行间空调（In-row Cooling）

3 秒看懂

一句话定义： 行间空调是将制冷单元直接嵌入服务器机柜行列之间、贴近热源进行”近距离换热”的数据中心冷却方案，区别于传统的房间级精密空调（CRAC/CRAH）。

核心逻辑： 缩短热空气从服务器排出到被冷却的路径 → 减少冷热气流混合 → 提高换热效率 → 支撑更高单柜功率密度。

一句话类比： 传统房间空调好比在教室角落放一台柜机；行间空调好比每两排课桌之间直接放一台冷风机——离人更近，制冷更精准。

3 分钟产业解释

为什么数据中心需要”行间”冷？

传统数据中心采用 房间级冷却（CRAC/CRAH，精密空调放置在机房周边或末端），冷空气从架空地板吹出，经过整个房间后被服务器吸入、加热、排出。这一过程中存在两大效率损耗：

1. 气流混合损耗： 冷热气流在房间尺度上混合，导致实际到达服务器进风口的温度高于空调出风温度。
2. 远距离送风损耗： 风机需要将冷空气”推”过较长距离，风机能耗高。

随着 AI 训练集群把单柜功率密度从传统的 5-8 kW 推升到 30-100+ kW（高密度 AI 柜甚至更高），房间级冷却在热管理能力上开始力不从心。

行间空调的解法： 把制冷单元直接放进机柜行列中（通常部署在两排机柜之间的冷通道/热通道内），将”冷量”送到热源旁边。换热距离从”房间级”缩短到”行级”（通常 1-2 米），大幅减少气流路径和混合损耗。

产业定位

冷却方案粒度演进（由远及近）：

房间级 (Room)  →  行级 (Row)  →  柜级 (Rack)  →  芯片级 (Direct-to-Chip / Liquid)
  CRAC/CRAH       行间空调       后门热交换器       冷板/浸没式液冷
  ~5-10kW/柜      ~10-30kW/柜    ~20-50kW/柜       100kW+/柜

注： 上述单柜功率承载范围为行业典型经验估算 [行业估算]，实际取决于具体产品型号、气流组织设计和环境条件，厂商数据会有差异。

行间空调处于 房间级 → 近热源级 过渡的关键中间态：比房间级高效，比液冷部署门槛低，是当前中高密度数据中心的主流选择之一。

15 分钟专家深入

1. 系统架构总览

行间空调系统通常由以下模块组成：

2. 两种主流介质方案

方案 A：冷冻水型（Chilled Water）

• 冷冻水从楼宇冷站（冷水机组 + 冷却塔/干冷器）经管道送至行间单元
• 行间单元内只有冷水盘管（表冷器） + 风机，无压缩机
• 优势：行间单元结构简单、噪音低、维护少；冷站侧可利用自然冷却（Free Cooling）
• 劣势：依赖楼宇冷冻水基础设施；水管进机房有漏水风险（需采取防护措施）

方案 B：直接膨胀型（DX / Refrigerant）

• 压缩机直接集成在行间单元内或近端
• 制冷剂在单元内蒸发吸热
• 优势：部署灵活，不依赖冷冻水管网
• 劣势：行间单元体积较大、噪音较高、压缩机维护需求增加

产业趋势上，大型 AI 数据中心更倾向冷冻水型，因其配合冷站可实现更高的全年能效比（尤其在适宜气候下利用自然冷却）[行业趋势判断]。

3. 气流组织方式

行间空调的核心价值在于 精准气流管理，典型部署方式：

方式一：冷通道封闭（Cold Aisle Containment）+ 行间送冷

  [机柜] [机柜] | 行间空调 | [机柜] [机柜]
    ← 排热      |  → 送冷  |      排热 →
                 |  冷通道  |
         （封闭冷通道，冷空气被约束在通道内）

方式二：热通道封闭（Hot Aisle Containment）+ 行间回热

  [机柜] [机柜] | 行间空调 | [机柜] [机柜]
    → 排热  →   |  ← 回热  |   ← 排热
                 |  热通道  |
         （封闭热通道，热排气被约束在通道内由行间单元直接回收）

