前言：
随着AI算力需求的爆发式增长，高功耗芯片的散热问题日益凸显，传统风冷技术已难以满足高效散热需求，液冷技术因此成为AI数据中心的核心解决方案。AI液冷接头作为液冷系统中的关键连接部件，承担着保障冷却液高效循环、确保系统零泄漏的重要职责，其性能直接关系到整个散热系统的可靠性与能效。
在政策端，国家持续推进“东数西算”工程及绿色数据中心建设，对PUE能效指标提出严格要求，进一步加速液冷技术的普及。市场端，国内科技企业如阿里、腾讯、华为等纷纷加码智算中心建设，推动液冷接头需求持续攀升。目前，行业竞争呈现“外资主导、国产追赶”的格局，国际品牌仍占据技术高地，而银轮股份、英维克等国内企业正凭借产业链整合与专项技术突破，逐步提升市场竞争力。在AI与政策的双重驱动下，AI液冷接头行业正迎来蓬勃发展的战略机遇期。
1、AI液冷接头是液冷系统的关键连接部件之一
根据观研报告网发布的《中国AI液冷接头行业发展趋势研究与未来投资预测报告（2025-2032年）》显示，AI液冷接头作为液冷系统的关键连接部件，在多个领域发挥着重要作用。在数据中心，支撑着服务器的高效散热，保障AI任务稳定运行，提升整体可靠性；高性能计算集群借助它实现精准散热，确保复杂计算任务高效推进。
AI液冷接头主要分为直通型、L型接头。其中，直通型是AI液冷接头的主流类型，其占总市场需求量的80%，这是由市场规模、技术成熟度、场景普适性共同决定的。直通型接头的核心结构是两端开口一致、轴线平行的圆柱形通道，主要用于实现流体“直线传输”，结构相对简单、对称性高。其加工需求集中在高精度圆柱面螺纹及密封面的成型，对批量生产效率要求极高。
L型接头的核心结构是“L”形转折通道，主要用于改变流体流动方向以适应AI服务器机柜内“空间有限、布局复杂”的安装需求，其加工难点在于转折部位的精度控制与多维度尺寸的协调，对复杂形状的一次成型能力要求极高。
数据中心液冷头加工对机床的需求
资料来源：公开资料整理
在产业链方面，AI液冷接头行业上游是金属/塑料原材料、密封圈（橡胶、硅胶）、精密加工设备；下游则包括液冷板/液冷机箱、服务器、数据中心及最终用户（AI公司、互联网大厂）。
AI液冷接头行业产业链图解
资料来源：观研天下整理
2、AI算力需求引爆，我国AI液冷接头行业将蓬勃发展
随着AI算力需求的爆发，当前主流的AI训练与推理芯片单卡功耗已突破700W，推动单机柜功率密度向50kW至100kW迈进，传统风冷技术因散热效率低、能耗高、噪音大等问题已无法满足散热需求。在此背景下，液冷技术尤其是接触式冷板方案，因其高效散热能力成为必然选择。
与此同时，我国“东数西算”工程对数据中心能效提出严格要求，东部核心节点PUE需低于1.25，而液冷技术可将PUE显著降至1.1–1.2，既符合政策导向，又能为运营商大幅降低能耗成本，经济效益日益凸显。
国家层面对数据中心能效要求逐年提高
时间 | 政策 | 具体要求 |
2017年 | 《“十三五”节能减排综合工作方案》；《关于加强“十三五”信息通信业节能减排工作的指导意见》 | 国务院：新建大型云计算数据中心PUE＜1.5；工信部：2020年，新建大型、超大型数据中心PUE＜1.4 |
2019年 | 《关于加强绿色数据中心建设的指导意见》 | 工信部、国管局、能源局：2022年，新建大型、超大型数据中心PUE＜1.4 |
2020年 | 《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》 | 发改委、工信部、能源局：大型、超大型数据中心PUE＜1.3 |
2021年 | 《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023年）》；《绿色数据中心政府采购需求标准（试行）》 | 工信部：2021年，新建大型及以上数据中心PUE＜1.35；到2023年，新建大型及以上数据中心PUE＜1.3，严寒和寒冷地区力争降＜1.25；财政部、生态环境部：2023年6月起，数据中心PUE≤1.4，2025年起，数据中心PUE≤1.3。 |
2022年 | 《信息通信行业绿色低碳发展行动计划（2022-2025年）》 | 工信部、发改委、财政部等：到2025年，全国新建大型、超大型数据中心PUE＜1.3；改建核心机房PUE＜1.5 |
2024年 | 《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》 | 发改委、工信部、能源局、数据局：2025年底，全国数据中心平均PUE＜1.5；新建及改扩建大型和超大型数据中心PUE＜1.25；国家枢纽节点数据中心项目PUE＜1.2。 |
