智通財經APP獲悉，中金髮布研報稱，3月19日，英偉達召開GTC大會，發佈了初代Blackwell系列GPU、GB200超級芯片及基於此的機架級系統GB200 NLV72，散熱方式由風冷型向液冷型轉變。液冷作爲散熱效率更高的方式，憑藉提升算力部署密度及降低系統功耗的優勢，有望實現對傳統風冷的替代，伴隨AI算力規模增長實現高速增長。建議關注液冷相關標的：曙光數創(872808.BJ)、高瀾股份(300499.SZ)、紫光股份(000938.SZ)、聯想集團(00992)、工業富聯(601138.SH)、英偉達(NVDA.US)。
中金主要觀點如下：
液冷散熱賦能高計算密度，滲透率提升爲大勢所趨，行業加速落地
中金認爲，英偉達在計算節點中引入液冷散熱，賦能高計算密度，GTC大會發布的GB200 NVL72能夠實現720 petaflops的AI訓練性能及1440 petaflops的推理性能，由18個Tray組成，每個Tray均包含2塊GraceCPU及4 塊Blackwell GPU並配置液體冷卻；此外，聯想集團、紫光股份、曙光數創等廠商也在持續豐富產品矩陣，加速落地液冷方案。此次英偉達液冷散熱的引入有望成爲里程碑，印證液冷技術優越性的同時也提升了市場對於液冷落地節奏及潛在市場空間的預期。
液冷散熱具備高散熱效率的優勢，有助於提升單機櫃的功率密度
相較於傳統的風冷散熱，液冷散熱的優勢在於：1)在散熱效率方面，根據賽迪顧問數據，冷卻設備在數據中心總能耗中的佔比爲33%，液冷散熱通過液體直接吸收並帶走GPU等算力硬件產生的熱量，能夠提升散熱效率從而降低總能耗；2)在計算密度方面，由於液冷散熱無需爲風扇等預留大量空間，允許高密度部署計算單元，減少佔地面積，此外更緊湊的硬件佈局也有利於縮短計算單元之間的物理距離，降低信號傳輸延遲。
根據英偉達GTC，以90天訓練參數量爲1.8T的GPT-MoE模型爲例，若採用H100，則需要8000張卡，消耗功率爲15MW；若採用GB200 NVL72，僅需要2000張卡，消耗功率爲4MW；據此，中金測算GB200 NVL72單機櫃對應的消耗功率超100KW。中金認爲，液冷散熱憑藉高散熱效率及提升算力部署密度的優勢，在AI算力規模及液冷滲透率提升的驅動下，有望實現快速增長。
風險
算力芯片產品迭代及降本不及預期；液冷滲透率不及預期。