市场扩张与计算基础设施热特性的变化有关,而非仅仅源于数据中心建设的普遍增长。面向 AI 的服务器集群将更多功率集中在加速器和内存上,提高了机架和组件层面的散热需求。国际能源署预计,到2030年,全球数据中心用电量将增至约945 TWh,超过当前水平的两倍,AI 是新增需求的重要来源 [1]International Energy Agency, "Energy and AI". iea.org。浸没式系统将服务器置于绝缘液体中,在热量产生源附近将其带走,从而减少对气流通道、风扇功耗和机械制冷设备的依赖,而这些因素会限制高密度风冷设计。
这一技术转变之所以重要,是因为制冷效率日益成为容量问题。无法可靠散热的设施必须限制计算密度,或投入更多机房空间和机械基础设施。美国能源部指出,直接液冷方式正日益成为应对处理器功率上升的重要方案,并认为设施设计、热回收和制冷系统选择是相互关联的效率决策 [2]U.S. Department of Energy, "Best Practices Guide for Energy-Efficient Data Center Design". energy.gov。因此,在持续高利用率、楼面面积受限或散热困难导致传统制冷成本过高的场景中,浸没式冷却尤其具有吸引力。
监管要求正在形成另一条推动采用的路径。美国环境保护署的技术转型规则限制各行业使用特定的高全球变暖潜能值制冷剂,从而提高了数据中心制冷系统采购中制冷剂策略的重要性 [3]U.S. Environmental Protection Agency, "Technology Transitions HFC Restrictions by Sector". epa.gov。在欧洲,数据中心能耗预计将从2024年的约70 TWh升至2030年的115 TWh,使能效报告和电力系统整合在政策议程中的重要性进一步提升 [4]European Commission, "In Focus: Data Centres - An Energy-Hungry Challenge". energy.ec.europa.eu。这些压力并不意味着必须采用浸没式冷却,但对于需要记录能源和环境绩效的运营商而言,其低耗水、高密度的运行模式更具适用性。
2025年,北美是最大的区域市场,规模为6.3亿美元,其次是欧洲的4.9亿美元和亚太地区的4.6亿美元。预计亚太地区将以约23.1%的增速成为增长最快的地区,到2035年市场规模达到39.1亿美元。区域差异反映出:北美拥有成熟的 AI 和超大规模数据中心产能,欧洲的现代化改造受合规要求驱动,而亚太地区则在快速投资新建数字基础设施。水资源供应、电力供应的本地限制,以及部署高密度 GPU 集群的能力,将决定各地区的支出能否转化为浸没式冷却的广泛应用,还是仍局限于专业化设施。
商业化进程面临的主要矛盾在于时机。只要服务器密度仍在可控范围内,或者改造会干扰现有正常运行的空气冷却设施,运营商就可以推迟采用浸没式冷却。然而,一旦项目需要集中部署 AI 或 HPC 算力,替代方案可能会带来更高的机械系统复杂性、更低的可用机架密度,以及更容易受到水资源或制冷剂限制影响等问题。因此,资质认证工作、系统工程能力和服务能力,与冷却槽或冷却液本身同样重要。
主要增长驱动因素
驱动因素
对复合年增长率(CAGR)预测的影响(约%)
相关地区
影响时间范围
人工智能和高性能计算(HPC)的功率密度
+5.2%
全球;主要集中在北美和亚太地区的超大规模数据中心
短期(≤ 2年)
能效经济性
+3.8%
全球;尤其是企业级和主机托管细分市场
中期(2-4年)
水资源和选址限制
+3.5%
水资源紧张地区:美国西南部、中东、澳大利亚、东南亚
中期(2-4年)
能效披露和制冷剂政策
+2.5%
北美、欧洲
中期(2-4年)
这个市场的增长机会是什么?
