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电力设备与新能源:英伟达2025 GTC大会解读:算力需求旺盛,供电、液冷及CPO持续升级

来源:中国银河 作者:曾韬,黄林 2025-03-23 20:56:00
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(以下内容从中国银河《电力设备与新能源:英伟达2025 GTC大会解读:算力需求旺盛,供电、液冷及CPO持续升级》研报附件原文摘录)
事件:美国当地时间3月17至21日,英伟达GTC大会将在加州圣何塞举行,英伟达创始人兼CEO黄仁勋发表演讲,英伟达展示其正在全栈布局构建 AI 时代的基础设施,并提出28年全球数据中心Capex超万亿美元。
数据中心供电向800V HVDC发展,BBU及LIC超级电容重要性持续增加。智算中心AIDC向GW级、超高效及高密化演进,空间、散热以及线缆管理等面临挑战。未来供配电系统从AC 400V不间断电源(UPS)和DC 240V向高压直流演进。短期来看,配置机柜侧挂电源可提高空间利用率以及散热。中期来看,800V HVDC是过渡方案,此方案中,新增IT Rack,带来800V直流到50V直流的power shelf增量;新增PDU,PDU分为输入AC-PDU和输出DC-PDU两个模块。长期来看,GW级AIDC向高效化、绿色化、低碳化发展,固态变压器SST链路短效率高,方便新能源并网,有望成为终极解决方案。未来,备电BBU以及锂离子超级电容LIC重要性持续增加。
液冷大势所趋,重点关注冷链系统化、全液冷以及制冷剂创新。未来AIDC制冷系统架构有望实现芯片(服务器)侧—机柜侧—末端空调侧—冷源侧的整条冷链。液冷方式上可能采用全液冷的方式,包括全冷板,全浸没,或者冷板+浸没的方式。此外,液冷新型制冷剂的革新将是主要方向之一。
首推CPO交换机,缩短铜缆路径,采用液冷散热。英伟达采用台积电3D堆叠硅光引擎以及微环调制器,推出1.6Tb/s CPO交换机。铜缆因成本低、短距高带宽优势,适用于机柜内连接。但随着AI大规模集群网络发展,传统铜缆和可插拔光模块延迟、功耗及信号损耗已成为瓶颈,横向扩展场景下,CPO更为合适,CPO从“可插拔光模块+交换机”转向“光引擎+芯片共封装”,缩短信号转换的物理距离,减少铜缆使用,也省去相关电连接器和PCB布线,降低信号损耗。随着CPO交换机数据传输速率的提高和芯片集成度的增加,需更高效的液冷方案(如浸没式液冷)对板载硅光器件进行高效散热。
多家中国公司现身GTC大会。诸多中资厂商亮相GTC大会,覆盖服务器及硬件设备(联想、富士康、华硕、广达等)、电源(台达、维谛、光宝、麦格米特)、液冷(台达、维谛、技嘉)等诸多环节。大陆厂商麦格米特突破AI 服务器电源边界,向电源整体解决方案提供商演进。
投资建议:(1)AC/DC 服务器电源:建议关注高能效、 高功率密度服务器电源厂商麦格米特(002851.SZ)、欧陆通(300870.SZ)。(2)不间断电源HVDC/UPS:建议关注中恒电气(002364.SZ)、禾望电气(603063.SH)、科华数据(002335.SZ)、科士达(002518.SZ)。(3)配电变设备:建议关注明阳电气(301291.SZ)、金盘科技(688676.SH)、正泰电器(601877.SH)、良信股份(002706.SZ)。(4)备用电源BBU/柴油发电机:建议关注油机环节科泰电源(300153.SZ)、BBU环节亿纬锂能(300014.SZ)、蔚蓝锂芯(002245.SZ)液冷方案(如浸没式液冷)对板载硅光器件进行高效散热。
多家中国公司现身GTC大会。诸多中资厂商亮相GTC大会,覆盖服务器及硬件设备(联想、富士康、华硕、广达等)、电源(台达、维谛、光宝、麦格米特)、液冷(台达、维谛、技嘉)等诸多环节。大陆厂商麦格米特突破AI 服务器电源边界,向电源整体解决方案提供商演进。
多家中国公司现身GTC大会。诸多中资厂商亮相GTC大会,覆盖服务器及硬件设备(联想、富士康、华硕、广达等)、电源(台达、维谛、光宝、麦格米特)、液冷(台达、维谛、技嘉)等诸多环节。大陆厂商麦格米特突破AI 服务器电源边界,向电源整体解决方案提供商演进。
投资建议:(1)AC/DC 服务器电源:建议关注高能效、 高功率密度服务器电源厂商麦格米特(002851.SZ)、欧陆通(300870.SZ)。(2)不间断电源HVDC/UPS:建议关注中恒电气(002364.SZ)、禾望电气(603063.SH)、科华数据(002335.SZ)、科士达(002518.SZ)。(3)配电变设备:建议关注明阳电气(301291.SZ)、金盘科技(688676.SH)、正泰电器(601877.SH)、良信股份(002706.SZ)。(4)备用电源BBU/柴油发电机:建议关注油机环节科泰电源(300153.SZ)、BBU环节亿纬锂能(300014.SZ)、蔚蓝锂芯(0022以及超级电容环节江海股份(002484.SZ)。
风险提示:新技术进展不及预期、算力需求不及预期、AI产业链上下游短期波动、AI应用发展不及预期、地缘政治风险





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