行业投资评级 - 行业评级为"推荐" [5] 核心观点 - 微软发布新型液冷技术 采用微流控方法将冷却液直接嵌入芯片硅层 热移除效率比冷板高2-3倍 GPU硅芯峰值温升降低65% PUE改善潜力达20%-30% [1][2] - 该技术有望重塑IDC液冷格局 通过"芯内微流控"实现更高效 更可持续 更密集的数据中心运营 [1][2] - 技术突破将支持芯片稳定高频运行 避免过热降频 并支持短暂超频以应对高负载 显著提升服务稳定性和响应速度 [2] - 全球数据中心电力需求预计从2024年约460TWh增长至2030年超过1000TWh 6年内翻倍 液冷技术成为解决AI发展"功率矛盾"的重要技术路线 [3] 重点公司分析 - 英维克(002837 SZ)：当前股价79 80元 2024-2026年EPS预测分别为0 61元 0 66元 0 72元 对应PE为131倍 121倍 111倍 评级"推荐" [4] - 高澜股份(300499 SZ)：当前股价30 78元 2024-2026年EPS预测分别为-0 16元 0 09元 0 21元 对应PE为/ 342倍 147倍 评级"推荐" [4] - 科创新源(300731 SZ)：当前股价44 26元 2024-2026年EPS预测分别为0 14元 0 42元 0 56元 对应PE为316倍 105倍 79倍 评级"谨慎推荐" [4]

微软微流控液冷技术 - 微软开发微流控技术的新型液冷方案 从晶圆层面而非芯片封装层面集成液冷 技术激进但量产可行性未知 [1][3] - 英伟达研发微通道盖板技术 将冷板与芯片封装集成 技术仍处于研发阶段 [3] - 英伟达Rubin可能推出液冷新方案 具体细节未明确 [4] 阿里云资本开支与AI算力投入 - 阿里在云栖大会宣布追加资本开支 在原有3800亿基础上进一步增加投入 [7][9] - 新增资本开支将重点投向AI芯片领域 持续看好国产AI算力发展 [10] - 阿里与海光信息成立合资公司 共同建设11万颗算力芯片的大型集群 海光持股50% 合作从业务协同升级为资本绑定 [11] AI行业发展趋势与投资规模 - AI聊天机器人成为人类发展史上渗透率增速最快的功能之一 [12] - AI模型Token消耗量每2至3个月翻倍 需求快速扩张 [12] - 全球AI领域过去一年投资总额达4000亿美元 未来五年累计投入预计突破4万亿美元 [12] - 通用人工智能目标是将人类从80%重复性工作中解放 超级人工智能可催生超级科学家/工程师推动科技创新 [12] 海光芯片技术进展与应用 - 阿里云2025年Q2已采购海光深算三号DCU支撑通义千问API服务 原计划采购小几万张GPU卡 需求可能进一步增加 [13] - 海光GPU应用从私有云扩展至公有云 覆盖线上大模型一体机等场景 [13] - 海光BW 1000 GPU在FP64精度性能达30 TFLOPS 为国产芯片唯一达到该精度产品 对标英伟达H100 FP32性能60 TFLOPS FP16性能480 TOPS 配备64GB HBM2E显存 适用于超算、汽车碰撞模拟、材料研发等高精度计算场景 售价可能高于10万元 [13] - 海光发布HSL技术 通过异构卡调度提升生态友好度 重点优化CPU高速内存技术 对标英伟达Arm架构Grace CPU与GPU组合 [14] - HSL技术采用开源互联协议 实现跨厂商GPU兼容 解决内存一致性问题并提升CPU-GPU连接效率 推动生态开放 关键落地依赖互联网头部客户采纳 [15] 行业资源与生态 - 英伟达潜在供应商名单在知识星球发布 包含全面数据 [16] - 知识星球每日更新行业信息、投行数据及分析报告 并整理至网盘持续同步 [17] - 提供国产GPU卡资源 性价比高 需通过微信联系并备注姓名与行业 [19]