AI 和 HPC 的功率密度。
先进计算封装正不断提高单台服务器的热负荷,并压缩传统气流冷却系统的运行余量。IEEE 关于高功率 HPC 和 AI 封装的研究指出,更高功率、更大的芯片尺寸以及更复杂的封装架构带来了热管理和可靠性方面的挑战 [5]IEEE, "Advanced Thermal Management for High Power HPC, AI". ieeexplore.ieee.org。当这些负载集中在 GPU 或加速器集群中时,浸没式冷却有助于实现不依赖按比例扩大机房级空气处理能力的热设计。这一方案在超级计算、超大规模 AI 训练以及持续高利用率推理环境中最具价值。
能效经济性。
电能使用效率(PUE)衡量的是设施总能耗与 IT 设备能耗之比;数值越接近 1.0,非 IT 能耗开销越低 [6]Wikipedia, "Power Usage Effectiveness". wikipedia.org。冷却系统能耗是这类开销的重要组成部分,尤其是在需要大量风机、冷水机组和空气分配系统的设施中。美国国家可再生能源实验室关于 HPC PUE 的研究表明,基础设施效率应在设施层面进行衡量,而不能只看服务器性能 [7]National Renewable Energy Laboratory, "High-Performance Computing Data Center Power Usage Effectiveness". nrel.gov。浸没式冷却可通过降低风机需求并采用较高温度的水进行热量排散,改善高密度设施的经济性;但实际节省的能耗取决于设施设计、气候、负载曲线以及所选的冷却架构。
水资源与选址限制。
水资源风险正逐渐成为数据中心许可审批和当地接受度方面的现实考量。关于数据中心增长对土地和水资源影响的研究指出,高耗水冷却方式可能引发反对并带来运营风险,而浸没式冷却仍受成本高、市场渗透率有限等因素制约 [8]Lincoln Institute of Land Policy, "Data Drain: The Land and Water Impacts of the AI Boom". lincolninst.edu。闭式循环浸没式冷却配置可降低对蒸发散热的依赖,这在水资源紧张地区尤为重要。其商业层面的意义在于扩大可行选址范围,前提是运营商能够妥善管理流体处理、安全和散热问题,而不将限制转移到系统的其他环节。
冷却流体的选择会影响介电性能、消防安全规程、使用寿命、环境合规性和设备兼容性。EPA的技术转型要求进一步凸显了规避受限制冷剂路线的重要性,而更广泛的化学品审查流程可能延长新配方的上市周期 [9]Data Center Knowledge, "EPA Prioritizes Data Center Chemical Reviews Amid TSCA Debate". datacenterknowledge.com。在运营商希望降低监管风险的情况下,含氟碳化合物的商业前景更为严峻。因此,供应商必须建立可信的认证数据体系并制定明确的报废处理规范,而不能将流体选择视为普通的商品采购决策。
运营技能与可维护性。
浸没式冷却改变了服务器日常维护、泄漏应对、流体质量管理和安全规程。美国国会研究服务处指出,高性能计算日益需要更贴近芯片的冷却方式 [10]U.S. Congress, Congressional Research Service, "Data Centers and Their Energy Consumption: Frequently Asked Questions". congress.gov。这一技术需求带来了对多领域人才的需求,涵盖 IT 运营、机械系统、环境健康与安全以及供应商支持。缺乏受过培训人员的站点可能会将效率提升机会转化为可用性风险,这也解释了为何培训、咨询、安装和维护服务的预期增速将超过解决方案收入。
增长驱动因素与制约因素表明,单靠技术优势并不能决定市场采用。高密度 AI 和 HPC 工作负载正在催生更直接散热的需求,而水资源、能源和制冷剂方面的考量进一步强化了重新设计冷却系统的理由。然而,投资决策仍取决于实施风险:运营商能否完成硬件认证、培训人员、保障正常运行时间,并证明在资产生命周期内改造成本合理。
数据中心浸没式冷却市场规模
