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iHBM散热方案破局AI服务器“热崩溃”困局

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05-28 12:28

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面向AI芯片VPD(垂直供电)封装技术方案的全景解析 | APEC2026前瞻技术洞察

川润股份，正在彻底改写国产算力的游戏规则？川润正在彻底改写国产算力游戏规则——从风冷依赖海外→国产全栈液冷自主可控，定义国产高密算力新标准信息仅供参考，不构成投资建议一、旧规则 vs 川润新规则（一眼看懂变革） - 旧算力规则：风冷为主、海外液冷垄断、PUE高、高密度卡不住、功耗墙无解、国产卡脖子- 川润新规则：昇腾全栈液冷+浸没+冷板双路线+源网荷储一体化+国标制定者+国产独家闭环直接把国产算力从跟风英伟达风冷，改成华为昇腾原生液冷架构二、四大改写规则的硬核底牌（市场没完全定价） 1️⃣ 国产算力架构革命：昇腾950/CM384独家液冷 - 华为超节点液冷唯一主供，份额40%–50%，Atlas950、384超节点独家方案- 单机柜散热230kW+，击穿风冷物理天花板，国产算力终于能做万卡超算集群- PUE做到≤1.05，国内顶尖，满足东数西算强制低碳国标 - 直接打破：英伟达垄断高密度算力散热规则 2️⃣ 行业标准话语权：改写全行业游戏玩法 - 国内液冷国标第一起草单位，定义国产液冷技术、安全、验收全标准- 军工级密封：5000次插拔零泄漏，故障率比行业低80%- 核心部件自制率70%+，国产自主不被海外卡脖子 3️⃣ 独家商业模式：液冷+绿电一体化（别人没有） - 液冷散热+光伏储能+源网荷储一站式闭环- 算力中心一边降温、一边绿电省钱、一边削峰套利- 从单纯卖设备→算力能源运营商，估值从设备股→算力基建成长股 4️⃣ 全球双供应链：华为国产+英伟达海外双线放量 - 国内：华为昇腾、三大运营商、百度阿里腾讯，直接供货、大单不断- 海外：维谛核心供应商，切入英伟达GB200/GB300/Rubin全平台验证- 北美浸没液冷百万兆瓦级订单落地，国产液冷技术出海三、当下盘面定性（5.25） - 不是短期妖股反弹，国产算力底层规则重塑主升初期- 支撑生命线：19元，不破=华为液冷逻辑持续有效- 压力：前期套牢密集，震荡换手消化，不是一蹴而就- 本质：国产算力自主替代核心主线，不是题材炒作四、一句话总结以前国产算力跟着英伟达玩风冷；现在川润带着华为，用国产液冷重新定算力游戏规则算力功耗越高、国产集群越大，川润不可替代性越强

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1. 面向AI芯片VPD(垂直供电)封装技术方案的全景解析 | APEC2026前瞻技术洞察

2. 川润股份，正在彻底改写国产算力的游戏规则？川润正在彻底改写国产算力游戏规则——从风冷依赖海外→国产全栈液冷自主可控，定义国产高密算力新标准信息仅供参考，不构成投资建议一、旧规则 vs 川润新规则（一眼看懂变革） - 旧算力规则：风冷为主、海外液冷垄断、PUE高、高密度卡不住、功耗墙无解、国产卡脖子- 川润新规则：昇腾全栈液冷+浸没+冷板双路线+源网荷储一体化+国标制定者+国产独家闭环直接把国产算力从跟风英伟达风冷，改成华为昇腾原生液冷架构二、四大改写规则的硬核底牌（市场没完全定价） 1️⃣ 国产算力架构革命：昇腾950/CM384独家液冷 - 华为超节点液冷唯一主供，份额40%–50%，Atlas950、384超节点独家方案- 单机柜散热230kW+，击穿风冷物理天花板，国产算力终于能做万卡超算集群- PUE做到≤1.05，国内顶尖，满足东数西算强制低碳国标 - 直接打破：英伟达垄断高密度算力散热规则 2️⃣ 行业标准话语权：改写全行业游戏玩法 - 国内液冷国标第一起草单位，定义国产液冷技术、安全、验收全标准- 军工级密封：5000次插拔零泄漏，故障率比行业低80%- 核心部件自制率70%+，国产自主不被海外卡脖子 3️⃣ 独家商业模式：液冷+绿电一体化（别人没有） - 液冷散热+光伏储能+源网荷储一站式闭环- 算力中心一边降温、一边绿电省钱、一边削峰套利- 从单纯卖设备→算力能源运营商，估值从设备股→算力基建成长股 4️⃣ 全球双供应链：华为国产+英伟达海外双线放量 - 国内：华为昇腾、三大运营商、百度阿里腾讯，直接供货、大单不断- 海外：维谛核心供应商，切入英伟达GB200/GB300/Rubin全平台验证- 北美浸没液冷百万兆瓦级订单落地，国产液冷技术出海三、当下盘面定性（5.25） - 不是短期妖股反弹，国产算力底层规则重塑主升初期- 支撑生命线：19元，不破=华为液冷逻辑持续有效- 压力：前期套牢密集，震荡换手消化，不是一蹴而就- 本质：国产算力自主替代核心主线，不是题材炒作四、一句话总结以前国产算力跟着英伟达玩风冷；现在川润带着华为，用国产液冷重新定算力游戏规则算力功耗越高、国产集群越大，川润不可替代性越强

