通信行業深度研究：數字經濟+AI浪潮下IDC或迎投資機遇重視液冷領先布局廠商-230305（27頁）.pdf

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1、 行業行業報告報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 1 通信通信 證券證券研究報告研究報告 2023 年年 03 月月 05 日日 投資投資評級評級 行業行業評級評級 強于大市(維持評級)上次評級上次評級 強于大市 作者作者 唐海清唐海清 分析師 SAC 執業證書編號：S1110517030002 王奕紅王奕紅 分析師 SAC 執業證書編號：S1110517090004 資料來源：聚源數據 相關報告相關報告 1 通信-行業點評:政策再強調數字中國建設，重視數字經濟大方向！2023-03-01 2 通信-行業研究周報:電信大模型研發取得階段性成果；科技部對人工智

2、能給予大力支持 2023-02-26 3 通信-行業研究周報:“文心一言“即將上線需求火熱，汕尾 34GW 海風規劃加速廣東海風建設 2023-02-19 行業走勢圖行業走勢圖 數字經濟數字經濟+AI 浪潮下浪潮下 IDC 或或迎迎投資投資機遇機遇，重視液冷領先，重視液冷領先布局布局廠商廠商 1、ChatGPT 有望顯著提升算力及計算資源需求有望顯著提升算力及計算資源需求 ChatGPT是美國人工智能研究實驗室OpenAI開發的一種全新聊天機器人模型，基于強大的基座模型能力（強大的基座模型能力（InstructGPT）、大參數語言模型（）、大參數語言模型（GPT3.5）、）、高質量的真實數據（

3、精標的多輪對話數據和比較排序數據），以及性能穩定高質量的真實數據（精標的多輪對話數據和比較排序數據），以及性能穩定的強化學習算法（的強化學習算法（PPO 算法）算法），ChatGPT 能夠較好的與人類進行交互，取得成功。而而 ChatGPT 將顯著提升算力將顯著提升算力：ChatGPT 包括研發（訓練）和應用（推理），其都需要大量智能計算資源和數據存儲及傳輸資源。ChatGPT 需要 TB 級的運算訓練庫，甚至是 P-Flops 級的算力，未來隨著 GPT 算法的進一步演進，以及應用場景的豐富，對于算力的需求將進一步提升。2、帶動數據中心液冷應用需求、帶動數據中心液冷應用需求 未來異構計算或成

4、為主流未來異構計算或成為主流?；?CPU+GPU 的異構計算平臺可以優勢互補，GPU 重點處理數據密集型的并行計算程序。但同時功耗將明顯提升，以NVIDIA 的 DGX A100 640GB 為例，系統功耗達到最大 6.5 千瓦，帶來數據中心機柜功率的大幅提升。東數西算等政策嚴格限制東數西算等政策嚴格限制 PUE?！皷|數西算”推出針對上架率、能效指標作出規范要求，同時如北京、上海等核心區域出臺能耗管控指標，對 PUE 指標進行嚴格管控。而數據中心制冷方案的選擇將影響整體能耗，傳統風冷最高可冷卻 30 kW/r 的機柜，對于 30 kW/r 以上功率密度的機柜無法做到產熱與移熱速率匹配，需要選

5、用液冷方案。3、相關標的、相關標的有望有望受益受益 推薦標的：推薦標的：潤澤科技潤澤科技（與軍工機械組聯合覆蓋）（與軍工機械組聯合覆蓋）：手握核心機柜資產，數字經濟下 IDC 龍頭揚帆起航。公司全國 5 個區域布局 6 個超大規模數據中心，總體規劃 56 棟數據中心，29 萬個機柜，成長動力強勁。并且公司已有針對于浸沒式液冷和冷板式液冷的實驗機房，開始準備批量交付液冷機房，行業內布局領先。奧飛數據奧飛數據（與計算機組聯合覆蓋）（與計算機組聯合覆蓋）：持續深耕數據服務與云計算。2019 年-2021 年接連獲取阿里、快手和百度等重磅客戶，同時是騰訊云區域服務授權中心。大客戶保駕護航，掌握核心資源

6、持續拓寬布局，新能源打開成長空間?？迫A數據科華數據（與電新組聯合覆蓋）（與電新組聯合覆蓋）：IDC 行業中堅力量，公司通過 3 條路徑遠航 1）加強自我開發；2）輕資產合作運營；3）深度綁定騰訊等大客戶。同時新能源業務快速發展，產品主要包括光伏逆變器、光伏配件、儲能變流器、儲能電池和解決方案。建議關注：建議關注：英維克英維克（與軍工機械組聯合覆蓋）（與軍工機械組聯合覆蓋）：溫控行業領先企業，深度研發數據中心液冷方案，液冷方面具有成熟產品布局。數據港、光環新網等數據港、光環新網等 IDC 廠商廠商 風險風險提示提示：數據中心建設進度可能不及預期、數據中心上架率可能不及預期、限電及電價波動帶來的風

7、險、ChatGPT 應用推動不及預期、液冷技術發展不及預期等 -21%-16%-11%-6%-1%4%9%2022-032022-072022-11通信滬深300 行業行業報告報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 2 重點標的推薦重點標的推薦 股票股票 股票股票 收盤價收盤價 投資投資 EPS(元元)P/E 代碼代碼 名稱名稱 2023-03-03 評級評級 2021A 2022E 2023E 2024E 2021A 2022E 2023E 2024E 300442.SZ 潤澤科技 55.61 增持 0.88 1.54 2.25 3.04 63.19 36.1

8、1 24.72 18.29 300738.SZ 奧飛數據 13.10 增持 0.38 0.50 0.70 1.06 34.47 26.20 18.71 12.36 002335.SZ 科華數據 43.02 買入 0.95 1.14 1.40 1.70 45.28 37.74 30.73 25.31 資料來源：天風證券研究所，注：PE=收盤價/EPS oOnM2YdUbZaYvZ9YNA6MdN8OpNmMoMnOlOoOnOeRoOrP7NqQwPNZsPsOuOrQpM 行業行業報告報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 3 內容目錄內容目錄 1.什么是什么是

9、 ChatGPT？.5 2.ChatGPT 的運行機制的運行機制.7 3.ChatGPT 會提升多少算力？會提升多少算力？.8 4.對數據中心的影響對數據中心的影響.9 5.重點標的重點標的.14 5.1.潤澤科技：.14 5.2.奧飛數據：.17 5.3.科華數據.20 5.4.建議關注：英維克.23 6.風險提示風險提示.26 圖表目錄圖表目錄 圖 1：ChatGPT 頁面.5 圖 2：歷代 GPT 模型情況.5 圖 2：GPT 技術演進.6 圖 3：InstructGPT 性能比 GPT3 出色.6 圖 4：RLHF 的訓練過程圖.7 圖 5：ChatGPT 訓練方法.7 圖 6：中國算

10、力發展情況.8 圖 7：GPT3 到 GPT4 數據量大幅增長.9 圖 8：大模型呈爆發態勢（更多的參數/更大的算力芯片需求）.9 圖 9：CPU+GPU 異構計算.10 圖 10：機架式服務器與機柜寬度規格.10 圖 11：PUE 值要求變化.11 圖 12：數據中心相關設備設施.12 圖 13：數據中心冷卻類型圖.12 圖 14：冷板冷卻示意圖.14 圖 15：單相浸沒示意圖.14 圖 16：潤澤國際信息港效果圖.15 圖 17：數據中心機房效果圖.15 圖 18：營業收入與歸母凈利潤及其增速.15 圖 19：潤澤（廊坊）國際信息港區位圖.16 圖 20：潤澤（廊坊）國際信息港整體效果圖.