根据 Global Market Insights Inc. 最新发布的报告,2025年全球数据中心浸没式冷却市场规模为17亿美元。预计市场规模将从2026年的21亿美元增至2035年的109亿美元,复合年增长率(CAGR)为19.8%。
数据中心浸没式冷却市场核心要点
市场领导者:Fujitsu 以 2025 年超过 6.36% 的市场份额位居首位。
领先企业:该市场的五大企业包括 Bitfury、Fujitsu、Green Revolution Cooling、Submer、Vertiv,它们在 2025 年合计占有 25.71% 的市场份额。
市场扩张与计算基础设施热特性的变化有关,而非仅仅源于数据中心建设的普遍增长。面向 AI 的服务器集群将更多功率集中在加速器和内存上,提高了机架和组件层面的散热需求。国际能源署预计,到2030年,全球数据中心用电量将增至约945 TWh,超过当前水平的两倍,AI 是新增需求的重要来源 [1]International Energy Agency, "Energy and AI". iea.org。浸没式系统将服务器置于绝缘液体中,在热量产生源附近将其带走,从而减少对气流通道、风扇功耗和机械制冷设备的依赖,而这些因素会限制高密度风冷设计。
这一技术转变之所以重要,是因为制冷效率日益成为容量问题。无法可靠散热的设施必须限制计算密度,或投入更多机房空间和机械基础设施。美国能源部指出,直接液冷方式正日益成为应对处理器功率上升的重要方案,并认为设施设计、热回收和制冷系统选择是相互关联的效率决策 [2]U.S. Department of Energy, "Best Practices Guide for Energy-Efficient Data Center Design". energy.gov。因此,在持续高利用率、楼面面积受限或散热困难导致传统制冷成本过高的场景中,浸没式冷却尤其具有吸引力。
监管要求正在形成另一条推动采用的路径。美国环境保护署的技术转型规则限制各行业使用特定的高全球变暖潜能值制冷剂,从而提高了数据中心制冷系统采购中制冷剂策略的重要性 [3]U.S. Environmental Protection Agency, "Technology Transitions HFC Restrictions by Sector". epa.gov。在欧洲,数据中心能耗预计将从2024年的约70 TWh升至2030年的115 TWh,使能效报告和电力系统整合在政策议程中的重要性进一步提升 [4]European Commission, "In Focus: Data Centres - An Energy-Hungry Challenge". energy.ec.europa.eu。这些压力并不意味着必须采用浸没式冷却,但对于需要记录能源和环境绩效的运营商而言,其低耗水、高密度的运行模式更具适用性。
2025年,北美是最大的区域市场,规模为6.3亿美元,其次是欧洲的4.9亿美元和亚太地区的4.6亿美元。预计亚太地区将以约23.1%的增速成为增长最快的地区,到2035年市场规模达到39.1亿美元。区域差异反映出:北美拥有成熟的 AI 和超大规模数据中心产能,欧洲的现代化改造受合规要求驱动,而亚太地区则在快速投资新建数字基础设施。水资源供应、电力供应的本地限制,以及部署高密度 GPU 集群的能力,将决定各地区的支出能否转化为浸没式冷却的广泛应用,还是仍局限于专业化设施。
GMI 分析师观点
浸没式冷却正从一种专业的热管理方案,逐渐转变为适用于空气冷却在经济性上受到限制的工作负载的基础设施选择。市场预计将扩大,这不仅是对电力消耗上升的回应,也反映了高功率加速器、电网和冷却能力有限,以及需要在现有设施内部署更多计算能力这几方面因素的相互作用。这种相互作用有利于能够证明其硬件兼容性可靠、流体管理规范,并能与设施的热量排散系统集成的供应商。
商业化进程面临的主要矛盾在于时机。只要服务器密度仍在可控范围内,或者改造会干扰现有正常运行的空气冷却设施,运营商就可以推迟采用浸没式冷却。然而,一旦项目需要集中部署 AI 或 HPC 算力,替代方案可能会带来更高的机械系统复杂性、更低的可用机架密度,以及更容易受到水资源或制冷剂限制影响等问题。因此,资质认证工作、系统工程能力和服务能力,与冷却槽或冷却液本身同样重要。