资料来源：观研天下整理
此外，国内科技企业持续加码AI数据中心建设，每个液冷服务器机柜需部署成百上千个精密可靠的液冷接头，从而推动该部件迎来海量且持续增长的市场需求。
我国科技企业AI数据中心建设布局汇总
企业集团 | 建设/运营主体 | 战略定位/品牌 | 核心举措与布局 | 技术/模式特点 | 区域布局 |
阿里巴巴 | 阿里云 | “两中心一平台”（智算+通算中心，AI平台） | 1.持续加码建设张北、河源、乌兰察布等超级智算中心。2.大规模采购高性能AI芯片，集群规模达万卡级。3.推出通义千问大模型，驱动内部算力需求。 | 算力集约化；云智一体；自研大模型驱动 | 华北（张北、乌兰察布）；华南（河源）；华东（杭州） |
腾讯 | 腾讯云 | “向量数据库+模型服务”驱动的云上智算 | 1.在天津、上海、重庆等地新建/扩容大型智算中心。2.自研“星脉”计算架构，追求高能效比。3.推出Hunyuan大模型，并大力推广“模型即服务”（MaaS）。 | 存储与计算协同；自研网络与调度；强调性价比与能效 | 华东（上海）；华北（天津）；西南（重庆） |
百度 | 百度智能云 | “AI原生”算力基础设施 | 1.阳泉、保定智算中心已建成并持续扩容。2.自研“百舸”AI异构平台及AI大底座。3.文心大模型迭代及文心一言应用生态拉动算力消费。 | AI原生架构；软硬一体优化；大模型生态闭环 | 华北（阳泉、保定） |
华为 | 华为云/昇腾 | “全栈AI”国产化算力 | 1.打造基于昇腾芯片的AI计算集群（Atlas900）。2.在贵安、乌兰察布等地建设核心枢紐节点。3.通过“盘古”大模型及“星河”AI网络，提供一站式解决方案。 | 软硬件全栈自研；全国产化产业链；生态绑定深 | 全国（贵安、乌兰察布、芜湖等） |
字节跳动 | 火山引擎 | “弹性算力”服务内外需求 | 1.大规模自建数据中心，支持抖音、TikTok等业务的AI推荐算法。2.火山引擎对外输出公有云与弹性算力服务。；3.自研大模型（豆包）及云雀大模型，推动算力内需。 | 业务需求驱动；弹性公有云服务；内外需并举 | 中西部（张北、怀来）及多个边缘节点 |
运营商（移动、电信、联通） | 移动云、天翼云、联通云 | “国家算力网”主力军 | 1.积极响应“东数西算”，在枢纽节点大规模建设智算中心。2.主打“算网融合”，提供全国一体化算力调度服务。3.纷纷推出自有大模型（如移动“九天”），探索业务增量。 | 网络资源垄断优势；国家队身份；算力网络化 | 全国“东数西算”八大枢纽节点 |
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3、我国AI液冷接头行业竞争格局：“外资主导，国产追赶”
当前，我国AI液冷接头领域的竞争格局呈现出“外资主导、国产追赶”的鲜明态势。第一梯队由圣戈班（Vesta）、Swagelok等国际品牌占据，它们凭借深厚的技术积淀，在高端市场树立了产品可靠性与一致性的标杆，但其价格高昂与交货周期长的问题也为其他竞争者留下了市场空间。
面对这一机遇，国内企业正快速追赶：一批上市公司如银轮股份、飞荣达等，利用其资本与产业链整合优势，将液冷接头作为整体散热解决方案的核心部件进行重点布局；同时，以英维克、高澜股份为代表的专业创新企业，则凭借在特定温控领域的深厚积累，通过自主研发与投资延伸，力争在液冷细分市场实现技术突破与差异化竞争。
我国主要国产企业技术优势与市场定位汇总
企业类别 | 代表企业 | 技术优势/核心能力 | 市场定位与策略 |
上市公司（产业链布局） | 银轮股份 | 具备从换热器、冷板到接头的全链条液冷部件研发与制造能力，热管理技术底蕴深厚。 | 定位为液冷系统解决方案供应商，依托现有客户渠道和规模化生产能力，进行横向拓展。 |
飞荣达 | 在电磁屏蔽与导热材料领域领先，正向液冷结构件（含接头）延伸，具备材料与结构协同设计能力。 | 聚焦于通信服务器与数据中心市场，提供“材料-部件”一体化产品组合。 | |
中石科技 | 拥有导热材料、均温板及液冷组件技术，致力于提供包括接头在内的综合性热管理方案。 | 瞄准消费电子、通信设备等高端市场，定位为平台型热管理厂商。 | |
专业/创新企业 | 英维克 | 在机房温控与机柜液冷领域技术领先，具备成熟的液冷系统集成经验，对接头性能要求理解深刻。 | 定位为数据中心全链条液冷设施供应商，以系统带动核心部件（含接头）的自主研发与配套。 |
高澜股份 | 长期深耕电力电子装置液冷，具备扎实的液冷产品设计与大批量交付经验。 | 专注于电力、储能等工业领域，并积极将液冷技术拓展至数据中心市场。 |
资料来源：观研天下整理（WYD）