11、16 圖 21：潤澤科技五大新區域布局.17 圖 22：潤澤國際信息港 110 千伏用戶變電站局部圖.17 圖 23：潤澤國際信息港 110 千伏用戶變電站整體圖.17 圖 24：奧飛數據發展歷程.18 圖 25：公司主要客戶.18 行業行業報告報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 4 圖 26：奧飛數據機房分布.19 圖 27：公司簡介.21 圖 28：英維克下游領域布局.23 圖 29：英維克 XGlacier 全鏈條冷板式液冷系統.24 圖 30：英維克六大高效制冷方案助力東數西算建設.25 圖 31：XFlex 應用于張家口數據中心.25 圖 32：寧

12、夏中衛項目案例應用.25 表 1：NVIDIA DGX A100 640GB 系統規格.10 表 2：大型語言模型的碳排放.11 表 3：三種液冷模式與方式.13 表 4：奧飛數據與阿里、快手、百度合同內容.19 表 5：公司部分數據中心情況.20 表 6：英維克產品及圖示.24 行業行業報告報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 5 1.什么是什么是 ChatGPT？ChatGPT 近期獲得較高的關注度，人們可以與其聊天對話，進行文本互動，那么什么是ChatGPT 呢？ChatGPT 是美國人工智能研究實驗室 OpenAI 開發的一種全新聊天機器人模型，它能夠

13、通過學習和理解人類的語言來進行對話，還能根據聊天的上下文進行互動，并協助人類完成一系列任務。圖圖 1：ChatGPT 頁面頁面 資料來源：科普臨渭微信公眾號，天風證券研究所 其中 GPT 指代的是一種模型，其是“Generative Pre-trained Transformer”生成型預訓練變換模型的縮寫，目的是為了使用深度學習生成人類可以理解的自然語言。目前我們討論的 GPT 一般指的是 GPT-3，顯而易見，在之前還有 GPT-2 和 GPT。GPT-3是由人工智能公司OpenAl訓練與開發，該模型設計基于谷歌開發的變換語言模型。GPT-3 的神經網絡包含 1750 億個參數，為有史以來

14、參數最多的神經網絡模型。OpenAI 于2020 年 5 月發表 GPT-3 的論文，微軟在 2020 年 9 月 22 日宣布取得了 GPT-3 的獨家授權?；仡櫥仡?GPT 的發展的發展，GPT 家族與 BERT 模型都是知名的 NLP 模型，都基于 Transformer 技術。GPT，是一種生成式的預訓練模型，由 OpenAI 團隊最早發布于 2018 年，GPT-1 只有 12個 Transformer 層，而到了 GPT-3，則增加到 96 層。其中，GPT-1 使用無監督預訓練與有監督微調相結合的方式，GPT-2與GPT-3則都是純無監督預訓練的方式，GPT-3相比GPT-2的進

15、化主要是數據量、參數量的數量級提升。圖圖 2：歷代歷代 GPT 模型情況模型情況 資料來源：數字金融網微信公眾號，天風證券研究所 而 InstructGPT/GPT3.5（ChatGPT 的前身）與 GPT-3 的主要區別在于，新加入了新加入了 RLHF 行業行業報告報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 6 （Reinforcement Learning from Human Feedback，人類反饋強化學習），其增強了人類對模型輸出結果的調節，并且對結果進行了更具理解性的排序。應用 Tamer 框架，ChatGPT 可以比 GPT-3 更好的理解和完成人類

16、語言或指令，模仿人類，提供連貫的有邏輯的文本信息的能力。圖圖 3：GPT 技術演進技術演進 資料來源：科普海南微信公眾號，天風證券研究所 ChatGPT 算法成功的原因算法成功的原因：強大的基座模型能力（InstructGPT）、大參數語言模型（GPT3.5）、高質量的真實數據（精標的多輪對話數據和比較排序數據），以及性能穩定的強化學習算法（PPO 算法）。圖圖 4：InstructGPT 性能比性能比 GPT3 出色出色 行業行業報告報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 7 資料來源：騰訊云開發者微信公眾號，天風證券研究所 2.ChatGPT 的運行機制的運

17、行機制 OpenAI 利用 RLHF 來訓練模型（該方法在訓練中使用人類反饋，以最小化無益、失真或偏見的輸出），使用與InstructGPT相同的方法，但數據收集設置略有不同。通過使用supervised fine-tuning 來訓練初始模型，將這個新的對話數據集與 InstructGPT 數據集混合，并將其轉換為對話格式。圖圖 5：RLHF 的訓練過程圖的訓練過程圖 資料來源：新疆師范大學學報微信公眾號，ChatGPT 的運行模式、關鍵技術及未來圖景朱光輝、王喜文，天風證券研究所 方法總體上包括三個不同步驟：方法總體上包括三個不同步驟：1、有監督的調優：預訓練的語言模型在少量已標注的數據上

18、進行調優，以學習從給定的 prompt 列表生成輸出的有監督的策略（即 SFT 模型）；2、模擬人類偏好：標注者們對相對大量的 SFT 模型輸出進行投票，這就創建了一個由比較數據組成的新數據集。在此數據集上訓練新模型，被稱為訓練回報模型（Reward Model，RM）；3、近端策略優化（PPO）：RM 模型用于進一步調優和改進 SFT 模型，PPO 輸出結果是的策略模式。第一步是收集數據，以訓練有監督的策略模型。為了創建像 ChatGPT 這樣的通用聊天機器人，開發人員是在代碼模型而不是純文本模型之上進行調優。第二步是訓練回報模型，這一步的目標是直接從數據中學習目標函數。第三步是使用 PPO

19、 模型微調 SFT 模型，這一步里強化學習被應用于通過優化 RM 模型來調優 SFT 模型。圖圖 6：ChatGPT 訓練方法訓練方法 行業行業報告報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 8 資料來源：OpenAI 官網，天風證券研究所 3.ChatGPT 會提升多少算力？會提升多少算力？中國算力發展中國算力發展持續快速增長持續快速增長。根據城市大腦研究院，IDC 預測，中國智能算力規模將持續高速增長，預計到 2026 年中國智能算力規模將達到 1271.4EFLOPS，22-26 年復合增長率達 52.3%，同期通用算力規模的復合增長率為 18.5%。圖圖 7

20、：中國算力發展情況中國算力發展情況 資料來源：城市大腦研究院微信公眾號，IDC，天風證券研究所 ChatGPT 將需要大量算力和計算資源將需要大量算力和計算資源。根據通信世界數據，ChatGPT 的總算力消耗約為3640PF-days(即假如每秒計算一千萬億次，需要計算 3640 天)，需要 7-8 個投資規模 30億、算力 500P 的數據中心才能支撐運行。ChatGPT 需要 TB 級的運算訓練庫，甚至是 P-Flops級的算力。ChatGPT 包括研發（訓練）和應用（推理），其都需要大量智能計算資源和數據存儲及傳輸資源?，F階段的 ChatGPT 是在擁有 3000 億個單詞的語料基礎上預