主要增长驱动因素
AI 和 HPC 的功率密度。
先进计算封装正不断提高单台服务器的热负荷,并压缩传统气流冷却系统的运行余量。IEEE 关于高功率 HPC 和 AI 封装的研究指出,更高功率、更大的芯片尺寸以及更复杂的封装架构带来了热管理和可靠性方面的挑战 [5]IEEE, "Advanced Thermal Management for High Power HPC, AI". ieeexplore.ieee.org。当这些负载集中在 GPU 或加速器集群中时,浸没式冷却有助于实现不依赖按比例扩大机房级空气处理能力的热设计。这一方案在超级计算、超大规模 AI 训练以及持续高利用率推理环境中最具价值。
能效经济性。
电能使用效率(PUE)衡量的是设施总能耗与 IT 设备能耗之比;数值越接近 1.0,非 IT 能耗开销越低 [6]Wikipedia, "Power Usage Effectiveness". wikipedia.org。冷却系统能耗是这类开销的重要组成部分,尤其是在需要大量风机、冷水机组和空气分配系统的设施中。美国国家可再生能源实验室关于 HPC PUE 的研究表明,基础设施效率应在设施层面进行衡量,而不能只看服务器性能 [7]National Renewable Energy Laboratory, "High-Performance Computing Data Center Power Usage Effectiveness". nrel.gov。浸没式冷却可通过降低风机需求并采用较高温度的水进行热量排散,改善高密度设施的经济性;但实际节省的能耗取决于设施设计、气候、负载曲线以及所选的冷却架构。
水资源与选址限制。
水资源风险正逐渐成为数据中心许可审批和当地接受度方面的现实考量。关于数据中心增长对土地和水资源影响的研究指出,高耗水冷却方式可能引发反对并带来运营风险,而浸没式冷却仍受成本高、市场渗透率有限等因素制约 [8]Lincoln Institute of Land Policy, "Data Drain: The Land and Water Impacts of the AI Boom". lincolninst.edu。闭式循环浸没式冷却配置可降低对蒸发散热的依赖,这在水资源紧张地区尤为重要。其商业层面的意义在于扩大可行选址范围,前提是运营商能够妥善管理流体处理、安全和散热问题,而不将限制转移到系统的其他环节。
能效披露与制冷剂政策。
随着数据中心用电需求迅速增长,欧洲能源政策的关注日益聚焦于数据中心。与此同时,EPA对指定HFC应用的限制要求冷却设备买家考虑制冷剂的适用资格和过渡时间表。浸没式冷却并不能免除所有环境义务,尤其是在介电流体的选择和处置方面,但它可以降低对传统压缩机式冷却配置的依赖。这使得能够在提供热性能数据的同时,记录流体化学成分、操作规程和全生命周期管理情况的供应商更具优势。
主要制约因素
资本投入强度高,改造干扰大。
部署浸没式冷却所需的不只是槽体和流体,还可能涉及机架重新设计、冷却分配设备、热交换器、电气和结构改造、维护设施,以及硬件维修流程的调整。因此,改造决策与采购增量式风冷设备有实质性区别。成本仍是浸没式冷却技术尚未广泛部署的原因之一。对于必须保障近期利用率、难以承受停机或不确定改造成本的中小企业和托管服务运营商而言,这一障碍尤为突出。
流体认证与监管不确定性。
冷却流体的选择会影响介电性能、消防安全规程、使用寿命、环境合规性和设备兼容性。EPA的技术转型要求进一步凸显了规避受限制冷剂路线的重要性,而更广泛的化学品审查流程可能延长新配方的上市周期 [9]Data Center Knowledge, "EPA Prioritizes Data Center Chemical Reviews Amid TSCA Debate". datacenterknowledge.com。在运营商希望降低监管风险的情况下,含氟碳化合物的商业前景更为严峻。因此,供应商必须建立可信的认证数据体系并制定明确的报废处理规范,而不能将流体选择视为普通的商品采购决策。
运营技能与可维护性。
