> 数据图表谁能回答1.1. 机柜功率密度持续提升，液冷成为“必选项”2026-6-51.1. 机柜功率密度持续提升，液冷成为“必选项”◼ 机柜功率密度持续提升，液冷成为“必选项”。为满足爆炸式增长的AI算力需求，服务器性能的跃升直接导致了芯片功耗与机柜功率密度的急剧攀升：◼ 1）芯片功率密度：芯片每迭代一代，功耗增长速度呈指数级，对应芯片的散热需求增长显著（英伟达R200较B300增长64.3%，谷歌TPU V8t较TPU V7增长32.7%）。◼ 2）整柜功率密度：芯片功耗增长叠加芯片Die数量增长趋势，整机机柜功率密度将进一步提升（英伟达Rubin Ultra NVL144 GPU Die数量较VR200 NVL72增长3倍，机柜功率提升约2倍）。◼ 面对高密度的热负荷，传统风冷技术受限于空气的导热效率，已触及物理天花板，无法保障服务器的稳定运行与可靠性，液冷成为数据中心散热的“必选项”。AI芯片GB200芯片TDP（W，最大理论功耗）1200表：英伟达/谷歌芯片功耗&机柜功率英伟达GB3001400芯片层面VR2002300系统规格谷歌Rubin Ultra4000+TPU V7980TPU V8t1300机柜GB200 NVL72 GB300 NVL72VR200 NVL72 Rubin Ultra NVL144Ironwood8t 训练柜GPU/ASIC数量（颗）GPU Die核心数量（颗）72144721447214414457664-64-说明液冷85%+风冷15%全液冷机柜功率（kW，东吴证券测算）120134206626TPU芯片全液冷，液冷约80%，150柜144柜集群约90集群约110数据来源：维谛技术，英伟达官网，SemiAnalysis，零氪1+1，谷歌官网，东吴证券研究所测算7东吴证券综合其他