21、訓練擁有 1750 億參數的模型，GPT-4 將是一個擁有超過 100 萬億級別參數的大模型。根據學術界的既有研究可知，深度神經網絡的學習能力和模型的參數規模呈正相關。人類大腦皮層有 140 多億個神經31.775.0155.2268.0427.0640.7922.81271.40.0%20.0%40.0%60.0%80.0%100.0%120.0%140.0%160.0%0.0200.0400.0600.0800.01000.01200.01400.020192020202120222023202420252026百億億次浮點運算/秒（EFLOPS）同比增速 行業行業報告報告|行業深度研究行

22、業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 9 細胞，每個神經細胞有 3 萬余個突觸，因此，大腦皮層的突觸總數超過 100 萬億個，神經細胞通過突觸相互建立聯系。一旦 GPT-4 實現 100 萬億參數規模，就可以堪比人的大腦，意味著它將達到與人類大腦神經觸點規模的同等水平。圖圖 8：GPT3 到到 GPT4 數據量大幅增長數據量大幅增長 資料來源：新疆師范大學學報微信公眾號，ChatGPT 的運行模式、關鍵技術及未來圖景朱光輝、王喜文，天風證券研究所 下游應用場景有望持續拓展。下游應用場景有望持續拓展。目前 ChatGPT 的主要應用場景包括但不限于無代碼編程、小說生成、對話類搜索引

23、擎、語音陪伴、語音工作助手、對話虛擬人、人工智能客服、機器翻譯、芯片設計等。隨著算法技術和算力技術的不斷進步，ChatGPT 也有望進一步走向更先進功能更強的版本，在越來越多的領域進行應用，為人類生成更多更美好的對話和內容。圖圖 9：大模型呈爆發態勢（更多的參數大模型呈爆發態勢（更多的參數/更大的算力芯片需求）更大的算力芯片需求）資料來源：科普海南微信公眾號，天風證券研究所 4.對數據中心的影響對數據中心的影響 未來異構計算未來異構計算或或成為主流。成為主流。行業行業報告報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 10 在 CPU+GPU 的異構計算架構中，GPU

24、與 CPU 通過 PCle 總線連接協同工作，CPU 所在位置稱為為主機端(host)，而 GPU 所在位置稱為設備端(device)?；?CPU+GPU 的異構計算平臺可以優勢互補，CPU 負責處理邏輯復雜的串行程序，而 GPU 重點處理數據密集型的并行計算程序，從而發揮最大功效。圖圖 10：CPU+GPU 異構計算異構計算 資料來源：青云 QingCloud 微信公眾號，天風證券研究所 A100 服務器系統功耗明顯提升服務器系統功耗明顯提升。以 NVIDIA 的 DGX A100 640GB 為例，其配置了 8 片 A100 GPU，系統功耗達到最大 6.5 千瓦，未來隨著 A100 服

25、務器的應用增多，我們認為或將顯著提升數據中心機柜的功耗。表表 1：NVIDIA DGX A100 640GB 系統規格系統規格 配置配置 具體內容具體內容 GPU 8*NVIDIA A100 80GB Tensor Core GPU 性能 5 petaFLOPS AI 10 petaOPS INT8 系統功耗 最大 6.5 千瓦 CPU 雙路 AMD Rome 7742、共 128 個核心、2.25GHz（基準頻率）、3.4GHz（最大加速頻率）系統尺寸 高度：264.0 毫米 寬度：最大 482.3 毫米 長度：最大 897.1 毫米 資料來源：英偉達官網，天風證券研究所 機柜功率或將迎來大

26、幅提升。機柜功率或將迎來大幅提升。通常19英寸機柜和42U 機柜是標準機柜，參考高度1U=4.445厘米，寬度 19 英寸約為 48.26 厘米，英偉達 DGX A100 640GB 寬度上基本約為 19 英寸，高度上大約為 5.94U，以標準機柜 42U 為參考，最大限度可以放下約 7 臺 DGX A100 640GB服務器（實際需要預留散熱、挪動、走線等的空間），最大功率可達到約 45.5KW。圖圖 11：機架式服務器與機柜寬度規格機架式服務器與機柜寬度規格 行業行業報告報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 11 資料來源：中興文檔微信公眾號，天風證券研究

27、所 ChatGPT 訓練將帶來較大的碳排放訓練將帶來較大的碳排放。ChatGPT 是基于 GPT-3 的一個升級版本，在 GPT-3的模型架構基礎上進行了優化并在訓練時期增加了強化學習。訓練一個GPT-3約消耗1287 MWh（兆瓦時）的電，相當于排放了 552 噸碳，由于強化學習需要額外消耗的電力，ChatGPT在模型訓練階段所產生的碳排放將大于 552 噸。表表 2：大型語言模型的碳排放大型語言模型的碳排放 模型模型 能耗能耗,MWh CO2 排放排放,噸噸 Evolved Transformer 7.5 3.2 T5 85.7 46.7 Meena 232 96.4 Gshard 600

28、B 24.1 4.8 Switch Transformer 179 72.2 GPT-3 1287 552.1 PaLM 3181 271 資料來源：環球零碳微信公眾號，天風證券研究所 東數西算下東數西算下 PUE 指標嚴格指標嚴格。隨著東數西算的實施，其推出針對上架率、能效指標作出規范要求，同時如北京、上海等核心區域出臺能耗管控指標，有望助力行業有序發展，也突顯出一線地區機柜資源的稀缺性。21 年 11 月，貫徹落實碳達峰碳中和目標要求推動數據中心和 5G 等新型基礎設施綠色高質量發展實施方案提出，全國新建大型、超大型數據中心平均用電效率降至 1.3 以下，全國中心節點進一步降至 1.25

29、以下，綠色低碳水平達到 4A以上。圖圖 12：PUE 值要求變化值要求變化 行業行業報告報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 12 資料來源：藍海云 GPU 微信公眾號，天風證券研究所 數據中心基礎設施根據冷卻方式不同可分為風冷數據中心基礎設施和液冷數據中心基礎設施。風冷方式起步較早，技術相對成熟；液冷方式是近幾年因數據中心散熱需求提升而出現的一種新方式，技術尚處于發展階段。液冷方式分為冷板液冷和浸沒式液冷，浸沒式液冷方式又可分為相變浸沒式液冷和非相變浸沒式液冷。圖圖 13：數據中心相關設備設施數據中心相關設備設施 資料來源：藍海云 GPU 微信公眾號，天風證

30、券研究所 制冷散熱主要方式制冷散熱主要方式：目前發展的散熱冷卻技術主要有風冷和液冷兩大類，其中風冷包括自然風冷和強制風冷，適用的機柜功率密度較低；液冷分為單相液冷和相變液冷。散熱冷卻系統所采用的冷卻介質、冷卻方式不同，移熱速率差距大。傳統風冷最高可冷卻 30 kW/r的機柜，對于 30 kW/r 以上功率密度的機柜無法做到產熱與移熱速率匹配，會使機柜溫度不斷升高導致算力下降甚至損害設備?？梢钥吹?，采用可以看到，采用 A100 后服務器功率大幅提升，后服務器功率大幅提升，參考上文若采用參考上文若采用英偉達英偉達 DGX A100 640GB服務器，服務器，單機柜的功率單機柜的功率或或將超過將超過

