展CPO相似[3] * **英伟达OIO解决方案时间预期**：英伟达的GPU到NVSwitch光互连解决方案可能与Feynman架构同期推出，将驱动对连续波激光器、FAU和光引擎的增量需求[1][4] * **规模扩展CPO渗透率预测**：在1.6T时代，CPO渗透率不会显著，考虑到成熟度、技术可靠性和解耦程度等因素，Meta也提到TH6 Bailly不会有显著量，预计英伟达规模扩展CPO交换机在2025/2026/2027年的数量分别为2k/20k/35k[4] * **英伟达规模扩展交换机潜在上行空间**：根据2024年11月12日的预览报告，英伟达2027年的规模扩展交换机存在潜在上行空间[4] * **英伟达Spectrum X的采用**：根据2024年10月20日的OCP报告，英伟达在OCP上的主题演讲表明，微软Azure和Oracle Cloud将开始使用Spectrum X[4] 其他重要内容 * **投资评级**：报告给予英伟达“买入”评级，预期其股票表现将超越基准指数超过15%[1][6] * **主要风险**：AI需求减速、地缘政治不确定性、竞争[5] * **报告性质与免责声明**：报告仅供参考，不构成投资要约或建议，信息来源于公开渠道，广发证券不对其准确性和完整性作任何明示或暗示的保证，投资者应独立决策并自担风险[7][10][12]

涉及的行业与公司 * 行业：ASIC（专用集成电路）芯片设计、先进封装、云计算与人工智能加速器[1] * 主要公司：Marvell (MRVL US)、Broadcom (AVGO US)、Alchip (3661 TT)、GUC (3443 TT)[1] * 其他相关公司：AWS（及其子公司Annapurna）、微软、Meta、谷歌、OpenAI、苹果、TikTok、特斯拉、XAI、Astera Labs、ARM、台积电、ASE、联发科、SiTime、Macom、Celestica、富士康、Kioxia、Socionext[3][6][11][14][16][17][22][25][27][28][30][32][34][37][39][41][45] 核心观点与论据 AWS ASIC项目（Tranium系列） * **Tranium 2**芯片在2025年第四季度进入尾声[3] * **Tranium 2.5**为过渡芯片，在2025年第四季度至2026年第一季度生产，Marvell部分约每季度出货20万台，用于验证其先进封装方案[3][6] * **Tranium 3**预计2026年第二季度量产，AWS预估出货量约250万台，设计由Annapurna + Alchip团队负责，Marvell可能获得最多50万台订单[8] * **Tranium 4**（代号Maverick）已确认由Annapurna + Alchip设计，采用台积电CoWoS-R + MCM先进封装技术，包含四个计算芯片、四个I/O芯片（由Astera Labs设计）、四个存储缓冲芯片、四个IPD和八个HBM4E立方体，预计最早2027年第四季度量产[9][11] 微软ASIC项目 * 当前有三个ASIC项目：Cobalt 200 CPU、MAIA 200 Sphinx、MAIA 300 Griffin[14] * Cobalt 200和MAIA 200已确认由GUC设计[14] * MAIA 300（代号Griffin）与Marvell的合作项目遇到严重困难，微软与Marvell的合同将在2026年上半年到期，若失去信心可能转向Broadcom，或延迟MAIA 300量产计划[16] Meta ASIC项目 * ASIC路线图复杂，包括多代芯片：Artemis（第一代推理，已量产）、Athena（第二代训练，2025年第三季度末量产）、Iris（第三代训练+推理，计划2026年第三季度量产）、Arke（第四代推理，计划2027年第二季度量产）、Olympus（第五代训练+推理，计划2028年第二季度量产）、Etna（第六代，预计2029年量产）[17][18] * 除Arke外，其他芯片均由Broadcom全盘设计[19] * Arke芯片是Iris的简化版，前端设计由Broadcom负责，后端设计由Marvell完成，作为引入第二设计合作伙伴的评估[20] * 预计Meta在2025年生产约15万颗ASIC芯片（10万颗Athena + 5万颗Artemis），2026年生产约80万颗（60万颗Athena + 20万颗Iris）[21] 谷歌ASIC项目 * ASIC分为服务器CPU和TPU（加速器芯片）[22] * 第一代服务器CPU（Axion）由Marvell设计，第二代（Tamar）由GUC设计[22] * 最新TPU V7有两个版本：V7p由Broadcom设计（代号Hellcat），V7e的ASIC芯片由谷歌内部团队设计，I/O芯片由联发科设计（代号A5921）[22][23] * 预计谷歌在2026年生产约400万颗TPU，其中300万内部使用（200万TPU V6 + 100万TPU V7），100万出售给外部客户（主要是Anthropic）[24] * 谷歌TPU的爆炸性增长推动1.6T光模块需求激增，预计全球需求从2025年约300万台增至2026年2000万台（谷歌TPU V7服务器占约600万台）[25] * 1.6T模块带动相关元件价值：SiTime的MEMS振荡器内容价值约2美元，Macom的200G光电二极管售价约2美元（全球市场份额>60%）[25] Broadcom的其他ASIC项目 * **OpenAI**：开发两代芯片，Titan 1（推理，CoWoS-S封装）计划2026年第二季度量产，Titan 2（训练，CoWoS-L封装）计划2027年第二季度量产，预计出货量2026年30万台，2027年至少60万台[28][29] * OpenAI同时与ARM合作开发ASIC加速器芯片，Celestica作为Broadcom版本服务器的JDM，富士康作为ARM版本服务器的ODM[30][31] * **苹果**：定制两款芯片，ASIC服务器CPU（代号Sotra）由内部团队设计，ASIC加速器芯片（代号Baltra）由Broadcom提供设计服务，量产不早于2027年[32][33] * **TikTok**：项目（代号Neptune）可能获许可最早2026年第一季度量产，采用台积电N4P工艺和CoWoS-L封装，含四个计算芯片和八个HBM3e立方体，2026年预计产量50万台，仅允许中国以外部署[34][35] GUC与特斯拉AI5项目 * 特斯拉AI5芯片（及后续AI6-AI8）由GUC提供设计服务，专为特斯拉自动驾驶和人形机器人定制，预计2026年第四季度量产[39][40] * GUC已为2027年在台积电预订约5万片CoWoS晶圆产能，对应约150万颗AI5芯片（每片晶圆30颗）[43] * 在该项目中，GUC提供Turnkey 2服务（负责所有后端阶段），AI5芯片ASP约2000美元，预计为GUC带来30亿美元收入，毛利率约15%，运营利润率约10%，可带来增量运营利润约90亿新台币（是GUC今年总运营利润的两倍多）[43][44] * GUC还将量产微软MAIA 200 Sphinx项目（从2026年第三季度开始）和Kioxia的HBF AI控制器项目（前端设计由Socionext负责），预计推动其2027年净利润达到约新台币130亿至140亿水平[45][46] Alchip与GUC的业务模式对比 * 投资者对GUC的争议点在于其谷歌Tamar CPU项目（预计2026年达100万台）仅提供Turnkey 3服务（仅负责先进封装设计和流片），利润率可能为低个位数百分比[41][42] * 但报告认为GUC在特斯拉AI5等Turnkey 2项目上利润更高，前景被低估[43][44] 其他重要内容 * 报告发布于2025年11月8日，旨在更新北美主要超大规模云服务公司ASIC项目的最新进展[2] * 文档末尾包含读者评论，对报告中部分项目信息的准确性提出质疑[47][48][49]