浸没式冷却改变了服务器日常维护、泄漏应对、流体质量管理和安全规程。美国国会研究服务处指出,高性能计算日益需要更贴近芯片的冷却方式 [10]U.S. Congress, Congressional Research Service, "Data Centers and Their Energy Consumption: Frequently Asked Questions". congress.gov。这一技术需求带来了对多领域人才的需求,涵盖 IT 运营、机械系统、环境健康与安全以及供应商支持。缺乏受过培训人员的站点可能会将效率提升机会转化为可用性风险,这也解释了为何培训、咨询、安装和维护服务的预期增速将超过解决方案收入。
标准化与保修摩擦。
对于要求保修范围明确、替换流程成熟的企业客户而言,硬件认证仍是准入门槛。AIRSYS 指出,数据中心合规要求日益受到热管理标准和液冷指南的影响 。缺乏统一的认证、服务和流体处理规范,可能延长采购周期,尤其是在运营商使用多供应商服务器设备组合的情况下。通过经过验证的配置、文档资料和本地服务能力来减少这些摩擦的供应商,将更有望进入主流企业部署市场。
GMI 分析师观点
增长驱动因素与制约因素表明,单靠技术优势并不能决定市场采用。高密度 AI 和 HPC 工作负载正在催生更直接散热的需求,而水资源、能源和制冷剂方面的考量进一步强化了重新设计冷却系统的理由。然而,投资决策仍取决于实施风险:运营商能否完成硬件认证、培训人员、保障正常运行时间,并证明在资产生命周期内改造成本合理。
这解释了为何服务的预期增速高于实体解决方案。随着部署从专业化安装扩展到更广泛的应用,稀缺资源往往不是传热能力,而是可靠调试和运营陌生基础设施模式的能力。将设备与设计支持、流体管理及长期维护打包提供的供应商,相较于仅销售组件、却不提供运营实施路径的供应商,处于更有利的位置。
数据中心浸没式冷却市场细分市场分析
组件
解决方案细分市场在 2025 年创造了 12.3 亿美元收入,预计到 2035 年将达到 71.2 亿美元,复合年增长率(CAGR)约为 18.6%。其规模反映了构建浸没式冷却环境所需的资本设备投入。服务细分市场预计增长更快,收入将从 4.8 亿美元增至 37.5 亿美元,复合年增长率(CAGR)约为 22.2%。这种差异表明,随着已安装设备基础的扩大,对设计、调试、培训、监控、维护和流体管理支持的需求将随之增加。
在解决方案领域,冷却液市场规模预计将从2025年的3.7亿美元增至2035年的19.9亿美元,复合年增长率约为17.7%。冷却液既是实现液冷的关键材料,也是持续消耗的运营投入品,但较长的更换周期和认证要求会抑制其增长。冷却机架和模块的市场规模预计将增长得更快,从3.1亿美元增至21.6亿美元,复合年增长率约为20.9%;这是因为新的高密度部署日益需要专门设计的实体集成方案,而非改造风冷硬件。
过滤器市场规模预计将从1.4亿美元增至6.6亿美元,复合年增长率约为16.3%;泵将从1.5亿美元增至9.4亿美元,复合年增长率约为19.8%;热交换器将从1.9亿美元增至10.8亿美元,复合年增长率约为18.2%。过滤器有助于保持冷却液清洁,而泵和热交换器则决定热量传输和设施集成效果。其他类别的市场规模预计将从7,000万美元增至2.9亿美元,复合年增长率约为14.5%,反映出配套控制装置和辅助设备的价值密度相对较低。
安装与维护服务的市场规模预计将从2025年的3.1亿美元增至2035年的21.5亿美元,复合年增长率约为20.7%。这些服务旨在应对部署过程中的实体和运营复杂性。培训与咨询服务的市场规模预计将从1.7亿美元增至16亿美元,复合年增长率约为24.7%,是增长最快的服务类别。其较高的增长率反映出运营商在决定更大规模部署之前,需要解决场地设计、总拥有成本、硬件兼容性和合规性等问题。
冷却技术。
单相冷却在2025年的市场规模为10.6亿美元,预计到2035年将达到59.6亿美元,复合年增长率约为18.2%。对于倾向于采用熟悉的泵、热交换器和维护流程的用户而言,其循环式设计在运营层面可能更易于集成。两相冷却的市场规模预计将从6.4亿美元增至49亿美元,复合年增长率约为22.0%。该技术利用相变吸收热量,适用于值得以增加系统和冷却液复杂性为代价来实现最高热流密度管理的应用场景。两相冷却更快的增长势头表明,即使单相系统仍具有更广泛的部署吸引力,密度最高的应用场景在经济上仍将十分重要。
冷却液类型。