31、 30kW，此時更適宜應用液冷的冷卻方案。，此時更適宜應用液冷的冷卻方案。圖圖 14：數據中心冷卻類型圖數據中心冷卻類型圖 行業行業報告報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 13 資料來源：CDCC 微信公眾號，天風證券研究所 液冷分為間接液冷、直接單相液冷和直接兩相液冷，主要根據液體與 IT 設備接觸狀態來區分。表表 3：三種液冷模式與方式三種液冷模式與方式 間接液冷間接液冷 直接單向液冷直接單向液冷 直接兩直接兩相相液冷液冷 冷板冷卻：將金屬冷板與 IT設備芯片貼合，液體在冷板中流動，芯片發熱時將熱傳導給冷板金屬，液體流過冷板時升溫，利用顯熱將芯片熱量帶出

32、，通過管道與外界冷源進行換熱 單相浸沒式液冷：將 IT 設備浸沒在裝有冷卻介質的密封槽中，在設備內無需加入活動部件，只需提前規劃好流體流動通道，冷卻介質經過設備換熱不發生相變，利用升溫顯熱來交換熱量，升溫后的液體在循環泵的作用下流出冷卻介質槽，進入冷卻器降溫后流回冷卻介質槽，達到循環換熱的目的 兩相浸沒式液冷：在冷卻介質槽內與熱源接觸，在熱源表面形成的蒸汽氣泡上升到冷卻介質槽上方區域，蒸汽經過換熱在冷凝器中重新變為液態，流回槽內。熱管冷卻：在 IT 設備中添加熱管導熱元件，充分利用熱傳導與液體相變的快速熱傳遞性質，將設備的熱量迅速傳遞到外界的冷卻方式。單相噴淋液冷：利用液體噴嘴將冷卻介質噴淋到

33、發熱部件表面，液滴尺寸較大且不發生相變，在部件表面形成薄邊界層進行換熱，能在局部產生單相強對流換熱效果，利用升溫顯熱帶走熱量的冷卻方式 相變噴淋液冷：在單相噴淋的基礎上，將冷卻介質霧化成微小液滴后在發熱部件表面形成液膜，不發生明顯流動，液體汽化帶走熱量的冷卻方式，冷卻效率是非相變的 3 倍以上。資料來源：CDCC 微信公眾號，天風證券研究所 目前而言，普遍應用的是冷板冷卻的方式目前而言，普遍應用的是冷板冷卻的方式，使用的是液冷和風冷相結合的方法，對芯片采用液冷，對硬盤等其他電器元件采用風冷，并非嚴格意義上的單純液冷。屬于間接液冷的一種方式，冷板能冷卻小于 45 kW/r 的機柜更節能且噪音小，

34、不需要昂貴的水冷機組，與純液冷對比也有一定優勢。行業行業報告報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 14 圖圖 15：冷板冷卻示意圖冷板冷卻示意圖 資料來源：CDCC 微信公眾號，天風證券研究所 單相單相浸沒式液冷制冷效果更強，但難度較高。浸沒式液冷制冷效果更強，但難度較高。單相浸沒式液冷需要對液冷材料進行篩選（滿足絕緣性強、黏度低、閃點高或不燃，腐蝕性小，熱穩定性高，生物毒性小等性能要求）和 IT 設備進行設計，但該方式可以實現冷卻的傳熱系數范圍更廣。圖圖 16：單相浸沒示意圖單相浸沒示意圖 資料來源：CDCC 微信公眾號，天風證券研究所 5.重點標的重點標的

35、 5.1.潤澤科技：潤澤科技：國內領先的數據中心整體解決方案提供商。國內領先的數據中心整體解決方案提供商。潤澤科技發展有限公司于 2009 年 9 月在廊坊經濟技術開發區注冊成立。自成立以來，公司始終專注于開發及運營超大規模、高等級、高效高性能數據中心集群。目前潤澤科技在廊坊建設運營的潤澤（廊坊）國際信息港數據中心集群，規模位居全國前列，2009 年成立以來陸續啟動廊坊 A 區工程建設，布局長三角、大灣區、成渝經濟圈、西北地區數據中心建設，建設超大規模數據中心產業園區；并與中國電信、中國聯通等電信運營商通過長期合作建立了良好的業務關系，為其提供數據中心整體解決方案。行業行業報告報告|行業深度研

36、究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 15 圖圖 17：潤澤國際信息港潤澤國際信息港效果圖效果圖 圖圖 18：數據中心數據中心機房效果圖機房效果圖 資料來源：潤澤科技公司官網，天風證券研究所 資料來源：潤澤科技公司官網，天風證券研究所 公司近年收入與利潤增速較快，營收有望保持高速增長。營業收入來看，公司近年收入與利潤增速較快，營收有望保持高速增長。營業收入來看，公司營收全部為數據中心業務收入，2019-2021 年營收復合增長率達到 43.89%，整體營業收入不斷增長。2022 年 Q3 實現營收 7.18 億元，同比增長 35.90%。我們認為我們認為，隨著數據中心行業的快

37、速發展和公司品牌運營建設能力的不斷增強，公司收入有望持續快速增長。凈利潤來看凈利潤來看，公司 2022 年 Q3 凈利潤為 3.46 億元，同比增長 103.42%。營業利潤為公司利潤的主要來源，主營業務突出，具有良好的盈利能力。我們認為我們認為，隨著下游客戶行業需求的不斷增長和公司數據中心產能的不斷提高，公司盈利有望持續提升。具體來看，具體來看，潤澤科技盈利能力的持續提升主要驅動因素如下：1）數字化驅動）數字化驅動下游行業下游行業需需求快速增長，市場規模不斷擴大求快速增長，市場規模不斷擴大。一方面，互聯網行業客戶由于自身業務發展的需要，對數據中心資源需求旺盛；另一方面，5G、云計算、大數據等

38、網絡架構的迅速演進和網絡應用的不斷豐富也產生了大量的數據中心機房和帶寬需求，我國 IDC 業務市場規模連續高速增長。2）機柜數量增加）機柜數量增加產能提高產能提高，數據中心上電率快速爬升。，數據中心上電率快速爬升。公司投入使用的數據中心共有 8 棟，高標準機柜約有 46,000 個（根據 A 棟完成情況推算）。公司產能的不斷提高，適時的滿足了下游客戶需求的增長，為企業的盈利能力提供了堅實的基礎。同時截止 2020年底，公司整體機柜上電率超過 75%，高于同業萬國數據、世紀互聯和秦淮數據等公司，具有較強競爭優勢，上電率抬升帶動 IDC 收入增加。3）積極拓展優質客戶，客戶需求不）積極拓展優質客戶

