AI基建三劍客火了！CPO、PCB、液冷，為啥是算力時代的“硬剛需”

當AI大模型能寫代碼、做設計，當云計算支撐起千萬企業的日常運轉，當自動駕駛測試里程突破億萬公里，這些看似酷炫的應用背后，都離不開一套默默運轉的“算力基建”。近期持續升溫的CPO、PCB、液冷技術，正是這套基建里最核心的“三劍客”。它們不是曇花一現的概念炒作，而是被算力需求倒逼出來的“硬剛需”——沒有它們，再先進的AI芯片也沒法高效運轉，再龐大的數據中心也會陷入癱瘓。今天就用大白話拆解這三項技術，結合2025年最新行業數據和政策，講講它們到底在產業鏈中扮演什么角色，為啥能成為市場關注的焦點。

先來說說CPO（共封裝光學技術），它堪稱算力時代的“高速數據線王”。咱們可以這么理解：AI大模型訓練時，需要在無數服務器之間傳輸海量數據，就像一個超級物流系統，數據就是要送的包裹。傳統的數據傳輸方式，是芯片先把電信號傳給獨立的光模塊，再轉換成光信號傳輸，中間要“換乘”一次，不僅速度慢，還特別費電，就像用普通快遞送加急件，根本趕不上算力爆發的需求。

而CPO技術直接把光模塊和交換機芯片“打包”封裝在一起，電信號不用“換乘”就能直接變成光信號，傳輸路徑從厘米級縮短到毫米級，相當于把快遞升級成了“同城閃送+高鐵聯運”。2025年全球AI數據中心的算力規模同比增長180%，單臺AI服務器對CPO的需求是普通服務器的5-8倍，這種爆發式需求直接推火了CPO賽道。根據行業預測，2025年全球CPO市場規模已經達到120億元，2026年更是會飆升到350億元，增速超過190%。

政策層面也給出了明確支持，2025年8月工信部發布《人工智能算力基礎設施建設行動計劃》，明確要求提升算力基礎設施的傳輸效率，CPO作為核心硬件直接受益。技術落地速度也遠超預期，華為、中興、中際旭創等企業已經實現CPO產品量產，2025年國內CPO的量產滲透率從年初的5%提升到了15%，英偉達Quantum-X InfiniBand系統更是實現了115.2Tbps的帶寬，充分驗證了CPO的技術可行性。不管是超大規模數據中心的服務器互聯，還是AI算力集群的信號傳遞，CPO都是解決“傳輸慢、功耗高”的關鍵，堪稱算力時代的“剛需標配”。

再看PCB（印制電路板），它是電子設備的“血管神經網”，更是AI算力設備的“硬核骨架”。咱們平時用的手機、電腦里都有PCB，但AI服務器用的PCB，和普通家電里的完全不是一個級別——就像普通公路和高速公路的區別。

AI服務器的算力密度極高，一塊主板上要集成幾十顆芯片、上百個電子元件，這就要求PCB有更強的承載能力、更精細的線路布局。比如用于AI訓練的高端服務器，其PCB需要采用20層以上的高多層設計，線路精度達到微米級別，相當于在指甲蓋大小的面積上鋪設出復雜的“交通網絡”。更關鍵的是，這類高端PCB的國產化率目前僅30%，核心材料還存在40%以上的缺口，市場需求極為迫切。

政策層面的引導更是直接推動了高端PCB的發展。2025年11月，工信部發布《印制電路板行業規范條件》及配套管理辦法兩份征求意見稿，被業內稱為“史上最嚴”行業規范——明確要求企業研發投入不低于營收3%且最低1000萬元，人均年產值不低于60萬元，同時嚴控低水平擴產，鼓勵“專精特新”企業發展。這一政策直接加速了行業洗牌，2024年已有30多家中小廠商退出市場，頭部企業則加速擴產，生益電子投資19億元建設高多層算力電路板項目，滬電股份啟動43億元AI芯片配套高端PCB擴產項目，行業“強者愈強”的格局愈發清晰。沒有高質量的PCB，再厲害的AI芯片也只是一堆無法協同工作的零件，它的“剛需”屬性，正是源于算力設備對精密連接的硬性要求。

最后聊聊液冷技術，它是算力設備的“超級降溫神器”，更是解決AI服務器“發燒”難題的最優解。隨著AI芯片性能越來越強，功耗也跟著水漲船高——單臺AI服務器的功耗從傳統服務器的500W飆升至3000W以上，一個超算中心的服務器集群功耗堪比一座小型火電廠。

傳統的風冷散熱靠風扇吹風帶走熱量，散熱效率不足30%，不僅容易讓芯片因高溫宕機，還會讓數據中心的PUE值（能源使用效率）遠超政策紅線。而液冷技術通過冷卻液直接接觸發熱部件帶走熱量，散熱效率高達95%以上，能將服務器核心溫度控制在35℃以下，其中浸沒式液冷的PUE值可低至1.09，完美契合算力中心的節能要求。2025年國內超算中心的液冷服務器滲透率已從20%升至50%，頭部算力中心更是實現100%液冷覆蓋，國內液冷服務器市場規模突破400億元，同比暴增220%。

從市場趨勢來看，IDC預測到2025年，全球采用液冷技術的數據中心數量將占到整個市場的40%以上，市場規模突破200億美元。政策層面，2025年12月工信部發布的《數據中心綠色低碳發展行動計劃》要求，2026年新建大型數據中心PUE控制在1.2以下，而液冷技術是實現這一目標的關鍵支撐。目前曙光數創、高瀾股份等龍頭企業已占據90%的市場份額，其中6家成為英偉達GB300液冷方案的核心供應商，技術成熟度和商業化程度都在快速提升。可以說，沒有液冷技術，算力設備就會因“過熱罷工”，它是算力持續升級的必要條件。

看到這里，大家應該能明白為啥這三項技術被稱為“AI基建三劍客”——它們在產業鏈中環環相扣、缺一不可，構成了算力設備的“傳輸-連接-散熱”鐵三角。CPO解決“數據傳得慢”的問題，PCB解決“部件連得穩”的問題，液冷解決“設備溫度高”的問題，三者共同撐起了AI大模型訓練、推理的算力底座。

更關鍵的是，它們的熱度不是短期炒作，而是產業需求的真實反映。2025年以來，全球AI服務器需求激增，算力中心建設加速，“東數西算”工程持續推進，這些都直接拉動了CPO、高端PCB、液冷技術的需求增長。政策層面的扶持、技術的持續突破、市場需求的爆發，三重共振讓這三項技術成為了算力時代繞不開的“硬剛需”。

當然，也要客觀看待行業現狀：CPO技術還面臨高端光芯片依賴進口的問題，2025年國產光芯片在高端CPO中的滲透率只有22%；高端PCB的核心材料缺口仍需填補；液冷技術的初期投資成本也比風冷更高。但這些都是產業發展過程中的正常挑戰，隨著國產替代加速和技術成熟，這些痛點正在逐步被攻克。

對于普通讀者來說，了解這三項技術，不僅能看懂當下科技賽道的熱點邏輯，更能看清算力時代的產業趨勢——未來只要AI、云計算、自動駕駛等領域持續發展，算力需求就會不斷增長，而支撐算力的“基建三劍客”，也會在技術迭代和市場需求中持續成長。

理財有風險，入市需謹慎。本文數據僅供參考，不構成投資建議。

在你看來，除了CPO、PCB、液冷，還有哪些技術會成為支撐算力發展的關鍵？你身邊有沒有感受到算力升級帶來的變化？歡迎在評論區分享你的看法。