【风口研报·行业】AI数据中心正式进入100%液冷时代，散热组价值量提升+Q3季度进入国内外订单上量期......

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AI数据中心正式进入100%液冷时代，散热组价值量提升与工业AI打开2800亿空间

核心结论

1. 液冷行业趋势确立: 随着英伟达新一代平台发布，AI数据中心正式进入“100%全液冷、去冷机化、去软管化”的工业化成熟期。海内外需求共振，行业进入订单上量阶段。
2. 散热市场价值量提升: 新一代AI芯片功耗巨大，推动单机架散热组件价值量显著提升（对比上一代提升12%），相关产业链公司有望受益。
3. 工业AI市场空间广阔: 流程工业体量巨大，提效1%即可创造巨大效益。以中控技术为代表的工业大模型已拓展至多行业并成功落地，其远期订阅费市场空间可达2800亿元。

关键信息

• 液冷行业:
• 海外：英伟达Vera Rubin平台发布，标志着数据中心进入100%全液冷时代。
• 国内：地方政策（如北上广深）要求新建智算中心液冷机柜占比超50%，“东数西算”工程要求PUE低于1.25，推动了液冷的普及。
• 订单进展：英维克（英维克）的谷歌CDU订单预计Q3开始上量；思泉新材的阿里订单7月开始批量交付，后续腾讯、字节、AMD等订单可期。
• 中控技术 (688777):
• 业务模式：其TPT是工业大模型，区别于传统软件，具备数据飞轮效应和规模化应用能力，已拓展至13个行业（包括化工、石化、能源、油气、医药、建材等）。
• 落地情况：已在中国石油、中国石化等大型国企成功落地，并启动海外客户应用验证。
• 业绩增长：26年Q1工业AI收入达1.84亿元，已超过25年前三季度总和。股权激励目标：26/27/28年工业AI业务收入分别为10/25/50亿元。

潜在影响

• 液冷市场: AI数据中心高功耗时代，液冷技术从“可选”变为“必选”，市场空间被打开。头部液冷解决方案及零部件供应商将迎来业绩爆发期。
• 中控技术: AI+制造是制造业智能化升级的核心方向。TPT工业大模型如能成功向中小客户推广，其商业空间将远超目前以头部客户为主的阶段，可能重塑流程工业的智能化格局。目前国内尚无同级别竞品，具有先发优势。

关注要点

• 液冷板块:
• 订单落地情况: 重点关注英维克（英维克）、思泉新材等公司在Q3及未来的海外大客户订单交付节奏。
• 技术路线变化: 关注“大冷板”方案、“去软管化”等技术革新对不同供应商的影响。
• 代工链条: 关注金富科技等通过收购切入液冷头部厂商供应体系的代工企业，其边际变化可能较大。
• 中控技术 (688777):
• AI收入拐点: 关注其工业AI业务收入的持续增长能力，是否能够按照股权激励目标兑现。
• 行业拓展: 关注TPT大模型在海外客户及其他新行业的落地进展。
• 竞争格局: 关注全球范围内（如西门子GTT）类似技术路线的进展，以及国内是否有新的竞品出现。

关联个股

• 液冷板块:
• 英维克 (英维克)
• 思泉新材 (思泉新材)
• 金富科技 (金富科技)
• AI+制造板块:
• 中控技术 (688777)

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【风口研报·行业】AI数据中心正式进入100%液冷时代，散热组价值量提升+Q3季度进入国内外订单上量期，分析师看好两条主线；AI+制造有望打开2800亿元业绩空间，这家公司工业大模型已拓展至13个行业

风口研报

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《风口研报》今日导读

1、液冷（英维克、思泉新材、金富科技）：①海外英伟达VeraRubin平台发布，标志数据中心正式进入“100%全液冷、去冷机化、去软管化”的工业化成熟期，Rubin平台单机架散热组对比上一代价值量提升12%；②国内方面，互联网公司+政策双驱动，液冷成明确趋势，新建大型数据中心的PUE指标必须控制在1.25以下，引入液冷技术成为智算中心合规通过能耗审批的唯一通道；③天风证券孙潇雅看好两条主线，Q3开始订单上量的英维克和思泉新材，边际变化大的代工链公司金富科技、五洋自控；④风险提示：全球数据中心扩张进度不及预期等。