39、，客戶需求不斷增長。斷增長。2018 年-2021 年 10月，潤澤科技前五大終端客戶的營收占比分別為 92.12%、92.39%、92.50%和 94.21%，其中最大終端客戶字節跳動業務占比較高超 60%，主要由于其近幾年業務發展較快，導致其對數據中心需求持續增加。同時與第一大客戶中國電信及第二大客戶中國聯通保持穩定良好合作關系。圖圖 19：營業收入與歸母凈利潤及其增速：營業收入與歸母凈利潤及其增速 行業行業報告報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 16 資料來源：潤澤科技 2021 年年報，潤澤科技公司公告，天風證券研究所 注：潤澤科技于 2022 年

40、7 月完成了重大資產重組，由于本次重大資產重組構成反向收購，法律上的母公司潤澤智算科技集團股份有限公司(簡稱“潤澤科技”)的前身，上海普麗盛包裝股份有限公司(簡稱“普麗盛”)成為會計上的被購買方，而法律上的子公司潤澤科技發展有限公司(簡稱“潤澤發展”)成為會計上的購買方?；谠撛?，合并財務報表參照反向收購原則編制，2022 年第三季度合并財務報表中的比較財務數據采用會計上的購買方潤澤發展 2021 年相應的模擬合并財務報表的數據。優質機柜布局為“核心資產”，機柜規模行業領先優質機柜布局為“核心資產”，機柜規模行業領先。潤澤（廊坊）國際信息港于 2010 年正式投資建設，潤澤國際信息港位于廊坊

41、國家經濟技術開發區，地處京津冀經濟圈、環渤海經濟圈的中心。項目規劃建設 22 棟、約 100 萬平方米高等級數據中心，可容納約 13 萬架機柜。目前已建成投產的機柜數量約 4.5 萬架，正在建設中 5 棟數據中心共計約 3 萬架機柜，潤澤（廊坊）國際信息港 A 區全面建成后，總建筑面積 55 萬平米，容納近 7 萬架機柜運營，單園區規模位居全國前列。該數據中心布局較早，擴容空間充足，可供終端客戶該數據中心布局較早，擴容空間充足，可供終端客戶根據自身業務的迅速發展直接在本地數據中心擴容，承載更多的數據量，根據自身業務的迅速發展直接在本地數據中心擴容，承載更多的數據量，為客戶提供優質為客戶提供優質

42、的服務的服務。圖圖 20：潤澤（廊坊）國際信息港區位圖：潤澤（廊坊）國際信息港區位圖 圖圖 21：潤澤（廊坊）國際信息港整體效果圖：潤澤（廊坊）國際信息港整體效果圖 資料來源：潤澤科技公眾號，天風證券研究所 資料來源：潤澤科技公司公告，天風證券研究所 復制復制潤澤（廊坊）國際信息港潤澤（廊坊）國際信息港成熟發展模式，全國布局建設五大新數據中心。成熟發展模式，全國布局建設五大新數據中心。2020 年開始潤澤科技在長三角、粵港澳大灣區和成渝經濟圈布局大數據中心產業集群。目前長三角9.8913.9420.4719.891.272.657.228.2157.33%40.93%46.90%33.69%3

43、50.23%108.89%172.92%58.60%0.0%50.0%100.0%150.0%200.0%250.0%300.0%350.0%400.0%0.005.0010.0015.0020.0025.0020192020202122Q1-Q3營業收入（億元）歸母凈利潤（億元）營業收入增長率歸母凈利潤增長率 行業行業報告報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 17 平湖潤澤國際信息港項目、潤澤（佛山）國際信息港、潤澤（惠州）國際信息港、潤澤（西南）國際信息港和潤澤（蘭州）國際信息港均已動工建設。潤澤科技數據中心項目布潤澤科技數據中心項目布局均位于大數據中心國

44、家樞紐節點，符合國家數據中心建設布局，依托廊坊的開發經驗在局均位于大數據中心國家樞紐節點，符合國家數據中心建設布局，依托廊坊的開發經驗在全國復制推廣，區域優勢與規模效應顯著。全國復制推廣，區域優勢與規模效應顯著。圖圖 22：潤澤科技五大新區域布局：潤澤科技五大新區域布局 資料來源：潤澤科技公司公告，佛山市政府官網，DTDTDA 等，天風證券研究所 自建電站、自建綜合管廊，提供穩定自建電站、自建綜合管廊，提供穩定強勁電力引擎強勁電力引擎。電力供應作為公司數據中心建設的三個必要條件之一，潤澤科技已在全國布局項目電力供應保障。廊坊地區除了政府配套的多路市政供電，2021 年公司已投產一座用戶自用 1

45、10KV 變電站，2022 年開始投建一座 220KV變電站。長三角平湖園區 2022 年 7 月已投產一座用戶自用 110KV 變電站。圖圖 23：潤澤國際信息港：潤澤國際信息港 110 千伏用戶變電站局部圖千伏用戶變電站局部圖 圖圖 24：潤澤國際信息港：潤澤國際信息港 110 千伏用戶變電站整體圖千伏用戶變電站整體圖 資料來源：潤澤科技公司官網，天風證券研究所 資料來源：潤澤科技公司官網，天風證券研究所 液冷機柜已有布局液冷機柜已有布局。公司已經做了浸沒式液冷和冷板式液冷實驗機房，其中浸沒式液冷，PUE 指標非常好，但是結合用戶側的需求，大規模商用還需要時間來培養。冷板式液冷是公司未來的

46、一個主流技術方向，客戶對此接受程度較好，已經開始準備批量交付液冷機房。5.2.奧飛數據：奧飛數據：持續快速發展的持續快速發展的 IDC 領先廠商領先廠商。奧飛數據成立于 2004 年 9 月，是專業的數據中心業務運 行業行業報告報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 18 營商和通信綜合運營企業，已在數據中心領域深耕十數年。近年來，公司屢獲榮譽，并連續兩年獲得中國電信年度 IDC 優秀合作伙伴。2018 年 1 月，公司在 A 股創業板上市。公司持續深耕 IDC 領域，目前已成為行業領先企業之一，核心機房資產保障發展基礎，綁定大客戶快速成長。圖圖 25：奧飛數據

47、發展歷程奧飛數據發展歷程 資料來源：奧飛數據官網，天風證券研究所 公司是多家互聯網巨頭的公司是多家互聯網巨頭的 IDC 服務提供商，服務提供商，客戶包括搜狐、網易、阿里巴巴、快手等巨頭客戶包括搜狐、網易、阿里巴巴、快手等巨頭公司。公司。奧飛數據具有較強的客戶群體，根據奧飛數據招股說明書，公司 2014 年開始與 UC開展業務關系，同時前五大客戶還包括風行、網宿科技、樂視網，而后 2015 年搜狐成為前五大客戶之一，同時 2015 年首先與廣州市百果園網絡科技有限公司達成合作，后續又與其關聯企業開展了合作，2016 年廣州百果園成為公司前五大客戶之一。2019 與 2020 年公司繼續拓展強大客

48、戶，與快手和阿里巴巴等簽訂合作協議。目前公司客戶陣容強大，持續增長的互聯網數據存儲需求將助力公司業務發展。圖圖 26：公司主要客戶：公司主要客戶 資料來源：奧飛數據年度報告，奧飛數據公司公告，天風證券研究所 公司與阿里巴巴公司與阿里巴巴、快手以及百度建立了、快手以及百度建立了合作關系。合作關系。公司持續拓展 IDC 批發業務，2019 年與快手關聯公司北京達佳簽訂了數據中心模塊合同，合同金額約 3.3 億元，之后 2020 行業行業報告報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 19 年公司與阿里巴巴建立合作關系，簽訂合作備忘錄，并于 2021 年簽訂合同，金額為