合成冷却液在2025年创造了8.5亿美元的市场规模,预计到2035年将达到63.5亿美元,复合年增长率约为21.7%。预计其扩张将受益于人工智能和企业应用对工程化冷却液性能以及风险可控认证的需求。矿物油的市场规模预计将从6.4亿美元增至40.4亿美元,复合年增长率约为19.5%;在成本和成熟的操作特性至关重要的场景中,矿物油仍将发挥作用。含氟碳化合物冷却液在2025年的市场规模为2.1亿美元,预计到2035年将达到4.7亿美元,复合年增长率约为7.3%。其增长较慢,这与市场在采购可能受到环境和监管审查的化学品时更加谨慎相符。
组织规模。
大型企业在2025年占据约12.3亿美元的市场规模,占市场总额的72.4%,预计复合年增长率约为18.5%。其已部署的产能、工程资源和较长的投资周期有助于支持早期采用。中小企业(SMEs)在2025年的市场规模约为4.7亿美元,占27.6%,但预计增长更快,复合年增长率约为22.6%。这一增长有赖于模块化设计和外部服务模式降低专业知识和资本门槛,而这些门槛正是制约小型运营商发展的因素。
应用。
超大规模部署在2025年的收入为5.1亿美元,预计到2035年将达到34.9亿美元,复合年增长率约为20.7%。这类设施具备集中部署加速器的规模优势,能够从基础设施重新设计中受益。超级计算市场预计将从4.6亿美元增至34.9亿美元,复合年增长率约为21.8%,在所列应用中最高。持续运行且高度集中的工作负载,使热可靠性和可用算力密度成为系统经济效益的核心因素。
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企业高性能计算(HPC)在2025年的市场规模为1.6亿美元,预计复合年增长率约为17.7%。加密货币应用规模为1.9亿美元,预计将以约18.5%的复合年增长率增长,其普及程度受密集运行ASIC或GPU的经济效益以及资本支出环境波动的影响。边缘/5G计算在2025年的收入为1.7亿美元,预计到2035年将达到10.1亿美元,复合年增长率约为19.1%。其市场机遇在于紧凑、可重复部署的场景,在这些场景中,局部散热和空间限制难以通过传统风冷系统解决。其他应用在2025年的市场规模为2.2亿美元,预计复合年增长率约为14.8%。
GMI 分析师观点
细分市场表现表明,浸没式冷却正逐渐从设备类别发展为一种运营模式。机架、模块、泵和热交换器体现了设施的实体改造,而服务市场预测则揭示了普及风险在哪些环节转化为商业价值。培训和咨询的增长最快,因为技术选型、调试以及硬件维护流程仍是规模化发展的重要障碍。
不同冷却技术之间的差异同样重要。在运营简便性和集成能力最为关键的场景中,单相系统仍将是适用范围更广的方案。双相系统的增长更快,因为能够接受较高复杂度的应用,尤其是极高密度人工智能和超级计算,也更看重热流密度承载能力。流体供应商和设备厂商需要布局能够适应这两种路线的产品组合,而不应假设一种架构会取代另一种。
数据中心浸没式冷却市场区域分析
北美
2025年市场规模为6.3亿美元,预计到2035年将达到33.3亿美元,复合年增长率约为17.5%。美国是该地区的主要需求中心,受超大规模云计算建设、人工智能基础设施投资和大型高性能计算部署推动。国际能源署(IEA)预计,到2030年,美国将占数据中心新增用电需求的很大一部分 。加拿大在部分地区具备有利的散热条件和潜在的热量再利用机会;墨西哥则受益于数字基础设施扩张以及与美国的供应链整合。与亚太地区相比,该地区预测复合年增长率相对较低,反映的是其起步基数较为成熟,而非需求疲软。
欧洲
预计欧洲市场规模将从2025年的4.9亿美元增至2035年的28.2亿美元,复合年增长率约为18.5%。该区域市场涵盖英国、德国、法国、意大利、西班牙、波兰、俄罗斯和欧洲其他地区。能效报告要求、本地电力限制以及环境审查,为采用可降低基础设施开销的冷却技术提供了更明确的政策依据。欧盟委员会指出,数据中心正成为日益重要的能源挑战,尤其是人工智能相关需求不断增长之际。德国及北欧周边的余热利用生态体系,为集成式热管理解决方案提供了有利环境;意大利和西班牙等南部市场则更加重视用水情况和温暖气候下的热量排散问题。俄罗斯的市场环境受到多重因素影响,包括在不同气候带管理高密度计算基础设施的需求,以及技术供应环境日益本地化。
亚太地区