2、中控技术（688777）：①AI+制造正在成为制造业智能化升级的重要方向，2025年全国规上工业企业营收总额为139.2万亿元，其中流程工业占比约47%，对应流程工业产值超65万亿元，若流程工业提效1%，也将创造巨大效益；②公司TPT是工业大模型，具备数据飞轮效应和规模化应用能力，目前TPT从化工、石化、能源横向拓展至油气、医药、建材等13个行业，并在中国石油、中国石化等大型国企成功落地，；③从长期空间看，流程工业共有28万套装置，若按每套装置100万元订阅费/年测算，TPT远期订阅费TAM可达2800亿元；④长江证券杨洋预计公司2026-2028年实现归母净利润8.41/11.37/14.04亿元，同比增长90.7%/35.2%/23.5%，对应PE分别为116.72/86.33/69.88倍；⑤风险提示：下游行业周期波动的风险。

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AI数据中心正式进入100%液冷时代，散热组价值量提升+Q3季度进入国内外订单上量期，分析师看好两条主线

天风证券孙潇雅最新跟踪覆盖液冷行业，认为当前AIDC全液冷时代，行业将迎来海外+国内共振机会。

海外方面，英伟达VeraRubin平台发布，标志数据中心从“风冷为主、液冷为辅”的过渡期，正式进入“100%全液冷、去冷机化、去软管化”的工业化成熟期。受2.3kW超高功耗AI芯片驱动，Rubin平台单机架散热组件价值突破7.2万美元，对比上一代GB300架构提升12%。

国内方面，互联网公司+政策双驱动，液冷成明确趋势，北上广深等一线城市地方政策要求，新建智算中心液冷机柜占比必须超过50%，引入液冷技术成为智算中心合规通过能耗审批的唯一通道。

从AIDC整体液冷解决方案及相关重要零部件公司角度，孙潇雅看好Q3开始上量的英维克和思泉新材：

英维克：预计 $ \underline{\text{谷歌CDU订单Q3开始上量，NV UQD、CDU稳定发货}} $。26H2重要潜在增量包括谷歌柜内液冷、微软、NV东南亚、M4+等

思泉新材：阿里订单7月开始批量交付， $ \underline{\text{预计26Q4、27Q1、27Q2分别新增腾讯、字节、AMD&Meta订单}} $。

从变化大的角度，重点推荐代工链公司：

金富科技：公司2026年成功收购卓晖金属、联益热能各51%股权，标的公司主营业务包括液冷流道管路产品（铜、不锈钢、波纹管组件等）、冷板产品（水冷头组件、不锈钢波纹管、铜水冷板、内存条模组）、分集水器（Manifold）等，已进入奇宏电子、宝德科技、双鸿电子等液冷领域头部厂商供应体系，并最终服务于北美头部科技客户等终端客户。

大冷板模组方案：一块大冷板同时覆盖1颗VeraCPU和2颗RubinGPU，减少流体连接点、降低流阻。

去软管化：采用重新设计的内部液体歧管（InternalLiquidManifold）与通用的快速断开接头（Blind-mateUQD）。

去风扇与全覆盖，实现100%全液冷覆盖：不仅包括GPU和CPU，延伸到NVLink交换机、Spectrum-X以太网交换机的光学器件。

二、国内：互联网公司+政策双驱动

字节跳动2026年发布AIDC技术规范与招标新规，明确指出机房规划中，95%的机柜功率需达到21kW及以上，5%的极高密机柜功率需达到50kW，同时超过21kW的高密度机柜必须100%采用液冷方案。

中国“东数西算”国家工程明确规定，新建大型数据中心的PUE指标必须控制在1.25以下，由于传统风冷系统PUE通常在1.5以上，引入液冷技术成为智算中心合规通过能耗审批的唯一通道。

