AI大模型训练与推理业务拉动算力基础设施持续扩容，算力芯片功耗指标不断突破上限，热控设计成为制约整机稳定性、算力密度提升的关键环节。新一代算力芯片单颗功耗持续走高，部分旗舰算力芯片功耗突破2300W，对比三年前主流算力芯片提升近六倍，整机柜功耗区间提升至190–230kW。赛迪顾问数据显示，国内液冷数据中心市场规模增长迅猛，2025年市场规模达到159.8 亿元，同比增长45.2%，行业预测 2028 年市场规模有望突破470 亿元。传统风冷方案的经济散热上限集中在15-30kW/机架，当机架功率超过40kW后，风冷方案在能耗、降噪、散热冗余上的短板逐步凸显，高密度主算力节点向液冷方案迁移已经成为行业共识。

       液冷方案适配高功耗主芯片，但无法覆盖服务器内部全部发热器件。单台智算服务器内部，除GPU、CPU等核心算力芯片外，还集成电源整流模块、高速光模块、存储单元、板载管理芯片等大量辅助发热元件，这类器件功耗大多集中在数瓦至几十瓦区间，发热密度适中，单独接入液冷管路会大幅提升结构复杂度与运维成本，并不具备经济性。这类中低密度散热场景，风冷方案依旧是更务实的选择，也成为冲压鳍片散热器新的发力赛道。

       冲压鳍片散热器依靠成熟的冲压成型工艺，鳍片高度、片距可灵活调整，结构紧凑，批量交付稳定性强，对比铲齿、插齿散热方案拥有更好的成本优势，适配服务器内部狭小的安装空间。随着智算机柜功率不断拉高，配套光模块、电源模块的发热量同步上升，对散热器的体积、重量、热阻都提出更精细化要求，冲压鳍片的定制化优势得以充分发挥。行业统计数据表明，智算训练集群中制冷相关能耗占总能耗30%–45%，除主芯片散热方案外，各类辅件散热的优化，同样可以助力整机PUE优化。在智算产业长期扩容的背景下，冲压鳍片散热器不再局限于传统工控、储能赛道，在算力配套热控领域的需求持续释放，成为算力热控体系里重要的补充方案。