国际数据公司中国液冷服务器追踪显示，2026年上半年中国液冷服务器市场厂商收入同比增长153.1%，未来五年出货量年均复合增长率预计接近49%。但比增速更值得注意的，是采购端正在发生的变化：越来越多高密度算力项目不再以“台”为单位选型，而是把计算节点、节点间互联、供电和柜内液冷配套作为一整套系统配置和交付。
机柜，正在从机房里的物理容器，变成算力采购的交付单元。这一变化的影响并不止于采购环节。当整柜成为交付单元，服务器厂商交付的是一套已集成的系统，数据中心承接的也不再是若干台设备，而是一组对供电、冷却和接口条件有明确要求的负载。
设备形态的变化，正在把竞争力问题从“能不能买到”，推向“能不能接得住”。在推理与智能体应用快速扩散的背景下，这一变化的节奏可能比预期更快。
中国液冷服务器市场的增长，与人工智能带来的计算需求密切相关。IDC 中国液冷服务器市场研究显示，互联网企业是当前最主要的采购
因此，现在更需要看清增长的锚点在哪里。IDC 中国服务器市场季度跟踪显示，未来五年中国服务器市场出货量年均复合增长率约 6.8%，而市场收入的年均复合增长率达 24.6%。出货量的温和增长与收入的高增长并存，说明增量价值正在向高配置、高密度的算力系统集中，液冷的增长正来自这些场景。
从技术路线看，冷板式液冷仍是主流，占比约90.2%，成熟的供应链、散热能力与规模化部署的成本优势，使其在当前阶段更具落地条件。
随着模型进入应用阶段，推理负载占比持续上升——在线推理更接近终端用户，对时延和持续在线提出更高要求；
以智能体为代表的应用形态，一次用户请求往往触发多轮模型调用与工具调用，推理算力消耗被成倍放大。
近期国内新建的大规模算力集群中，已有项目在设计阶段就同时面向训练与推理，推理正成为需要长期、规模化承载的常驻负载。
这里有一个容易混淆的观察点：同样是数据中心扩建，承接日常业务系统、存储备份，还是集中部署高密度计算集群，对计算设备和基础设施的要求并不相同。液冷的价值之一，恰恰是帮助识别其中真正的高密度算力需求。
因此，中国液冷市场的增长，并不意味着各类数据中心都在同步扩大液冷部署。是否采用，取决于业务对计算性能的要求、设备配置与部署密度，以及能耗和运维成本的综合权衡。
在明确计算需求之后，还需要观察客户以什么单位采购计算系统。液冷整机柜的意义，不只是把更多服务器装进一个机柜，而是把计算节点及相关互联、供电和柜内液冷配套，作为一套系统进行配置和交付。
按机柜级系统采购：客户以整套系统为评估对象，综合考虑计算能力、节点协同、扩展方式和集成交付要求。
这一变化并非中国市场的特例。IDC 全球服务器追踪显示，2026 年上半年，Rackscale服务器已占全球服务器支出的 34.5%，同比增长约 250%——大规模 GPU 部署正加速向高密度机柜系统集中；以 NVIDIA GB300 / Vera Rubin NVL72 为代表的液冷整机柜方案，从设计、交付到验收都以整柜为单位。
据 IDC 统计，2026 年上半年北美以整柜方式交付的比例已达 47.4%，中国为 5.0%。在中国市场，超节点形态的推进还有一层现实原因：高端加速卡可获得性趋紧，采购方倾向于通过超节点与整柜方案锁定算力，整柜交付因此从“效率选择”部分变成了“供给约束下的路径选择”。
从负载特征看，推理场景也在强化整柜采购的逻辑。推理集群通常需要成规模、成批次部署，并保持配置一致以便统一运维；Agent 类应用的并发请求有明显波峰波谷，扩容往往分批进行。这对交付节奏和配置一致性提出要求，也是机柜级方案在推理场景中更容易被接受的原因。
当然，是否采用整柜采购，仍取决于业务规模、扩展计划和既有设施条件，不能预设所有客户都会选择相同路径。观察液冷整机柜市场，除了关注出货规模，还需要了解机柜级系统在不同客户和应用场景中的实际采用情况。
液冷设备需求的快速增长，并不意味着数据中心已经具备相应的部署条件。IDC 数据显示，2025 年中国数据中心 IT 设备装机功率为 9403MW，仅为北美的 21.5%；与此同时，中国液冷服务器新增装机功率预计将从 2025 年的约 1.1GW 增长到 2030 年的约 6.9GW。由此可见，设备侧的增长曲线，与设施侧的承接能力之间存在明显的时间差。
密度是另一个变量。IDC 全球数据中心设施电力预测显示，全球每机柜功率密度自 2010 年代以来已提升约 25 倍。从机柜类型看，通用计算机柜多处于 5—30kW 区间，而 GPU 集群机柜与超算机柜已进入 50/100/250kW 的分档——同一个机房里，不同业务对应的机柜功率可能相差一个数量级。
IDC 调研同时显示，≥50kW 的机柜配置将在 2027 年前成为结构性主流；对 ≥80kW 高密机柜的需求占比预计将从当前的 5% 提升到 34%；76% 的服务商已经部署了 AI/HPC 专用机柜。
亚太地区目前在大规模环境中采用液冷的比例较低，但在未来 12—24 个月的计划部署上最为领先——中国正处在这样一个拐点上。
以冷板式液冷为例，服务器冷板需要通过分配管路、冷却液分配单元等与机房冷却系统连接，柜内集成只解决了部分配套问题，机房仍需提供相应的运行条件。
由此引出一个更具体的观察：数据中心的液冷部署能力，应当具体说明能够承载哪些配置的计算系统，而不只是笼统地表示“支持液冷”。在项目准备中：
衔接成本居高不下的另一层原因，在于液冷数据中心建设标准尚不统一：整机柜与机房之间在机械安装、供电、液冷管路等接口上缺乏一致规范，项目往往需要逐案适配，拉长了从设备就绪到规模化部署的周期。产业侧正在推动收敛，如全球计算联盟旗下的 Open AI Infra 社区联合互联网企业、运营商、设备厂商、数据中心及科研机构，已发布
推理负载的部署特征，进一步放大了这一衔接问题。与集中在少数园区的大规模训练集群不同，面向用户的在线推理更可能在多个区域、多个既有机房中分期部署，单点扩容规模未必很大，但对时延和可用性有明确要求。这类项目的改造窗口、供电余量和冷却条件各不相同——越是贴近用户侧的分期扩容，越考验机房“能不能接得住”的具体能力。
综合来看，中国在整柜交付比例、在用功率基数和液冷成熟度上与北美仍有差距，但在计划部署速度、超节点形态推进和大型项目落地节奏上并不慢——差距主要不在设备，而在承接设备的设施与配套能力。
目前，IDC正进一步展开中国液冷整机柜市场的相关研究。在既有液冷服务器市场研究的基础上，我们将继续分析整柜市场规模、产品结构、配置特征与采购交付方式，并结合厂商与用户交流，理解机柜级系统在不同场景中的采用情况，以及不同功率和接口要求对数据中心设施的具体影响。
正是智能算力负载把单柜功率推上风冷失效的区间，促使形态走向液冷，而整柜又反过来改变了采购与部署的决策链条。
因此，液冷渗透率不只是散热指标，而是观察服务器应用方式变迁的前置指标：它抬升的速度，本质上是负载结构、交付形态与部署能力三者对齐的速度。
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