3. 算力液冷：从“降温刚需”到千亿赛道，谁在分食AI算力红利？当AI服务器单柜功耗突破10千瓦，传统风冷如同“小风扇吹锅炉”，早已力不从心。算力液冷，这个曾藏在机房角落的“配角”，如今成了支撑大模型狂奔的“关键基础设施”。从冷却液到整机方案，从数据中心到超算中心，一条被AI点燃的液冷产业链正在爆发，也催生出新的产业格局与投资机遇。一、上游：核心零部件，握牢散热“命脉”液冷的效率，从最基础的材料就已注定。上游零部件看似不起眼，却是技术壁垒最高的环节：• 冷却液：液冷系统的“血液”绝缘、低沸点、长寿命是核心要求。巨化股份的氟化液、东阳光的矿物油冷却液，凭借稳定的理化性能，成为浸没式液冷的首选，直接决定了散热系统的安全性与效率。随着800G光模块、H100芯片普及，高纯度冷却液的需求正以每年50%的速度增长。• 液冷板与导热材料：芯片的“降温铠甲”英维克的微通道液冷板、银轮股份的均热板，能将芯片热量快速导出，其设计精度直接影响GPU的稳定运行（温度每升高10℃，芯片寿命可能缩短一半）。这类产品已从服务器延伸至车规级AI芯片，应用场景持续拓宽。• 泵阀与换热器：系统的“ circulatory system”润邦股份的高压泵、三花智控的精密阀件，控制着冷却液的流速与压力；换热器则负责将热量最终散发到外界，是液冷系统的“终端出口”。这些部件虽单价不高，但缺一不可，且需与整机方案深度适配，头部企业已通过绑定华为、浪潮等客户建立先发优势。二、中游：系统集成，液冷赛道的“主战场”如果说上游是“零件供应商”，中游则是“总设计师”，决定着液冷方案能否大规模落地：• 冷板式液冷：当前主流，性价比之王英维克、高澜股份的冷板式方案，通过金属板直接接触芯片散热，改造难度低、成本可控，已成为互联网大厂数据中心的“标配”（阿里云张北数据中心冷板覆盖率超80%）。这类企业的核心竞争力在于快速响应客户需求——比如为不同服务器机型定制液冷板，从设计到量产仅需45天。• 浸没式液冷：未来方向，效率天花板曙光数创、申菱环境的浸没式方案，将服务器整机浸入冷却液，散热效率比风冷高3-5倍，PUE（能源使用效率）可低至1.1以下（风冷通常1.3以上），是超算中心的必选项（如国家超算天津中心全浸没集群）。尽管成本较高，但在10kW以上高功耗场景中，反而更具经济性。• 配套产品：从“单机”到“机房”的延伸液冷机柜、智能温控系统等配套产品正在崛起。比如中科曙光的液冷机柜，集成了泵阀、监控模块，可直接嵌入现有机房，大幅降低改造门槛。这类“交钥匙”方案，正成为中游企业毛利率提升的关键。三、下游：算力场景爆发，需求的“最终战场”液冷的市场空间，最终由下游算力设施的建设速度决定。当前，三大场景正驱动需求爆发：• AI服务器厂商：液冷成“标配”浪潮信息、中科曙光的最新AI服务器，已将液冷作为默认配置（H100机型冷板覆盖率100%），每台服务器液冷部件价值量达1.5万元，是传统服务器的5倍以上。2024年全球AI服务器出货量预计增长80%，直接带动液冷需求同步爆发。• 数据中心改造：政策与成本双驱动国内要求新建数据中心PUE≤1.3，东部地区更严至1.2，风冷已难达标。阿里云、腾讯天津数据中心正在进行“风冷改液冷”，单机房改造投入超亿元；三大运营商也计划2025年前将30%机房升级为液冷，这是万亿级的改造市场。• 超算与智算中心：技术迭代的“试验场”无锡超算中心、广州智算中心等“国家队”，直接采用最先进的浸没式液冷，不仅追求低PUE，更要支撑“每秒百亿亿次”的算力需求。这类场景虽规模不大，但技术标杆意义显著，往往是液冷企业展示实力的“舞台”。四、投资洞察：从“概念热”到“壁垒战”，谁能站稳脚跟？液冷赛道的热度已非“炒概念”，但真正的赢家需具备三大核心能力：1. 技术壁垒：从“能用”到“好用”比如冷却液的长期稳定性（需通过5000小时老化测试）、液冷板的均温性（温差≤2℃），这些细节决定了产品能否进入头部供应链。具备自主配方、专利布局的企业（如巨化股份的氟化液专利），将在竞争中占据主动。2. 客户绑定：深度融入算力生态与浪潮、华为等服务器厂商联合研发的企业（如英维克），能提前锁定订单；为互联网大厂提供定制化方案的企业（如高澜股份服务字节跳动），则能享受数据中心改造的红利。3. 产能弹性：跟上算力建设节奏液冷板、换热器等部件存在产能瓶颈，具备规模化生产能力（如银轮股份的年产100万片液冷板产线）的企业，能在需求爆发期快速抢占市场份额。从机房里的“降温刚需”，到支撑AI革命的“千亿赛道”，液冷的故事才刚刚展开。随着算力密度持续提升，那些能解决“高热难题”的企业，终将在AI的浪潮中分得一杯羹。但需警惕：赛道火热时，只有真正具备技术落地能力的玩家，才能笑到最后。（声明：内容仅为行业分析，不构成投资建议。股市有风险，决策需谨慎。）