热通道封闭 + 行间空调回热的方案在高密度场景下越来越常见，因为热排气温度更高（可达 35-50°C 甚至更高），换热温差更大，换热效率更高。

4. 与 AI 高密度场景的关系

这是当前产业最核心的讨论：

关键趋势： 在 AI 数据中心的实际部署中，常见模式是 混合冷却——液冷覆盖最高密度的 GPU 训练柜，行间空调覆盖中低密度的存储、网络、推理柜以及通用服务器区域。行间空调在 AI 时代并非被完全替代，而是成为混合冷却体系中的重要组成部分。

注： 上述密度分界点为行业典型经验估算 [行业估算]，具体产品能力因型号而异，以厂商实际规格书为准。

技术原理（深入机制）

热力学核心过程

行间空调本质上是一个 空气-水（或空气-制冷剂）的强制对流换热器：

热力学简化流程（冷冻水型）：

服务器排热（热空气，~35-50°C）
       │
       ▼
  ┌─────────────────┐
  │  EC 风机强制送风  │ ← 风量可控（变速）
  │                  │
  │  冷水盘管（表冷器）│ ← 冷冻水流经（~7-15°C 进水）
  │  (铜管铝翅片)     │
  │                  │
  └─────────────────┘
       │
       ▼
冷空气（~18-27°C）送回冷通道/服务器进风口

热量传递路径：
  空气热量 → 翅片传导 → 管壁传导 → 冷冻水对流 → 冷站冷水机组 → 冷却塔/干冷器 → 大气

关键性能参数

重要提示： 以上数值范围为行业经验估算 [行业估算]，不同厂商（Vertiv、Schneider、Rittal、Stulz、华为等）的具体产品规格差异较大，请以各厂商最新产品规格书为准确依据。

风量与制冷量的关系

行间空调的制冷量由两个因素共同决定：

Q = ṁ × Cp × ΔT

其中：
Q    = 制冷量 (kW)
ṁ    = 空气质量流量 (kg/s)
Cp   = 空气定压比热容 (~1.005 kJ/(kg·K))
ΔT   = 回风温度 - 送风温度 (K)

• 提高 风量（ṁ）：增加风机转速 → 风机功耗以约立方关系增长（功耗 ∝ 转速³）
• 提高 温差（ΔT）：提高回风温度（封闭热通道）或降低送风温度（更低冷冻水温）

因此，热通道封闭 可以在不增加风量的情况下，通过提高回风温度来增大 ΔT，从而提升有效制冷量并降低风机能耗——这是行间空调高密度部署的关键设计要点。

气流旁路与再循环问题

行间空调虽然缩短了气流路径，但如果缺乏良好的气流管理，仍会存在：

1. 旁路气流（Bypass）： 冷空气未经过服务器直接回流到行间空调 → 降低有效冷却效率
2. 再循环（Recirculation）： 服务器排出的热空气绕过行间空调重新进入服务器进风口 → 导致局部过热