预计亚太地区市场规模将从2025年的4.6亿美元增至2035年的39.1亿美元,复合年增长率约为23.1%,为各区域中最高。中国、印度、日本、韩国、澳大利亚、新加坡、马来西亚、印度尼西亚、泰国和亚太地区其他地区均属于该区域市场范围。与传统设施占比较高的地区相比,新建云计算容量和人工智能基础设施带来了更多从一开始就按高密度计算需求进行建设的机会。包括新加坡、马来西亚、印度尼西亚和泰国在内的热带枢纽地区长期面临高环境温度和高湿度的压力,因此降低对传统空气分配方式的依赖更具价值。印度数字基础设施的建设和韩国高性能技术生态体系有望推动更快采用;与此同时,日本和澳大利亚则兼具较高的可靠性要求和能效优先事项。
南美洲
预计南美洲市场规模将从2025年的7000万美元增至2035年的4.7亿美元,复合年增长率约为20.2%。巴西预计仍将是主要市场,阿根廷、智利、哥伦比亚和南美洲其他地区则带来发展机遇。投资将集中在数据本地化、云可用区和城市容量限制使先进热管理基础设施具有必要性的地区。相较于单纯的技术偏好,场地层面的电力质量、设备进口成本以及本地技术服务覆盖范围更可能影响采用情况。
中东和非洲
预计中东和非洲市场规模将从2025年的5000万美元增至2035年的3.3亿美元,复合年增长率约为21.0%。阿联酋、沙特阿拉伯、南非和中东和非洲其他地区构成该区域市场范围。高环境温度使传统冷却方式带来的能耗成本成为关键运营考量;与此同时,政府支持的数字化计划有助于推动从设计之初便面向高密度计算的新建设施。水资源限制也可能进一步凸显闭环热管理方案的优势,但项目仍须证明其具备可靠的热量排散能力和本地维护能力。因此,该区域的增长前景与数字化投资、气候经济性和可靠的技术实施能力密切相关。
GMI 分析师观点
由于市场受到不同物理条件和制度约束的影响,各地区需求的发展并不均衡。得益于已部署的超大规模计算和人工智能算力,北美拥有最大的近期机遇;欧洲则更加重视效率披露和环境表现。亚太地区预计增长更快,这反映出该地区新建数据中心、密集的城市需求中心,以及空气冷却可能带来更大运营负担的气候条件等因素的共同作用。
下一阶段的竞争将取决于本地化执行能力。供应商进入水资源紧缺或高温市场时,不能仅凭高密度散热方面的优势主张取胜;还必须提供流体物流、现场服务、设施集成,并证明系统能够在当地电网和环境条件下稳定运行。因此,相较于一刀切的部署模式,区域合作伙伴关系和模块化架构更具优势。
数据中心浸没式冷却市场份额与竞争格局
2025年,市场仍较为分散。已确定的领先参与者合计约占市场价值的27.4%,即4.6659亿美元,这表明没有任何一家供应商能够主导该领域。Fujitsu占6.36%,相当于1.0824亿美元;Bitfury Group占6.24%,即1.0624亿美元;Vertiv占5.89%,即1.0029亿美元;Submer占4.93%,即8390万美元。Green Revolution Cooling占2.29%,即3900万美元;DCX Liquid Cooling Company占1.44%,即2450万美元。
Asperitas占0.26%,即441万美元;LiquidCool Solutions占0.24%,即402万美元;Midas Immersion Cooling占0.23%,即400万美元。市场集中度特征表明,专业供应商、系统集成商以及大型数据中心基础设施供应商仍有相当大的发展空间;它们可以凭借工程能力、经过验证的配置和服务交付赢得项目,而不必仅依赖已部署规模。
Asperitas、Dell Technologies、Fujitsu、Green Revolution Cooling、Hewlett Packard Enterprise、Submer、Supermicro和Vertiv构成全球企业范围。它们的竞争优势涵盖专业浸没式系统、集成式IT和基础设施产品、企业级硬件生态系统以及设施热管理。根据获批的市场估算,Fujitsu、Vertiv、Submer、Green Revolution Cooling和Asperitas披露了2025年份额;本文未为Dell Technologies、Hewlett Packard Enterprise或Supermicro列出份额比例。