4. 狂揽1200亿，AI服务器巨头，一鸣惊人！一场全民“养龙虾”的热潮，或许正在悄然重塑算力世界。 2026年，OpenClaw掀起了全球AI智能体应用的浪潮。按照IDC的预测，2030年全球活跃AI智能体数量将达到22.16亿，年度Token消耗量更是大幅增加，这显然也对AI服务器提出了更高的要求。而说到AI服务器，浪潮信息值得一提。 2025年下半年，浪潮信息推出了元脑SD200超节点AI服务器和元脑HC1000超扩展服务器。前者主打让大规模AI芯片像单一处理器一样高效协同，后者则围绕降低Token成本设计。根据Gartner、IDC发布的数据，浪潮信息服务器、存储产品市场占有率持续保持全球前列。2024年，公司服务器市场占有率位居全球第二，中国第一。同样是做服务器，为何浪潮信息能一骑绝尘，成为全球市占率第一的AI服务器厂商？这就要看公司高度集中的业务模式。业务高度集中是浪潮信息实现全球领先的前提。与中科曙光、紫光股份的多元化布局不同，浪潮信息始终将服务器产品作为核心主业。财报显示，2025年上半年，浪潮信息93.88%的营收来自服务器产品。这种极致的聚焦让公司能够将所有资源集中投入到服务器领域，最大化发挥规模效应与优势。 2025年前三季度，浪潮信息实现营收1207亿元，同比增长44.85%。不过，作为中游服务器厂商，公司的议价能力是有限的。从产业链上游来看，服务器的上游为处理器和零部件厂商，由具有极强技术壁垒的厂商主导，技术壁垒决定了其具有较高议价能力。而服务器下游主要是互联网、运营商等，互联网厂商占据主要份额。头部客户集中度高、采购份额较大、定制化需求高，同样具有较高的议价权。在这样的产业链格局下，浪潮独创了JDM模式，深度绑定上下游供应链，形成规模效应。 JDM模式与ODM和OEM模式最大的不同在于客户的参与程度，通常强调客户参与研发、设计以及面向大客户的大规模交付能力。一方面，浪潮信息能够与客户共同参与研发，深入了解客户在技术上的需求，提高研发效率，缩短交付周期。根据浪潮信息官网披露的数据，新产品的研发周期从18个月降低到8个月，同时，在定制化业务占比95%以上的情况下，客户订单在7天内交付。除了研发和交付时间缩短，公司产品的需求也呈现出增加趋势。 2025年前三季度，浪潮信息的合同负债金额达到315.45亿元，较2024年末增加178.92%，主要是预收的客户货款增多。另一方面，公司能够提前了解客户采购规模，并据此进行前瞻性备货布局。截至2025年前三季度，公司存货规模已攀升至576.5亿元，同比增长49.72%。并且，根据2025年半年报数据来看，浪潮信息的存货中原材料和在产品合计占到57%。备货力度的加大，也为后续订单快速交付、保障市场供应能力奠定了坚实的物资基础。这种业务模式虽然帮助浪潮信息快速扩大了市场份额，却也直接挤压了公司的盈利空间。通常来说，AI服务器产品的生产成本高度集中在核心硬件环节，CPU、GPU等关键零部件占据了整机成本的大部分。但浪潮信息并不具备这些零部件的自研与生产能力，主要依赖外部上游供应商，间接影响公司的产品竞争力与成本控制水平。这也使得公司毛利率持续承压，截至2025年前三季度，其毛利率已从2021年的11.44%降至4.91%，盈利空间被压缩。至于接下来浪潮信息能不能修复盈利能力，提升盈利空间，大概还要看几个因素。一方面，互联网厂商资本开支持续高增，AI服务器需求旺盛。而浪潮信息的AI服务器产品研发起步较早，与大厂之间达成了紧密合作，有望在大厂进行大模型竞赛之际接到更多AI服务器订单，快速上量并再次形成供应链良性循环。另一方面，当前，AI计算向高密度、高功耗方向发展，能高效解决散热问题的液冷方案，正成为数据中心的主流选择。 IDC报告显示，2023年全年中国液冷服务器市场销售额14.2亿美元，预计到2028年这一市场规模将达到102亿美元，年复合增长率将达到45.8%。早在2022年，浪潮就将“Allin液冷”上升为发展战略，进行了全栈式布局。目前公司全系列服务器均支持冷板式液冷，并从零部件、整机到数据中心层面持续推进技术创新。并且，浪潮在液冷领域已拥有800余项核心专利，参与制定20余项行业技术标准。 2025年初投入运营的元脑算力工厂，风冷机柜负载上限达50kW，液冷机柜更是高达130kW，智算中心PUE降至1.1以下。截至2024年，浪潮信息已连续四年位居中国液冷服务器市场首位。最后，总结一下。聚焦主业创造的JDM模式，助力浪潮信息稳居坐稳全国服务器市场第一的位置，彰显了核心竞争力。当下，AI算力爆发催生新需求，浪潮有望凭借前瞻性的液冷全栈布局，叠加AI服务器的旺盛需求，持续抢占算力带来的产业需求。未来，浪潮信息能否在全球算力竞争中占据更有利地位，续写发展新篇，有待时间检验。

5. 高盛展望2026大中华区科技趋势：ASIC成AI服务器增量核心，光模块迈向1.6T，果链领跑智能手机.......

6. #手机集体涨价原因# 手机涨价，其实也是被AI的发展给逼的！英特尔CEO陈立武发出重磅警告，AI发展面临的最大瓶颈并非算力，而是内存危机。当前AI系统如同顶级跑车配细油管，GPU性能再强也会因内存不足而空转。训练GPT级大模型每秒需传输几十TB数据，但全球仅3家企业能量产高端HBM内存，其中两家产能已被预订至2028年。没有匹配内存的GPU就像会发热的铁块，导致数据中心GPU利用率普遍不足15%。短期来看，内存扩产速度跟不上算力需求，推高AI模型成本；中期到2027年，晶圆厂产能将成新瓶颈，有钱也买不到芯片；长期则取决于电力、散热、材料等工业基础能力。这场竞赛本质是国家产业体系的比拼，胜负关键不在于单个模型创新，而在于能否构建持续运转的智能工业系统。那些能解决底层痛点的国家，才能真正将AI转化为生产力。

7. 粘结剂喷射3D打印铜金刚石散热产品规模化生产，苏州三帝精密开业

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10. 说人话，在芯片内部加入HPB散热块，让热量“零距离”传导到HPB，再散发出去，缩短热传导路径三星给出的数据是：该技术让芯片散热比前代提升30%，热阻降低16%，超大核稳定超频可以到4.0-4.1GHz。独家：某大厂的新芯片也会使用HPB散热块封装，大部分安卓旗舰都吃的上。

11. SK 海力士在 2025 Q3 以 **34.1%** 的份额继续压过三星 **33.7%**，靠的不是传统 DRAM，而是 **HBM 的绝对碾压**。这一轮领先已经连续三个季度，意味着 DRAM 市场 30 年格局第一次真正被撼动。但差距其实只有 **0.4 个百分点**，并非绝对优势。报道也明确提到：**从 2026 年起，三星将在 HBM3E / HBM4 大幅扩产，随时可能反超**。也就是说，海力士的领先是当下的，三星的反击是必然的。这件事的核心意义很简单：**未来的内存竞争，不再看传统 DRAM，而是看谁掌握高带宽内存（HBM）。AI 时代的性能瓶颈在带宽，不在算力。**

12. 金属3D打印AI算力液冷散热，人才很稀缺

13. 华为韬(τ)定律还会利好内存，光模块？铜互连到物理极限，华为用光互连补上高带宽缺口，算力组网全面换光方案，可能导致高速光模块、光芯片量价齐升光互连打通了芯片之间的通路，内存变成新的性能瓶颈，叠加行业战略地位提升，这有可能进一步促使HBM成为AI算力必备硬件近封装光引擎 + HBM高密度封装，技术路线深度协同，可共同构成下一代AI算力硬件的核心组合。照此，光模块（800G/1.6T/3.2T）、光芯片、先进封装、HBM内存四大板块又将迎来结构性增长机会，铜缆高速电互连行业长期萎缩。所以，接下来华为要在芯片产业链加大投入促进技术落地推广了？#华为已成立半导体相关公司#