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主题二

AI+制造有望打开2800亿元业绩空间，这家公司工业AI大模型已拓展至13个行业，且国内尚未出现类似大模型竞品

AI+制造正在成为制造业智能化升级的重要方向。我国2025年国内工业产值，即全国规上工业企业营收总额为139.2万亿元，其中流程工业占比约47%，对应流程工业产值超65万亿元。若流程工业提效1%，也将创造巨大效益。

长江证券杨洋看好中控技术。公司TPT是工业大模型，区别于传统工业软件、小模型和通用大语言模型，具备数据飞轮效应和规模化应用能力。2026Q1公司工业AI收入达1.84亿元，已超过2025年前三季度水平，工业AI业务拐点已至。

从长期空间看，流程工业共有28万套装置，若按每套装置100万元订阅费/年测算，TPT远期订阅费TAM可达2800亿元。公司股权激励中，工业AI业务收入目标值为2026年10亿元、2027年25亿元、2028年50亿元。

杨洋预计公司2026-2028年实现归母净利润8.41/11.37/14.04亿元，同比增长90.7%/35.2%/23.5%，对应PE分别为116.72/86.33/69.88倍。

资料来源：公司公告，长江证券研究所

TPT是中控推出的全球领先工业大模型，底层采用Transformer架构，基于海量、跨行业的工业时序

工业运行过程中不同变量间的潜在关联，进而实现预测、监测、诊断和寻优。

传统软件和小模型缺乏自我迭代能力，边际成本随场景扩张线性增长；TPT则依托持续更新的工业

图2: TPT的六大核心功能：模拟、控制、预测、评估、统计

TPT 6大核心功能

智慧应用(Applications)

运行状态跟踪
设备健康评估
生产效率评价
运行操作优化
控制优化执行
工艺仿真验证
数据分析助手
AI考试培训
模拟
模拟化工装置生产过程（数字孪生机理模型），支持在线模拟，仿真培训、工艺诊断（通过数据对比定位实际与模拟差异）。

生产监督工具箱(Supervisor)

• 任务生成配置、知识丰富配置
• 统计模型应用
• 需求配置（工艺参数、设备、控制性）
• 运行优化工具箱(Optimizer)
• 操作优化配置（动态检测、自主优化、记录查询）
• 决策优化再加速
• AI考试配置

控制
优化
预测
基于TPT时序大模型实现关键参数长期周期趋势预测（如Scopes参数预测模块），输出可作为先进控制系统的输入。

对AI生成的结果进行自动验证，包括过程数据完整性和有效性评估、生成文本方案的逻辑性和合规性验证，以及可执行Agent的运行效果和稳定性评估。

统计
对数据进行统计与分析（如能耗、产量计算），支撑“问数”功能。

竞争格局上，长江证券认为，工业大模型的核心壁垒不在算法，而在高质量工业数据与深层工艺know-how。国内尚未出现TPT同级别工业时序大模型竞品；全球范围内，仅西门子GTT具有相似技术路线，但TPT2已在流程工业各场景深度应用，商业化步伐更为领先。

累计生产
100
EB数据
约
100,000,000个/0点数
累计生产
覆盖
100,000+
(DCS/S/S/P/C等各类控制系统)
覆盖
50+
个细分行业
(化工、石化、油气、电力、制药、冶金、建材、造纸、新材料、食品等)
拥有
37,000+客户

温度流量静设备静设备

资料来源：公司官网，《中控技术宣传册》（2025），长江证券研究所

二、工业AI收入拐点显现，行业拓展与订阅空间打开长期增量

当前TPT应用场景包括多目标协同优化、石化行业常减压装置问题分析、乙烯装置优化控制等。

2025年，公司TPT从化工、石化、能源横向拓展至油气、医药、建材等13个行业，并在中国石油、中国石化等大型国企成功落地，同时启动海外客户应用验证

长期看，TPT当前仍以具备强购买力和高数字化水平的头部客户为主，重点在于树立行业标杆、跑通典型场景并验证效益。随着功能逐步成熟、丰富和标准化，公司有望向中小客户推进常态化收费，当前仍处于起点阶段。

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