Asetek、Bitfury Group、DCX Liquid Cooling Company、Gigabyte Technology、Inspur、LiquidCool Solutions和Midas Immersion Cooling构成区域企业范围。根据获批的估算,Bitfury Group、DCX Liquid Cooling Company、LiquidCool Solutions和Midas Immersion Cooling披露了2025年份额。Asetek、Gigabyte Technology和Inspur被纳入竞争企业范围,但没有获批的市场份额数据。
ExaScaler、Iceotope、JetCool、Quanta Cloud Technology和TAICHI Immersion Cooling构成新兴企业范围。它们的竞争机遇与市场对专业热管理架构、灵活部署形式以及经验证的高密度服务器支持能力的需求相关。目前尚无获批的这些企业2025年单独市场份额估算。
竞争格局可能取决于四项相互关联的能力:硬件与流体的适配认证、与设施散热系统的集成能力、大规模运维能力的验证,以及降低客户部署风险的能力。市场份额基础分散,意味着一旦供应商获得可信的超大规模数据中心、高性能计算、企业或区域参考项目,采购决策就可能迅速转变。反之,如果供应商无法满足流体全生命周期管理、保修协调或本地维护要求,其可触达市场可能迅速收窄。
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研究方法、数据来源与验证流程
本报告采用系统化的研究流程,以与行业参与者直接交流、自主建模和严格的交叉验证为核心,而非仅依赖案头研究。
我们的六步研究流程
1. 研究设计与分析师监督
GMI 的研究方法以专业人员的经验、严格的验证和充分的透明度为基础。我们报告中的每项洞察、趋势分析和预测均由了解目标市场细微差别的资深分析师完成。
我们通过与行业参与者和专家直接交流开展广泛的一手调研,并辅以基于经过核实的全球来源所进行的全面二手研究。我们运用量化影响分析提供可靠的预测,同时确保从原始数据来源到最终研究结论的全程可追溯性。
2. 一手调研
一手调研是我们研究方法的支柱,贡献了整体洞察的近 80%。我们直接接触行业参与者,以确保分析的准确性和深度。我们结构化的访谈计划覆盖区域及全球市场,收集企业高管、董事和领域专家的意见。这些交流提供战略、运营和技术视角,使研究结论更加全面,市场预测更加可靠。
3. 数据挖掘与市场分析
数据挖掘是研究流程的重要组成部分,在整体研究方法中约占 20%。我们通过分析主要企业的收入份额,研究市场结构、识别行业趋势并评估宏观经济因素。我们从付费和免费来源收集相关数据,建立可靠的数据库。这些信息随后用于支持一手调研和市场规模测算,并由分销商、制造商和行业协会等关键利益相关方进行验证。
4. 市场规模测算
我们采用自下而上的方法测算市场规模。首先使用一手访谈直接获得的企业收入数据,同时结合制造商的产量以及安装量或部署量统计。随后按区域市场汇总这些数据,得出以实际行业活动为依据的全球市场估算值。
5. 预测模型与关键假设
每项预测均明确记录以下内容:
✓ 主要增长驱动因素及其假定影响
✓ 增长制约因素及缓解情景
✓ 监管假设与政策变化风险
✓ 技术采用曲线参数
✓ 宏观经济假设(GDP 增长、通货膨胀、汇率)
✓ 竞争格局及市场进入和退出预期
6. 验证与质量保证
在最后阶段,领域专家会人工审查筛选后的数据,识别自动化系统可能遗漏的细微差别和语境错误。专家审查是质量保证的关键环节,可确保数据符合研究目标和相关领域的专业标准。
我们的三层验证流程致力于最大程度地保障数据可靠性:
✓ 统计验证
✓ 专家验证
✓ 与市场实际情况核对
信任与公信力
经过核实的数据来源
行业出版物
行业期刊、专业出版物和专业媒体
行业数据库
自有及第三方市场数据库
监管申报文件
政府采购记录及政策文件
学术研究
大学研究成果及专业机构报告
企业报告
年度报告、投资者演示材料及申报文件
专家访谈
企业高管、采购负责人和技术专家
GMI 研究档案
覆盖 20 多个行业领域的 13,000 多份已发布的研究报告
贸易数据
进出口量、HS 编码及海关记录
研究与评估的参数
本报告中的每个数据点均经过一手访谈、基于实际数据的自下而上建模以及严格的交叉核查验证。 了解我们的研究流程 →