14. AI算力致命伤！博通总监点名“三大瓶颈”，产能缺口恐持续至2027

15. 3D打印微通道双相液冷+绿光SLM，美光速造展示3D打印液冷综合方案

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17. NVIDIA GTC 2026 大会，黄仁勋展示了 Vera Rubin NVL72 计算托盘新的 Vera Rubin 和 Groq 组合服务器将拥有 Hopper 一代服务器 500 倍的高带宽内存 (HBM)，才有希望去解决内存瓶颈问题，Vera Rubin NVL72 的官方规格为每机架约 20.7 TB的储存。看到这个超级计算平台，你就知道为什么闪存颗粒的产能会缺货了

18. TrendForce总结的zHBM和ZAM与传统HBM的对比非常清楚。给大家分享一下。传统HBM制程是采用垂直TSV堆叠，这种垂直设计会实现高速数据传输，同时也带来热设计的挑战，散热成为一个比较大的问题。三星提出的zHBM技术是直接做3D多晶圆键合，除了带宽大幅度提升外，还可以理论上降低75%功耗。不过在散热上也存在传统HBM类似的问题。Intel的ZAM方案采用对角堆叠技术，目标是提升性能的同时，解决散热和功耗问题。ZAM采用对角线方式在堆叠层中布线，对角铜路径可以改善散热并提高能源效率，Intel的目标是降功耗40-50%并大大改善散热。zHBM和ZAM技术商用时间还要很久，ZAM有明确商用时间表2030年，zHBM还没有透露时间计划。国内也有厂商在研究zHBM类似技术，商用的时间都不一定比三星晚。

19. 散热效率提升30%以上，美光速造绿光SLM金属3D打印破解铜液冷板制造瓶颈

20. 三星将率先量产HBM4：抢下AI存储的"下一张门票"

21. zdnet信息，JEDEC标准组织正在开发新的SPHBM4（标准封装HBM4）标准。这个标准将采用HBM4同样的DRAM，但以4:1的比例串行化I/O管脚，将I/O数量减少4倍，还可以支持和HBM4相同的带宽。HBM4采用硅中介层（Interposer）的CoWoS封装，还要使用高密度基板。而SPHBM4的I/O管教数量减少，仅使用有机中阶层和要求较低的基板就可以达到相同的性能，封装成本将大大降低。台积电的CoWoS-R技术（使用有机中介层而不是硅中介层）将加快进程。

22. 从“算力焦虑”到“国产突围”：8大赛道如何撑起科技牛市？你敢信吗？2026年的科技行情里，一块不起眼的高速PCB板，能让上市公司订单排到明年，股价半年翻三倍。这不是偶然，而是AI算力革命下，整条科技产业链的集体共振。从服务器电路板到数据中心光模块，从光刻机精密零件到AI芯片，一场覆盖8大核心赛道的科技牛市，正在A股强势上演。很多人以为AI竞争只是大模型参数的比拼，却忽略了算力基建才是真正的主战场。去年某头部AI服务器厂商，因高端PCB板缺货直接推迟新机型发布；另一边，国内光模块企业800G产品订单排至2027年，海外客户主动上门求货。这种“卡脖子”焦虑，正倒逼产业链加速国产替代，也让赛道龙头迎来前所未有的机遇。这场行情的核心逻辑，早已不是单一概念炒作，而是AI算力刚需爆发+国产替代加速的双重共振。以下8大赛道，构筑起科技牛市的核心骨架：1. AI芯片（算力心脏）壁垒最高、国产替代最核心的赛道。全球缺芯+出口管制下，国产GPU份额快速提升，2026年国内市场规模预计突破2000亿元。寒武纪、海光信息、华为昇腾等企业，构建起国产AI芯片“训推闭环”，打破海外垄断。2. 高速光模块（算力输血管）AI集群高速互联的核心，800G/1.6T产品全球缺货，订单排至2027年后。中际旭创、新易盛等企业拿下全球过半市场，成为AI算力传输的“高速公路”，业绩持续炸裂。3. 高速PCB（算力载体）AI服务器刚需中的刚需，高频高速PCB因产能紧缺价格暴涨。沪电股份、深南电路、胜宏科技等老牌厂商，凭借技术壁垒吃到行业爆发红利，订单饱满，量价齐升。4. AI服务器（算力躯体）全球AI服务器市场规模2026年预计达1200亿美元，2028年将飙升至3800亿美元。浪潮信息、中科曙光、工业富联等企业订单排至2028年，成为算力需求爆发的直接受益者。5. 先进封装/HBM（算力引擎）HBM（高带宽内存）是AI服务器核心元件，缺口高达50%-60%，一台AI服务器需配6-12颗HBM。澜起科技、长鑫存储等加速国产替代，2.5D/3D先进封装需求爆发，成为芯片性能释放的关键。6. 半导体设备与材料（算力基石）光刻机、刻蚀机、靶材、电子特气等核心环节，国产替代空间巨大。张江高科、大族激光、中芯国际等企业在关键配套环节实现突破，构建完整国产生态，打破海外技术封锁。7. 液冷散热（算力温控）高密度算力集群散热刚需，液冷可降低数据中心能耗30%以上。2026年全球市场规模预计达170亿美元，英维克、高澜股份、曙光数创等企业抢占先机，渗透率快速提升。8. CPO（共封装光学，下一代互联）解决数据中心带宽瓶颈的终极方案，是未来光互联的核心趋势。中际旭创、天孚通信等提前布局，技术持续突破，有望在下一代算力竞赛中抢占制高点。回顾这轮科技行情，从年初分歧到如今共识，市场热度早已不言而喻。但很多散户在震荡中被洗下车，看着PCB、CPO板块翻倍行情追悔莫及。其实，这轮行情本质是行业逻辑的根本性改变——科技赛道不再是周期性炒作，而是AI时代的成长主线，短期波动只是情绪扰动，真正的机会藏在产业链每一个细分环节。当AI服务器订单排到明年，当国产光模块拿下全球过半市场，当半导体设备国产化率持续提升，这场由AI掀起的科技革命，早已不是简单的行情炒作，而是中国科技产业的集体突围。对于投资者来说，与其追涨杀跌，不如沉下心梳理产业链逻辑，找到真正受益于行业景气度提升的企业，在这场史诗级科技牛市里，抓住属于自己的机会。注：以上内容仅为市场观点交流，不构成个股推荐。投资有风险，入市需谨慎。