49、5 億元。21 年 9 月與 22 年 2 月，公司與百度先后簽署兩項合作意向書，就公司廊坊固安數據中心/廣州南沙數據中心項目合作達成意向，兩項合同預計總共貢獻收入 9.5/10 億元。上述合同的簽訂讓公司成功與互聯網巨頭建立了合作關系，保障了公司未來數年的收入。表表 4：奧飛數據與阿里、快手、百度合同內容奧飛數據與阿里、快手、百度合同內容 時間 項目 合作模式 合同金額 2019 年 7 月 數據中心模塊合同 按時交付數據中心模塊給北京達佳北京達佳使用，并協助北京達佳進行設備安裝、聯網調試及配置設定。如果因技術發展而需要升級改造，奧飛數據可以向北京達佳提供定制化建設服務。3.3 億元 202

50、0 年 1 月 合作備忘錄 利用雙方約定的數據中心場地合作建設數據中心機柜資源，并負責數據中心總體項目實施(包括項目投資、方案設計、工程建設和交付、運維保障)，整體項目符合阿里阿里的規范標準。阿里作為最終使用用戶，向奧飛數據承租這些機柜資源，機柜計費采用“租電分離”模式。5 億元 2021 年 1 月 奧飛數據中心機房合作協議 合同標的為華南地區數據中心及配套技術服務 具體結算金額以實際提供服務計量情況為準。合同期限為 5 年，若雙方無異議，合同到期后將自動續展至8 年。2021 年 9 月 關于簽署合作意向通知書的公告 與北京百度網訊科技有限公司就奧飛數據南沙數據中心資源鎖定達成了合作意向書

51、。由公司向百度提供 2,000 個定制化高功率數據中心機柜的服務能力及相關的增值服務；在 2022 年 2月 28 日前公司向百度交付機柜數為 500 個。合作期內此項目合作總收入預計約為 10 億元人民幣 2022 年 2 月 關于簽署合作意向通知書的公告 公司與百度公司與百度網訊科技有限公司雙方就公司廊坊固安數據中心項目合作達成意向，由公司向百度提供 1,850 個定制化高功率數據中心機柜的服務能力；在 2022 年 7 月 31 日前公司向百度交付機柜數為 850 個。合作總收入預計約為 9.5 億元人民幣 資料來源：奧飛數據公告，天風證券研究所 公司在公司在全國數據中心布局全國數據中心

52、布局熱點地區具有眾多機柜資源熱點地區具有眾多機柜資源，截止 2021 年末公司在全國各地接入了數十個高標準數據中心，機房總使用面積達到 125000+平方米，可提供 19900 機柜資源。區域布局涵蓋海南自貿區、粵港澳大灣區、長三角地區、京津冀地區等核心區域。該類區域機房資源已成稀有資產，公司坐擁核心區域機房資源具有先發優勢與行業核心競爭能力。圖圖 27：奧飛數據機房分布奧飛數據機房分布 行業行業報告報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 20 資料來源：奧飛數據官網，天風證券研究所 截至 22 年 5 月，公司在廣州、深圳、北京、?？诘群诵牡囟尉季至俗越ㄅc非

53、自建機房，提升公司 IDC 服務能力，未來公司仍將大力推動 IDC 數據中心的建設，完善機房布局，推動業績不斷增長。表表 5：公司部分數據中心情況公司部分數據中心情況 數據中心數據中心 地點地點 供電等級供電等級 制冷方式制冷方式 面積面積 機柜等級機柜等級 廣州金發數據中心 廣州市科學城科豐路 31 號金發科技園 雙路市電 風冷/N+1 獨立六層總面積達到2800 平方米 Uptime Tier III+海南金鹿數據中心 ?？谑行阌^海榆中線 199號金鹿工業園 雙路市電 風冷 總面積達到 3000 平方米 Uptime Tier III+廣州神州數據中心 廣州市科學城神舟路 768 號昊泰

54、科技園 雙路市電 水冷/N+1 建筑面積達 7200 平方米 Uptime Tier IV 廊坊云計算數據中心 河北省廊坊市安次區龍河工業園二號路東側 雙路市電 水冷/N+1 建筑面積為 67077 平方米 Uptime Tier III+深圳福田保稅區數據中心 深圳市福田保稅區紅柳道 2號銘可達國際物流園 雙路市電 水冷/N+1 數 據 中 心 總 面 積 為4000 平方米 Uptime Tier III+北京德昇亦莊數據中心 北京市北京經濟開發區涼水河二街 雙路市電 水冷/N+1 建筑面積 22450 平方米 Uptime Tier III+北京酒仙橋 M8 數據中心 北京市朝陽區酒仙橋

55、東路一號 M8 棟 雙路市電 水冷 建筑達到 8833 平方 Uptime Tier III+北京酒仙橋 M7 數據中心 北京市朝陽區酒仙橋東路一號 M7 雙路市電 水冷 建筑面積 6000 平方米 Uptime Tier III+資料來源：奧飛數據官網，天風證券研究所 5.3.科華數據科華數據 科華數據股份有限公司前身創立于 1988 年，2010 年深圳 A 股上市（股票代碼 002335），31 年來專注電力電子技術研發與設備制造，是行業首批“國家認定企業技術中心”、“國家火炬計劃重點項目”承擔單位、國家重點高新技術企業、國家技術創新示范企業和全國首批“兩化融合管理體系”貫標企業。行業行

56、業報告報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 21 圖圖 28：公司簡介：公司簡介 資料來源：科華數據官網、天風證券研究所 公司作為中國極具影響力的高安全數據中心提供商，擁有 10 年以上 IDC 行業運營管理經驗，主要客戶包括三大運營商、騰訊等大型互聯網企業、各大金融機構、政府機關等。在金融領域，公司全線入圍 UPS、微模塊總行級選型，護航國有六大銀行及興業銀行、交通銀行、招商銀行等商業銀行，證券、保險等金融機構的 100 多個省級數據中心機房，打造中國金融業首個模塊數據中心、高壓直流供電數據中心、集裝箱數據中心，及全球首個軌道機器人巡檢數據中心。同時，公司產

57、品方案入駐騰訊、百度、優酷、科大訊飛等國內大型互聯網企業，中科院超級計算青島分中心、國家測繪局、國家工商總局、中國航天二院、清華大學、中國科學院、中國商飛、平安集團、中冶集團等項目，全面支撐通信、互聯網、政府、金融、教育等行業信息化與數字化建設。根據計世資訊數據顯示，科華數據在 2019-2020 年中國微模塊數據中心市場份額排名第一。公司目前數據中心相關收入主要包含公司目前數據中心相關收入主要包含：云計算業務、數據中心產品銷售，以及承接數據中心 EPC 等。公司為用戶提供高安全數據中心云基礎服務，支撐金融、互聯網、運營商、政府、教育、醫療等行業信息化建設，幫助企業實現云端遷移。公司憑借專業團

