冷却塔是液冷数据中心不可或缺的关键组件，国内市场需求有望高增

AI发展有望拉动算力需求。算力、算法、数据作为人工智能的三要素，在数字经济发展、产业智能化升级的进程中发挥巨大作用，其中算力是推动数字经济发展的核心力量、支撑数字经济发展的坚实基础。AI的快速发展将使得数据海量增加，算法模型愈加复杂，对算力需求将快速提升。根据IDC，2021年中国智能算力规模达155.2每秒百亿亿次浮点运算（EFLOPS），2022年智能算力规模将达到268.0EFLOPS，预计到2026年智能算力规模将达到1271.4EFLOPS，同期通用算力规模将达到111.3EFLOPS。2022年-2026年，预计中国智能算力规模年复合增长率达47.6%，通用算力规模年复合增长率为18.5%。

中国智能算力规模及预测（单位：百亿亿次浮动运算/秒）

资料来源：IDC

中国通用算力规模及预测（单位：百亿亿次浮动运算/秒）

资料来源：IDC

算力需求驱动数据中心规模快速提升。数据中心是算力的物理承载，发挥着接收、处理、存储与转发数据流的“中枢大脑”作用，是关乎数字化发展的关键基础设施。伴随着新基建、数字经济等政策影响以及AI发展的驱动，我国数据中心市场规模不断提升。参考中国工程院院刊，2022年我国数据中心机架达到670万架，近五年年均复合增速达32.2%；根据中国通信研究院发布的《数据中心白皮书2022年》，2022年我国数据中心市场收入预计将达到1900亿元，同比增长26.7%。

我国数据中心机架规模及增速

资料来源：中国工程院院刊

数据中心冷却意义重大。数据中心运行需要消耗大量电力，产生过高的热量，因此需要快速散热，以免影响IT设备的运行与性能。为保障大规模数据设备的稳定、高效、持续化运行，需要对数据中心的温度、湿度、洁净度、气流分布等指标进行全天高精度、高可靠度调节。随着数据中心单位服务器机柜包含的服务器数量增多，机柜发热量与日俱增，对散热冷却系统的要求不断提高。

数据中心PUE指标不断降低，液冷方案有望逐步成为主流。在节能降耗的趋势下，各省对数据中心PUE提出了明确要求，在保证算力运转的前提下，只有通过降低数据中心辅助能源的消耗，才能达成节能目标下的PUE要求。参考陈心拓等《绿色高能效数据中心散热冷却技术研究现状及发展趋势》，数据中心能耗中制散热能耗占比达到43%，是数据中心辅助能源中占比最高的部分，因此，降低散热系统能耗能够极大的促进PUE的降低。液冷作为数据中心新兴制冷技术，被应用于解决高功率密度机柜散热需求；与风冷系统相比，液冷方案利用液体的高导热、高传热特性，在进一步缩短传热路径的同时充分利用自然冷源，实现了PUE小于1.25的节能效果，而风冷数据中心的PUE要高于1.4，已不满足各地对数据中心PUE的要求。

数据中心能耗分布

资料来源：中国工程院院刊

冷却塔是液冷数据中心不可或缺的关键组件，需求有望高增。液冷技术分为接触式及非接触式两种，接触式液冷将冷却液体与发热器件直接接触，包括浸没式和喷淋式液冷等具体方案，非接触式液冷指冷却液体与发热器件不直接接触，包括冷板式等具体方案，无论采用接触式还是非接触式液冷都必须配备冷却塔确保系统稳定运行。我们认为在数据中心建设高速增长以及液冷方案占比不断提升之下，数据中心冷却塔市场将迎来爆发。

液冷系统通用架构

资料来源：《中兴通讯液冷技术白皮书》