23. 新型光固化3D打印陶瓷SiC材料打通散热与绝缘，无需多层拼接，国宏天易又一突破

24. 【解说｜AI芯片、服务器厂商纷纷推出的超节点为何重要？】超节点正迅速成为国产算力厂商的新卖点。2025年下半年以来，中国AI芯片厂商、服务器厂商和云服务商密集发布超节点相关产品或规划，节点规模不断被刷新。网页链接　　所谓超节点（Scale-up），是指在一台服务器内部集成大量GPU或AI芯片，通过高速互联形成一个超级计算节点，也被称为纵向扩展；与之相对的是横向扩展（Scale-out），即通过多台服务器组成算力集群。由于芯片位于同一物理节点内，超节点可以显著降低通信延迟和能耗，在特定场景下具备更高的效率优势。

25. 【华为MatePad Edge】李小龙揭秘，二合一散热黑科技

26. 给大家说一个新东西：HBF（High Bandwidth Flash，高带宽闪存）。这东西为什么冒出来？一句话——推理太贵了。现在做 AI 的都知道，HBM 是标配。比如 NVIDIA 的 H100、B200 这一类卡，核心旁边堆着 HBM，带宽极高，专门解决“内存喂不饱算力”的问题。没有它，大模型根本跑不动。但问题也很明显：HBM 贵，而且容量上不去。你想在一台机器上多跑几个模型，或者挂一个超大模型，显存很快就顶满，成本更是夸张。于是存储厂商开始推一个新方向：HBF。简单理解，就是把 3D NAND 往“更高带宽、更近封装”方向改造，试图卡在 HBM 和传统 SSD 之间，做一个中间层。现在在积极推动这个方向的，基本都是存储大厂：三星，海力士，镁光，闪迪他们的逻辑也很清晰：未来 AI 不只是训练，而是大规模推理。推理拼的是成本、功耗和容量。如果什么都靠 HBM，容量上不去，而且也来不及生产。所以市场急需一个东西——比 SSD 快很多，但比 HBM 便宜很多。HBF 就是在这个背景下被推到台前的。它不会取代 HBM。HBM 还是算力核心的“心脏”。但在超大规模推理集群、或者端侧模型场景里，确实可能成为一个缓冲层，让更多模型能“装得下、跑得起”。如果说前两年是“拼训练规模”的时代，那么现在明显进入“拼推理成本”的阶段了。这一波如果启动了，模型的推理成本可能大降，以后大家养虾自由就不是梦了。。

27. 大手笔并购，液冷寡头，惊天一步！领益智造，又甩出了一个王炸。12月22日晚，公司发布公告称，拟以8.75亿元拿下立敏达52.78%的表决权，同时也取得对立敏达的控制权，并纳入公司合并报表范围。企业并购，并不是新鲜事。但是，对领益智造来说，这看似普通的一个并购，却隐藏着一个深远布局！这，还要先从收购的这家公司，立敏达说起。从公告来看，立敏达这家公司主要是做热管理产品硬件的，面向服务器厂商，核心产品涵盖了服务器液冷快拆连接器、服务器液冷板及光模块冷板、服务器均热板等热管理核心硬件，专攻服务器液冷。而公开资料显示，立敏达正是英伟达AVL/RVL认证供应商，为其提供液冷板、液冷歧管以及NVQD系列快接头散热硬件产品，可见其技术实力。这样一来，领益智造通过并购立敏达，直接切入AI服务器液冷赛道，并直接进入英伟达供应链体系，可谓是惊天一步。此前，领益智造已成功晋升为AMD、谷歌核心供应商，此次控股立敏达，也一举让公司成为国内少数同时进入英伟达、谷歌、英特尔、AMD供应链的企业，在供应链中的核心地位短期难以撼动。那么，为何领益智造，要强势攻入AI服务器液冷领域呢？其实，这一点也不意外，也不冲突。领益智造本身就是全球最大的精密部件巨头之一，核心产品就是精密功能结构件，涵盖了消费电子、新能源汽车、AI眼镜、服务器等众多领域。这几年，领益智造通过积极调整产品结构，满足AI爆发的需求，开始全面拥抱AI。2025年半年报数据显示，公司AI终端业务营收占比已经超88%，已经成为AI硬件领域的寡头。这其中，液冷业务是个不可忽视的成长力量。2024年，公司热管理业务营收已经攀升到41.07亿元，已初具规模。并且，通过业务结构重塑，领益智造的盈利能力也得到了有效的提升，公司毛利率从2024年的15.77%提高到了2025年三季度的16.61%，净利率也从3.98%提高到了5.23%。在热管理领域，领益智造有两个突出表现；1，深耕技术壁垒，拓展产品线。公司已全面具备CDU、液冷模组、液冷板以及石墨片等系统性热管理产品研发、生产能力，其中散热模组更是全面出货，并积极布局了GPU、CPU等散热产品。尤其是领益智造在Micro Configuration微结构领域的系统化探索，已经让热管理迈向系统化、全栈式管理。目前，公司以Micro Configuration 为核心抓手，构建了覆盖多热负载区间的系统化热管理方案：当功率≤1kW：以3DVC、Big MAC大麦克及VC均热板/热管技术拉满风冷效率；当功率0.5–1.5kW：采用封闭式液冷架构，以水泵搭配冷板，实现快速部署；当功率1–10kW/节点、机列300kW+：切换至开放式液冷系统，满足AI集群高密度算力需求。2、打入头部客户。早在2025年年初，领益智造就成功进入AMD核心供应体系，证明了公司在高端散热技术上的突破，现在已经同时进入英伟达、谷歌、英特尔、AMD供应链。所以，领益智造本身不仅仅是液冷硬件供应商，更已经成为液冷全方案系统解决商。而并购立敏达，依然是公司对液冷业务的积极拓展和布局。那么，拿下立敏达，对领益智造有何影响？第一，加强技术和战略协同。此次交易，有助于领益智造快速获得立敏达服务器液冷散热业务的技术储备，也能够降低公司服务器电源产品的开发成本和产品验证周期。这不但能和公司现有的服务器相关业务形成战略协同，也有望提升公司在AI服务器硬件领域的市场规模。第二，满足市场需求。AI时代的算力爆发，首先带来的就是热管理的挑战，机柜热密度突破100KW、芯片功耗大幅提升等，让热管理成为AI发展的瓶颈。而液冷，由于具备能耗低、延长设备寿命、效率高、节约成本等优势，正成为AI技术加速渗透的领域。当前，数据中心正在加速扩建、AI手机正加速渗透，人形机器人正加速商业化落地，带来的都是对液冷的迫切需求。市场预测显示，英伟达GB300 AI服务器机柜2026年出货量有望突破5.5万台，同比增长129%；Vera Rubin200也预计在2026年四季度出货。而领益智造通过收购立敏达，有望凭借“散热+电源”双业务协同，精准承接英伟达GB300与Vera Rubin 200两代旗舰平台的出货红利。另外，预计谷歌2026年TPU芯片出货量将实现翻倍以上增长，达到400万片以上。12月份谷歌开始进行供应链“审厂”，液冷系统会是核心，也会奠定未来几年AI硬件的技术门槛。领益智造有望凭借技术优势，继续巩固其核心供应商地位。2024年全球数据中心热管理市场规模为165.6亿美元，2029年有望达到345.1亿美元，需求正在加速爆发。领益智造的动作，也是为了加速满足下游用户需求。立敏达不但有英伟达这样的核心客户，还覆盖了海内外众多服务器厂商，有望给领益智造带来新的增量需求。同时，立敏达拥有超3万平方米的液冷模组产线，具备年产50万套液冷系统的产能。这让领益智造，一举收获了客户和产能，加快满足爆发的需求。第三，增强竞争力。传统液冷领域，基本上都是液冷企业的垂直深耕。而此次收购，不仅能让领益智造在液冷领域实现形成“液冷+服务器”双布局，也能形成“大平台+大客户”的产业链布局。这种谋划，也改变了液冷行业的竞争格局，不再是细分领域纯技术的竞争，而变成了技术+平台+客户的竞争。当然，在技术变革中，从来不是一招鲜吃遍天，而是谋定而后动、厚积而薄发。显然，领益智造的谋划和布局，还会继续……

