一个经济规律：算力降本

人类追求单位算力降本的脚步永不停歇。要实现单位算力降本这个经济规律，则主要通过摩尔定律、scale up（纵向扩展）、scale out（横向扩展）等方式，这其中有两大物理规律会导致发热量更大，即摩尔定律和scale up。

两个物理规律：摩尔定律和scale up

摩尔定律： 通过先进制程工艺的进步，如从7nm到5nm、3nm，在单位面积内集成更多晶体管，提升单芯片性能。但单位面积晶体管数量更多，导致单位面积发热量更大。

Scale Up：即纵向扩展，在单台服务器内塞入更多GPU，但这会导致单机柜功率及功率密度的快速上升。根据NV及新浪财经等媒体报道，原先八卡服务器单机功率在10kw以内，而NVL72卡机柜式服务器，将72个单卡超过1kw的算力卡紧密排列在一个狭小的机箱空间内，单个机柜的功耗攀升至130kW以上。

猜想1：未来可能进入“万物皆液冷”的时代。

2025年有望成为液冷元年，液冷首先从AI服务器开始快速渗透，预计在2026年至2027年有望进入逻辑更顺畅的发展阶段，液冷技术的应用范围有望显著扩大，不仅服务器需要液冷，交换机、光模块、电源等设备也有望逐步采用液冷方案，未来可能进入“万物皆液冷”的时代。

猜想2：未来液冷需求有望快速扩张。

人类在热管理领域，从风冷时代一旦迈入液冷时代，未来对液冷的需求有望会越来越大。类似就像从石器时代进入青铜时代，对金属的需求持续扩张；从蒸汽时代迈入电力时代，对电力需求持续扩张。液冷时代，核心驱动力是经济社会发展需要电力等能源，当功率密度提升到一定临界值之后，液冷就有望成为热管理的必选项而非可选项。未来算力需求可能扩大，随着AI数据中心功率密度进一步提升，对液冷的需求有望加速提升，也很有可能会出现液冷需求持续扩大的情形，而且液冷的增速大概率会高于算力卡资本开支的增速，呈现出价值量通胀的特点。

猜想3：未来液冷可能成为AI发展的核心约束。

人类追求算力降本的经济规律永不停歇，但这一经济规律可能会受到两大物理规律约束，一个是摩尔定律，当先进制程进入1nm维度，量子效应会愈发显著，这会制约摩尔定律的发展；另一个物理规律是scale up的功率密度上限，当单个服务器机柜里塞入的算力卡数量越多，功率密度也会越高，可能最终功率密度会提升到一个连最先进液冷技术也很难顺利散热的程度，或者说需要极大的经济代价才能散热，这意味着未来在算力降本的过程中，液冷可能成为AI基础设施建设发展的核心约束。

总结一下，2025年有望成为液冷元年，未来液冷有望成为长坡厚雪的潜力赛道。

对比AI上游算力“四大金刚”：光模块、PCB、电源、液冷。这“四大金刚”都是当前AI上游价值量通胀的行业，即细分行业增速高于GPU算力卡的增速。但这其中，液冷可能是那个价值量通胀相对更显著的行业。

此外，液冷赛道同时具备单机价值量提升和渗透率提升的双重逻辑驱动，这也是液冷相较于其他三大领域的显著优势。而光模块、PCB和电源等领域更多仅依赖单机价值量提升的逻辑，缺乏渗透率提升的驱动。以NV为例，液冷的渗透率从去年的几乎为零，预计可能直接跃升到明年的接近100%；ASCI产业链明年液冷渗透率也有望达到40-50%的水平，未来有望进一步提升。

陈伟斌，自2025年3月4日起担任东吴双三角股票型证券投资基金基金经理，10年投研经验，从2015年起先后任太平资产投资经理助理、广发证券策略研究员，2020年加入东吴基金，先后担任高级研究员、投资经理，现担任权益投资总部总助兼权益研究部总经理、基金经理。

陈伟斌能力圈覆盖TMT（电子、通信、计算机）和高端制造（电力设备新能源、汽车、机械）、创新药领域，擅长产业趋势投资，通过 “斜率、空间、卡位”三维投资法进行行业和个股布局，具有自上而下的大局观以及自下而上的择股能力。