58、隊為客戶提供從規劃、采購、建設、維護、運維多個維度分析，從而實現全面且合理的成本控制。隨著公司自建數據中心建設規模的擴大，公司數據中心機柜規模穩步上升，截至 2022 年半年報，在北、上、廣等地擁有 8 大數據中心，自持機柜數量 3 萬多個；在全國 10 多個城市運營 20 多個數據中心。表表 2：公司自建數據中心：公司自建數據中心（截至（截至 2021.7）機房名稱機房名稱 地點地點 建筑面積（）建筑面積（）機柜數量（個）機柜數量（個）北京大族數據中心 北京 24000 4000 上海云立方數據中心 上海 21000 3780 廣州東涌云數據中心 廣州 50000 4600 廣州科云云數據中

59、心 廣州 60000 6800 廣州名美云數據中心 廣州 33000 4000 資料來源：科華數據官網、天風證券研究所 公司新能源業務包括儲能、光伏等可再生能源應用領域，主要產品包含光伏逆變器、光伏離網控制器、儲能變流器、離網逆變器等產品及相應配套系統解決方案服務。目前，公司儲能裝機量超過 1.1GW，連續六年入選全球新能源企業。儲能作為綜合能源系統的樞紐，行業行業報告報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 22 是公司新能源業務未來的發展重點，公司已在發電側、電網側、用電側以及微網儲能等領域進行布局，滿足客戶及市場對于穩定、高效、綠色電能的需求。表表 3：公司

60、主要新能源產品：公司主要新能源產品 品類品類 型號型號 功率段功率段/電壓值電壓值 特點特點 光伏逆變器 組串式 SPI-B 系列 SPI-B-H 系列 3-60kW/500-1260kW 100-250kW 2 路 MPPT 智能運維 集散式 SPI-BS 系列 智能光伏 MPPT 匯流箱 1MW/2MW-4 路 MPPT 智能自檢 集中式 SPI-B-HUD 逆變升壓一體機 1500Vdc 1500Vdc 3 路 MPPT 預留儲能接口 光伏配件 智能光伏直流匯流箱-無需外接電源 IP65 高防護 光伏電站智能運維管理系統-支持績效評估、風險預測、大數據分析 分布式能源監控管理系統-可集成

61、分布式光伏系統、微網、離網系統等多系統 WiseSolar 監控軟件-支持手機監控 數據可視化 儲能變流器 模塊化儲能變流器 并網輸出 75-125kW 三電平技術 中點電位平衡控制技術 集裝箱儲能變流器 1-1.5MW 并離網切換運行 多機并聯 儲能變流升壓一體機 1500Vdc 集成數據采集、光纖環網，支持智慧運行管理 儲能電池 儲能電池集成系統 1000/1500V 三級 BMS 系統管理 資料來源：科華數據官網、天風證券研究所 公司在新能源領域進行市場細分，推出針對性解決方案。光伏發電領域，公司擁有領跑者解決方案、智慧“光伏+”綜合解決方案、光伏扶貧電站系統解決方案等五種方案，和不同場

62、景、不同規模下光伏發電需求實現對接。以領跑者方案為例，公司針對水面、平坦地形、復雜地形三種環境場景推出不同的搭配方案，緩解地形缺陷對發電效果的不良影響；在儲能領域，公司立足于用戶側儲能、發電側儲能和微電網系統，覆蓋戶級、村級、鄉鎮級、城市級、海島級各個規模，具有較好的市場適應能力。表表 4：科華數據科華數據新能源解決方案新能源解決方案 領域領域 方案方案 適用場景適用場景 光伏發電 領跑者解決方案 水面光伏/平坦地面/復雜地面解決方案 智慧“光伏+”綜合解決方案 光伏+農業/光伏+漁業/光伏+軍工/光伏+交通 光伏扶貧電站系統解決方案 多村集中聯建光伏扶貧電站 工商業屋頂解決方案 小型/大型工

63、商業屋頂光伏系統 智能能源運維管理解決方案 戶用型/分布式/光伏電站運維管理 儲能/微網 用戶側儲能系統 戶用型/商用型儲能解決方案 行業行業報告報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 23 發電側儲能系統 電力調頻調壓系統解決方案 棄風棄光/計劃發電儲能解決方案 微電網系統 無電/弱電微網解決方案 城市級微網解決方案 資料來源：科華數據官網、天風證券研究所 圖圖 14：科華數據科華數據部分光伏產品部分光伏產品 資料來源：科華數據官網、天風證券研究所 5.4.建議關注：建議關注：英維克英維克 溫控設備領先廠商，溫控設備領先廠商，技術積累賦能產品技術積累賦能產品/

64、客戶拓展客戶拓展。公司下游行業布局豐富，產品與服務廣泛應用于數據中心、通信、智能電網、儲能電站，新能源車、軌道交通、冷鏈運輸，智慧教育、家居、醫療等行業，服務如三大運營商、Sprint、軟銀等運營商以及騰訊、阿里巴巴、秦淮數據等客戶。豐富的下游應用領域布局助力公司業務持續增長動力強勁。圖圖 29：英維克下游領域布局英維克下游領域布局 資料來源：英維克官網，天風證券研究所 公司產品布局廣泛，圍繞溫控拓展不同應用系列公司產品布局廣泛，圍繞溫控拓展不同應用系列。英維克產品圍繞精密溫控節能產品拓展，應用領域包含數據中心機房、儲能、機柜、冷鏈等。目前公司已基本構建了從熱源到冷源 行業行業報告報告|行業深

65、度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 24 的設備散熱全鏈條的技術平臺，并逐漸完善健康環境的多維度空氣質量管理的技術平臺，具備針對不同下游細分市場及行業大客戶快速提供個性化需求的產品和方案的能力。表表 6：英維克產品及圖示英維克產品及圖示 類別類別 產品產品 圖示圖示 機房溫控產品族 CyberMate系列高效機房專用空調、XRow系列高效列間空調、iFreecooling自然冷卻雙循環機組、XstormTM系列風墻解決方案、JS 系列機房高效加濕系統等 儲能溫控產品族 MC 系列電力戶外機柜空調、MC 系列儲能空調、EMW系列儲能冷水機 液冷產品族 液冷板、快速接頭、插

66、框式 CDU、干冷器、Manifold集水分歧管、機柜式 CDU、液冷管路 空氣環境機產品 EBC 房間空氣環境機、EBC 吸頂式空氣環境機、EBC空氣消毒除臭機、EBC 移動式空氣消毒凈化機、EBC壁掛式消毒凈化機、EBC 吸頂式空氣環境機（無溫控）、EBC 分布式空氣環境機、EBC 電梯空氣消毒機、EBC家用移動式空氣消毒凈化機、EBC 吸頂式空氣消毒凈化機 機柜溫控產品族 DC 系列直流空調、HC 系列空熱一體機、EIA 系列工業空調、CS 系列充電樁空熱一體機、EC 系列交流空調、EX 系列熱交換、EMA 系列工業空調、EIX 系列空氣水熱交換器 高精密溫控產品族 CyberMate