28. 谁说小体积NAS必高温？飞牛EVO 2实测：全金属负压散热，三M.2插槽也能冷冰冰！

29. 得半导体技术者得天下在三星这里体现得淋漓尽致。三星推出业界首款商用HBM4，为人工智能计算提供极致性能HBM4 正式量产，传输速度稳定在 11.7Gbps，最高可达 13Gbps。采用 4nm 制程工艺的先进 DRAM，最大限度地提升了下一代数据中心的性能、可靠性和能效。可靠的制程技术和供应能力，进一步巩固了三星在 HBM4 之后的 HBM 产品路线图。全球领先的先进存储技术公司三星电子今日宣布，其业界领先的HBM4内存已开始量产，并已向客户交付商用产品。这一成就开创了行业先河，巩固了三星在HBM4市场的早期领先地位。通过积极利用其最先进的第六代 10 纳米 (nm) 级 DRAM 工艺 (1c)，该公司从量产之初就实现了稳定的良率和业界领先的性能——所有这些都是无缝完成的，无需任何额外的重新设计。三星电子执行副总裁兼存储器开发负责人黄相俊表示：“三星没有沿用传统的成熟设计，而是大胆创新，采用了最先进的制程节点，例如用于HBM4的1c DRAM和4nm逻辑工艺。凭借我们在制程方面的优势和设计优化，我们能够确保巨大的性能提升空间，从而满足客户日益增长的高性能需求。”树立性能和效率的最高标准三星的HBM4显存可提供高达11.7 Gbps的稳定处理速度，比业界标准的8Gbps提升约46%，树立了HBM4性能的新标杆。这比其前代产品HBM3E的最高引脚速度9.6Gbps提升了1.22倍。HBM4的性能还可以进一步提升至13Gbps，有效缓解随着AI模型规模不断扩大而日益严重的数据瓶颈问题。此外，与 HBM3E 相比，每个堆栈的总内存带宽提高了 2.7 倍，最高可达每秒 3.3 太字节 (TB/s)。三星采用12层堆叠技术，提供容量从24GB到36GB的HBM4固态硬盘。该公司还将通过采用16层堆叠技术，将容量选择扩展至最高48GB，以满足客户未来的需求。为了应对数据I/O引脚数量从1024个增加到2048个所带来的功耗和散热挑战，三星在核心芯片中集成了先进的低功耗设计方案。与HBM3E相比，HBM4通过采用低电压硅通孔（TSV）技术和电源分配网络（PDN）优化，实现了40%的能效提升，同时热阻降低了10%，散热能力提高了30%。三星 HBM4 为未来的数据中心环境带来卓越的性能、能源效率和高可靠性，使客户能够最大限度地提高 GPU 吞吐量并有效管理其总体拥有成本 (TCO)。全面而敏捷的生产能力三星致力于通过其全面的制造资源（包括业内最大的DRAM产能之一和专用基础设施）推进其HBM路线图，以确保具有弹性的供应链，以满足预计的HBM4需求激增。公司晶圆代工和存储器业务之间紧密整合的设计技术协同优化（DTCO）机制，确保了最高的质量和良率标准。此外，公司在先进封装领域拥有丰富的内部专业知识，从而简化了生产流程，缩短了交货周期。三星还计划扩大与主要合作伙伴的技术合作范围，这是基于与全球 GPU 制造商和专注于下一代 ASIC 开发的超大规模数据中心运营商的密切讨论而做出的。三星预计其HBM产品销量在2026年将比2025年增长三倍以上，并正积极扩大HBM4的产能。在HBM4成功推向市场后，HBM4E的样品预计将于2026年下半年开始发放，而定制的HBM样品将根据客户的具体规格于2027年开始交付。

