要点一：芯片功率持续提升，散热成为算力的关键瓶颈
　　液冷技术多方案并行：现代AI服务器架构功率已超过250kW，AI芯片的局部热流密度更突破300W/cm2，热强度急剧攀升源于晶体管的高度密集集成以及对计算吞吐量的持续追求。当下一代芯片（如Feynman预测功率达4400w）的散热需求在裸片级别接近乃至超越500W/cm2的门槛时，以铜或硅基底为核心的传统冷却技术正逼近其实用极限,难以维持先进半导体稳定运行所需的最优工况，因此液冷架构迭代是行业刚需，只是液冷架构的迭代并不像柜外电力架构那么清晰，目前还是处于多技术路线并行、互相组合的阶段，我们认为以下这些技术方向都是将来应该重点关注的赛道：
　　工艺端——微通道：盖板与冷板合二为一，剔除TIM层、流道宽度在100微米以内，但极易因细微杂质导致管道堵塞，良率低，准备前导期至少需一年以上。所以海外最初规划Rubin平台采用50微米间距方案，但走不通，过渡策略把流道压缩至0.1毫米，良率稳定。
　　材料端——金刚石散热：当先进芯片热流密度持续升高时，热量传导速率严重滞后于热量产生速率，导致芯片结温突破安全阈值，金刚石导热性能较优，为潜在散热材料优选。
　　两相冷却——冷却液改进：液体在热源表面沸腾相变，利用汽化带走热量，理论上是解决高热流密度的终极方案。然而，两相浸没高度依赖低沸点的氟化液，这使其面临较大的环保和成本挑战。
　　风险提示
　　下游技术进度不及预期风险。目前液冷技术架构多路线并行，若下游技术路径有所调整，产业进度可能不及预期。
　　竞争格局恶化风险。国内外金刚石散热参与公司较多，未来竞争可能进一步加剧，导致产品价格等出现波动。
　　下游需求波动风险。若下游高功率芯片和机柜等进度放缓或出货有延迟，可能导致AI相关散热产品需求波动。