67、系列高精密實驗室空調、CyberMate 系列高精密博物館空調、CyberMate系列檔案室空調、CyberMate系列酒窖空調 冷鏈溫控產品族 ET 系列純電動冷凍冷藏機組 資料來源：英維克官網，天風證券研究所 推出推出 XGlacier 液冷系列產品液冷系列產品。公司推出 XGlacier 全鏈條冷板式液冷系統，采用集成冷板式液冷技術、高效變頻水泵、溫水冷卻技術達到高效制冷效果，同時充分利用自然冷源，做到極致節能，CLF 低至 0.03。該方案適用于集中式和分布式液冷系統，在 2021 年實現單機柜 200kW 超高功率密度算力服務器全液冷批量交付，并榮獲“數據中心科技成果一等獎”。圖圖

68、30：英維克英維克 XGlacier 全鏈條冷板式液冷系統全鏈條冷板式液冷系統 行業行業報告報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 25 資料來源：英維克微信公眾號，天風證券研究所 推出六大制冷方案，賦能東數西算建設推出六大制冷方案，賦能東數西算建設。英維克高效制冷產品和解決方案在“東數西算”多個集群中已成熟應用，根據各區域樞紐數據中心對 PUE 的不同需求，在系列數據中心冷卻方案中，精選出 6 種高效節能方案。六大高效制冷方案因地制宜，助力機柜能耗的降低，賦能東數西算的建設打造。我們認為英維克憑借全方位高效率的制冷解決方案，有望在“東數西算”未來落地建設中廣泛

69、應用進一步提高品牌知名度，提升市場份額。圖圖 31：英維克六大高效制冷方案助力東數西算建設英維克六大高效制冷方案助力東數西算建設 資料來源：英維克微信公眾號，天風證券研究所 已有豐富的項目經驗已有豐富的項目經驗。英維克的制冷解決方案已在多個節點有項目經驗，XFlex 間接蒸發冷卻機組產品已批量應用在河北、山西、北京、張北、深圳等多個數據中心中；此外寧夏中衛的美利云項目采用 XFlex 蒸發冷卻系統及 XStorm 風墻系統，實現節能減耗，顯著提高能源利用率。圖圖 32：XFlex 應用于張家口數據中心應用于張家口數據中心 圖圖 33：寧夏中衛項目案例應用寧夏中衛項目案例應用 行業行業報告報告|

70、行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 26 資料來源：英維克微信公眾號，天風證券研究所 資料來源：英維克微信公眾號，天風證券研究所 6.風險提示風險提示 1、數據中心建設進度可能不及預期：公司不斷推進新數據中心機房建設，項目建設期多為 1 年以上，存在數據中心建設進度不及預期的風險，從而對公司經營規劃以及后續營業收入增長帶來影響。2、數據中心上架率可能不及預期：數據中心建設完成后需要客戶租用上架，存在客戶需求不足，公司數據中心上架率不及預期的風險。3、限電及電價波動帶來的風險：數據中心廠商成本中電價為重要構成，電價波動將對公司成本造成影響，從而帶來毛利率變化的風險。

71、4、ChatGPT 應用推動不及預期：存在 ChatGPT 應用推動不及預期的風險，算力提升節奏放緩，對數據中心液冷方案的應用發展造成影響。5、液冷技術發展不及預期：液冷技術方案目前主要應用以冷板式方案為主，后續隨著機柜功率提升，液冷技術方案需要持續升級，存在技術發展不及預期的風險。行業行業報告報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 27 分析師聲明分析師聲明 本報告署名分析師在此聲明：我們具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格或相當的專業勝任能力，本報告所表述的所有觀點均準確地反映了我們對標的證券和發行人的個人看法。我們所得報酬的任何部分不曾與，不與，也

72、將不會與本報告中的具體投資建議或觀點有直接或間接聯系。一般聲明一般聲明 除非另有規定，本報告中的所有材料版權均屬天風證券股份有限公司（已獲中國證監會許可的證券投資咨詢業務資格）及其附屬機構（以下統稱“天風證券”）。未經天風證券事先書面授權，不得以任何方式修改、發送或者復制本報告及其所包含的材料、內容。所有本報告中使用的商標、服務標識及標記均為天風證券的商標、服務標識及標記。本報告是機密的，僅供我們的客戶使用，天風證券不因收件人收到本報告而視其為天風證券的客戶。本報告中的信息均來源于我們認為可靠的已公開資料，但天風證券對這些信息的準確性及完整性不作任何保證。本報告中的信息、意見等均僅供客戶參考，

73、不構成所述證券買賣的出價或征價邀請或要約。該等信息、意見并未考慮到獲取本報告人員的具體投資目的、財務狀況以及特定需求，在任何時候均不構成對任何人的個人推薦?？蛻魬攲Ρ緢蟾嬷械男畔⒑鸵庖娺M行獨立評估，并應同時考量各自的投資目的、財務狀況和特定需求，必要時就法律、商業、財務、稅收等方面咨詢專家的意見。對依據或者使用本報告所造成的一切后果，天風證券及/或其關聯人員均不承擔任何法律責任。本報告所載的意見、評估及預測僅為本報告出具日的觀點和判斷。該等意見、評估及預測無需通知即可隨時更改。過往的表現亦不應作為日后表現的預示和擔保。在不同時期，天風證券可能會發出與本報告所載意見、評估及預測不一致的研究報告

74、。天風證券的銷售人員、交易人員以及其他專業人士可能會依據不同假設和標準、采用不同的分析方法而口頭或書面發表與本報告意見及建議不一致的市場評論和/或交易觀點。天風證券沒有將此意見及建議向報告所有接收者進行更新的義務。天風證券的資產管理部門、自營部門以及其他投資業務部門可能獨立做出與本報告中的意見或建議不一致的投資決策。特別聲明特別聲明 在法律許可的情況下，天風證券可能會持有本報告中提及公司所發行的證券并進行交易，也可能為這些公司提供或爭取提供投資銀行、財務顧問和金融產品等各種金融服務。因此，投資者應當考慮到天風證券及/或其相關人員可能存在影響本報告觀點客觀性的潛在利益沖突，投資者請勿將本報告視為

75、投資或其他決定的唯一參考依據。投資評級聲明投資評級聲明 類別類別 說明說明 評級評級 體系體系 股票投資評級 自報告日后的 6 個月內，相對同期滬 深 300 指數的漲跌幅 行業投資評級 自報告日后的 6 個月內，相對同期滬 深 300 指數的漲跌幅 買入 預期股價相對收益 20%以上 增持 預期股價相對收益 10%-20%持有 預期股價相對收益-10%-10%賣出 預期股價相對收益-10%以下 強于大市 預期行業指數漲幅 5%以上 中性 預期行業指數漲幅-5%-5%弱于大市 預期行業指數漲幅-5%以下 天風天風證券研究證券研究 北京北京 ?？诤？?上海上海 深圳深圳 北京市西城區佟麟閣路 36 號 郵編：100031 郵箱： 海南省?？谑忻捞m區國興大道 3 號互聯網金融大廈 A 棟 23 層 2301 房 郵編：570102 電話：(0898)-65365390 郵箱： 上海市虹口區北外灘國際 客運中心 6 號樓 4 層 郵編：200086 電話：(8621)-65055515 傳真：(8621)-61069806 郵箱： 深圳市福田區益田路 5033 號 平安金融中心 71 樓 郵編：518000 電話：(86755)-23915663 傳真：(86755)-82571995 郵箱：