30. 逾34倍溢价收购引关注！002600，获超百家机构调研！本周（12月22日—12月26日）共有117家上市公司接待机构调研。从赚钱效应看，超七成机构调研公司实现正收益，超捷股份涨幅41.6%，广联航空涨32.44%，德明利涨24.97%，万向钱潮、信科移动-U、普利特、兆驰股份等涨超15%，钧达股份实现3日2板，涨14.19%。热门调研标的方面，本周仅领益智造(002600)接受百家以上机构调研，普利特、光庭信息、广电计量、诺德股份等4家公司接受超50家机构调研。领益智造：逾34倍溢价收购引关注领益智造以超过34倍的溢价，取得了一家热管理公司控制权，引发机构关注。12月22日晚，领益智造发布公告称拟以8.75亿元收购东莞市立敏达电子科技有限公司（下称：立敏达）35%股权，合计控制52.78%表决权，并取得对立敏达的控制权。本次交易最让机构关注的在于其高评估溢价。根据公告，截至2025年9月30日，立敏达经审计的所有者权益仅为7127.02万元。然而，以同日为基准日、采用收益法进行的评估，其股东全部权益价值高达25.1亿元，增值率达3421.81%，意味着溢价率逾34倍。立敏达主要产品包括服务器液冷快拆连接器、液冷歧管等热管理关键硬件，以及母线排和服务器机架等相关组件，多家媒体报道称，立敏达为英伟达AVL/RVL认证的液冷供应商，为后者提供液冷板、液冷歧管以及NVQD系列快接头散热组件。机构重点关注立敏达直接或间接客户是否包含英伟达、Meta、谷歌等海外公司，以及收购立敏达目的等。领益智造表示，本次收购有助于进一步丰富服务器板块产品矩阵，提升公司AI硬件服务器板块的业务规模和盈利能力。立敏达在企业级服务器热管理领域具备深厚的核心技术积累和丰富的行业经验，核心客户覆盖海外算力行业头部客户及其供应链相关合作伙伴、相关服务器代工厂、电源解决方案公司，并且已建立深厚且长久的客户合作关系。但因立敏达与客户签署保密协议，领益智造并未透露具体合作情况。关于在AI算力服务器领域进展，领益智造表示公司为企业级服务器中的GPU及CPU提供先进的热管理产品及解决方案，已经布局的产品包括GPU散热模组、液冷散热模组、高性能GPU、散热解决方案、Big MAC-多轴腔体散热模组、高功率服务器、散热模组、远程服务器、散热模组等；同时致力于开发和生产先进的企业级服务器电源解决方案，服务于数据中心及服务器。

31. T2PAK封装应用笔记：通过特定方法验证T2PAK散热设计的有效性

32. 碳化硅赋能浪潮教程：SiC JFET驱动工业与服务器电源革新

33. 史上最强业绩！工业富联2025年营收、净利双双创新高，AI服务器营收增超3倍，计划分红129亿元 | 财报见闻

34. 分区设计能改善多少度散热?九州风神CL6600/CL600体验报告

35. AI推理将重构DRAM的版图，CPU对DRAM需求的增长将超过GPU，DDR/LPDDR也将迎来新的爆发。根据SK Hynix的Q1财报可以分析服务器需要的DDR/LPDDR已经远超移动需求的LPDDR，甚至远超过HBM。 Intel的新AI CPU DDR的配置达到400GB，其他CPU厂商的方案都在快速推出。当前DRAM还有10%以上的缺口，可以预见2026年的存储超级周期，以及很有确定性地延续到2027年。

36. 一名来自北京的线人告诉了我VR/MR行业的真相。。。【X.PIN】

37. Counterpoint信息，当前主流的HBM采用的是Micro-bump（微凸块）+TCB（热压键合）技术，但只能支持12-16层堆叠，但未来的容量提升、速度提升和散热的需求，HBM将超过20层堆叠，Hybrid Bonding将成为主流。三星已经在HBM4采用Hybrid Bonding。端侧的NPU+3D DRAM也是Hybrid Bonding。

38. HBM 高带宽内存的一大演进趋势是堆叠层数的增加，在目前的 HBM4 世代主流堆叠层数是 12 / 16。JEDEC 在制定 HBM4 规范时已经放宽了一次堆栈高度限制，从 720µm 提升到了 775μm。而参考韩媒 ZDNET Korea 与 ETNEWS 的报道，面对下一代堆叠可达 20 层的 HBM，行业正在考虑进一步放宽高度限制至 800µm 乃至更多。▲ HBM 结构，以美光 HBM3E 为例如果想在现有的 775μm 内以现有堆叠容纳 20 层 DRAM，则需要对 DRAM 晶圆进行大幅减薄，这会增加晶圆损坏的风险，进一步降低本已足够复杂的 HBM 的良率。削减整体堆栈厚度的另一个方向是降低两层 DRAM 的间距，而这需要从键合方面着手。已被用于 NAND 闪存的混合（铜）键合可大幅度降低间距，但其技术难度极高的同时也需要大量的设备投资。如果高度限制被放宽，混合键合的导入也将被延后。ZDNET Korea 还提供了另一个视角：台积电在先进封装领域占据主导地位，对标准的制定也有很大话语权。而台积电推动的 3D 先进封装技术 SoIC 会导致与 HBM 堆栈配套的 XPU 复合体增高，这为 HBM“长高”提供了天然裕量。#董洁承认自己当年任性#

39. 台积电封装垄断格局悄然松动：SK海力士联手英特尔测试EMIB技术，AI芯片供应链或迎重大变局

40. 下一批N倍黑马藏在这4大赛道。第一个，DSP电芯片，DSP电芯片是光模块的大脑，所有光信号的收发、翻译、修复和纠错都靠DSP一个芯片完成。目前DSP电芯片被美国博通和Marvell两家公司100%垄断，一颗国产都没有，DSP电芯片是光模块真正卡脖子的核心，后续大概率是一个黑马赛道。第二个，玻璃基板Copos先进封装，之前Cowos封装的硅底座太贵，产能不够，还散热差，现在全行业即将换成玻璃基板，现在这个技术的渗透率还不到1%，台积电今年就要开第一条量产线，英伟达直接砸了32亿美元把未来十年的玻璃基板产能全部锁定，从1%涨到20%，就是20倍的市场空间。第三个，硅光&CPO的封测设备，很多人不知道做光模块做硅光芯片最难的不是材料，不是设计，是封装设备。全世界能做高端硅光封测设备的就两家，德国ficonTEC和瑞典迈康尼，极度垄断。今年全球硅光封装设备的需求量直接暴涨了320%，需求爆炸，供给稀缺，垄断壁垒，国产空白，这种赛道是最容易走出十倍黑马的方向。第四个，HBM半导体材料，现在AI最大的瓶颈不是GPU，是HBM的内存，但很多人不知道HBM最赚钱的不是芯片本身，是上游的封装材料，一颗HBM3E的芯片，材料成本占了40%，现在这些高端材料，基本全靠进口，国产替代率不到5%，未来三年国产替代率要冲到50%，这就是10倍的增长空间，刚需中的刚需。

41. 布局压电技术多场景，锐盟半导体加速微散热方案量产

42. 金属3D打印散热有望爆发，人才已紧缺

43. 热管理金属3D打印火了，设计软件越来越重要

44. SK海力士发布iHBM技术

45. 谈股论金——热阻暴降30%！SK海力士发布“iHBM”散热黑科技，AI算力“退烧”迎来拐点

46. iHBM

47. SK海力士发布控温散热存储技术「iHBM」

48. 展示技术实力！SK海力士发布iHBM解决方案

49. AI芯片已经热到“内存先撑不住”了，SK海力士这次其实在解决整个行业最危险的问题

50. SK海力士推出"iHBM"散热解决方案

51. 热阻降低30%以上，SK海力士发布控温散热存储技术“iHBM”

52. SK海力士在HBM中集成了专用“冷却元件”ICE，声称性能显著提升

53. SK海力士在HBM里塞了个空调，AI芯片散热卷出新高度

54. SK 海力士发布控温散热存储技术「iHBM」

55. iHBM产业链核心上市公司

56. 3D芯片集成风险或致未来GPU过热

57. 海力士

58. 半导体封装热标准化

59. 谷歌TPU功耗暴增3倍，液冷产业链迎来爆发式增长

60. 英伟达六大芯片路线与液冷大变化

61. 液冷技术加速落地，2025-2026年算力散热迎来新变化

62. 液冷服务器零部件全梳理与算力中心散热技术深度研究报告

63. 液冷技术发展现状与趋势分析

64. 6000W级算力散热突破：NVIDIA H200服务器浸油冷却方案技术解析

65. AI服务器散热前沿资料清单（最近5天）

66. SK海力士iHBM：ICE冷却元件入局，重构HBM封装散热体系

67. 不换设计直接降温： SK 海力士控温散热存储技术 iHBM 降低热阻超 30%

68. 液冷什么时候可以放量？

69. 英伟达NVIDIA使用了哪些散热技术？

70. 存储散热新技术！SK海力士发布iHBM冷却方案可降低热阻超30%

71. SK海力士正式发布 iHBM 技术，扩大HBM领域优势

72. SK海力士发布iHBM冷却方案，HBM散热技术升级——核心受益标的深度筛选（2026年5月版）

73. 两相浸没式冷却HPC热管理技术——面向CoWoS封装的先进散热集成方案

74. AI热到破表，2026迎液冷普及年

75. 重磅！SK海力士iHBM黑科技出世！热阻狂降30%，AI芯片散热难题迎刃而解

76. HBM4 散热革命！混合键合 + 液态金属，扛住 200W 功耗，AI 芯片降温 15℃+

77. SK海力士发布控温散热存储技术“iHBM”

78. AI服务器不装液冷？2026年根本玩不转，这是保命的硬基建

79. 数据中心液冷散热：AI算力爆发下的散热革命

80. SK 海力士推出 iHBM 散热方案

81. SK海力士推出iHBM技术，热阻降低30%

82. 热管理风向｜稳态与瞬态的双重优化：联发科、IBM、普渡联合提出自适应混合设计框架

83. 两相液冷：高密度算力时代，热管理胜负手不在“降温”，在“控温”

84. 数据中心时代，风冷已死，液冷当立

85. SK海力士发布控温散热存储技术“iHBM”：封装内集成一体化冷却元件“ICE”

86. 台积电IMC-SI封装散热技术的散热优势

87. 破解HBM积热痛点： SK海力士推出iHBM创新散热解决方案

88. 碳化硅散热片：数据中心热管理的新材料解决方案

89. SK海力士发布控温散热存储技术“iHBM” 助力提升AI系统效率

90. SK海力士发布控温散热存储技术“iHBM”，存储产业链迎新催化

91. Rubin温水冷却：硅基散热范式大转移

92. 2026年AI芯片功耗突破1500W，传统风冷数据中心还有救吗？

93. SK海力士发布控温散热存储技术“iHBM”：显著降低产品运行发热量

94. 20 亿订单落地！金刚石冷却技术，解锁 AI 算力散热新未来

95. SK海力士发布IHBM散热解决方案。

96. 一种新型混合复合微通道散热器，用于极端热点缓解

97. SK海力士发布iHBM控温散热存储技术

98. 微通道液冷的崛起！下一代芯片冷却技术的突破与路径

99. 人工智能AI数据中心液冷系统中，液冷板类型及其加工与3D检测工艺！欢迎加入半导体AI电脑计算机服务器PCBA主板先进制造交流群！

100. 如何看待液冷散热在AI算力基础设施中的应用前景

101. 系统级异构2.5D封装的热特性分析与优化

102. 系统级异构2.5-D封装的热特性分析与优化

103. 2026-2036年先进半导体封装的热管理：技术、市场和机遇

104. LLM × 3D 堆叠HBM：算力上限背后的热与电博弈

105. 2026 AI散热TIM：算力高热挑战下#国产高导热材料

106. IEDM2025：IMEC通过STCO打破3D HBM-on-GPU集成的热瓶颈

107. IEEE：通过系统–技术协同优化打破 3D HBM-on-GPU 集成中的热瓶颈

108. 从芯片到散热器的先进芯片封装的热管理综述

109. 聚焦宽禁带散热与异质集成丨2026未来半导体产业创新大会4月苏州启幕

110. 再议AIDC智算中心核心关注点之二---液冷

111. 多领域需求爆发！散热市场迎来商业机遇

112. 液冷，行业渗透率加速提升！

113. 长电科技：前瞻布局芯片级新型散热结构，将Microchannel技术作为主要关注方向之一

114. 2026异质异构集成创新大会暨第二届先进封装与高算力热管理大会！7月23-24日苏州

115. UCLA：晶圆级芯片闪蒸两相液冷技术

116. 液冷技术逐步成为数据中心新基石

117. 3D-DRAM全面崛起：下一代高带宽内存路线图完整拆解

118. 聚焦AI智能体、高算力芯片散热前沿与800+专家共探散热未来 | 2026第五届先进热管理技术峰会暨AI与AI智能体开发者论坛

119. 维谛技术并购液冷新锐STL：补强芯片级散热与全链路系统验证能力

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