解决方案： 冷/热通道封闭（Containment）、盲板填充、地板缝隙密封等气流管理措施是行间空调发挥效能的前提条件。

技术演进史

时间线（大致阶段，非精确年份）：

1990s-2000s初  │ 房间级冷却（CRAC/CRAH）为绝对主流
               │ 单柜密度 < 5kW，房间级冷却足够
               │
2000s中期      │ 互联网/云计算兴起，单柜密度开始攀升
               │ 行间空调概念出现，厂商开始推出产品
               │ Vertiv（原 Liebert/Emerson）、APC（后被施耐德收购）
               │ 等厂商率先商业化
               │
2010s          │ 行间空调成为新建中高密度数据中心的标配选项
               │ 冷/热通道封闭成为行业最佳实践
               │ 间接蒸发冷却、自然冷却等节能技术与行间方案结合
               │ 国内厂商（华为、艾特网能等）快速追赶
               │
2020s          │ AI 训练驱动单柜密度突破 30-100kW+
               │ 液冷（冷板/浸没）兴起，覆盖最极端密度
               │ 行间空调定位调整：中低密度区域主力 + 混合冷却体系中的重要组成
               │ 中温冷冻水（如 18°C 供水）趋势，提高自然冷却小时数
               │
2024-2025+     │ AI 数据中心建设爆发期
               │ 混合冷却成为主流架构：液冷覆盖 GPU 训练柜，
               │ 行间空调覆盖其余区域
               │ 智能调控（AI-based controls）优化行间空调群控能效

注：以上为产业发展阶段梳理 [综合行业认知]，具体年份为大致判断，非精确历史节点。

技术路线对比

行间空调 vs 其他冷却方案

注： 密度和 PUE 范围为行业经验估算 [行业估算]，实际数值取决于具体设计和运行条件，存在较大差异区间。

上下游

上游（行间空调的供应侧）

上游关键环节：

压缩机 ──→ 用于 DX 型行间空调
（涡旋/螺杆压缩机等）
         主要供应商：艾默生谷轮、丹佛斯、比泽尔等

换热器/盘管 ──→ 铜管铝翅片、微通道换热器
               主要供应商：各类换热器专业制造商

EC 风机 ──→ 电子换向直流风机（变速、高效）
           主要供应商：依必安派特（EBM-Papst）、尼得科等

冷冻水系统 ──→ 冷水机组 + 冷却塔/干冷器 + 水泵
              冷水机组供应商：特灵、约克、开利、麦克维尔等

控制系统 ──→ PLC / 嵌入式控制器 / DCIM 集成接口

机柜/结构件 ──→ 行间单元需与标准机柜尺寸兼容

下游（行间空调的需求侧）

关键指标

评估行间空调方案时关注的核心技术与经济指标：

供需与市场数据

市场规模

全球数据中心精密空调（含行间空调、房间级、柜级等全品类）市场规模：

• 整体精密空调市场为数百亿美元量级 [行业报告口径，具体数字因统计口径不同有差异]
• 行间空调在精密空调中的占比持续提升，但具体份额数据各机构统计口径不一 [未充分披露精确占比]

需求驱动

1. AI 数据中心建设潮： 2023-2025 年全球超大规模 AI 数据中心密集开建，带动整体冷却设备需求爆发
2. 存量改造需求： 大量传统数据中心面临密度升级，需要从房间级过渡到行级/柜级冷却
3. PUE 政策约束： 中国及欧盟等地对新建数据中心 PUE 提出更严格要求（如中国多地要求新建大型数据中心 PUE < 1.3），倒逼采用更高效的近热源冷却方案

供给格局

行间空调市场参与者主要包括：

• 国际头部： Vertiv（维谛技术）、Schneider Electric（施耐德电气/APC）、Rittal（威图）、Stulz（斯图兹）等
• 国内头部： 华为、维谛技术（中国业务）、艾特网能（科华数据旗下）、依米康、佳力图等
• 竞争要点： 产品可靠性、能效、与 DCIM 的集成能力、本地化服务网络

注： 市场数据引用需注明口径和年份，此处为定性描述和趋势判断，具体数字请参考各研究机构（IDC、Uptime Institute、赛迪等）发布的最新报告。

代表公司与资本映射

注： 以上为公开信息梳理，各公司具体产品型号、营收占比、市场份额请参阅其最新财报和产品手册。不构成投资建议。

投资逻辑

核心看点

1. AI 数据中心建设红利： 全球范围内 AI 训练/推理基础设施大规模建设，冷却系统是数据中心四大子系统之一（供配电、温控、机柜、综合布线），行间空调作为中高密度冷却主力方案之一直接受益。

2. PUE 政策红利： 各国/地区对新建数据中心 PUE 要求趋严（中国部分城市要求 PUE < 1.2-1.3），倒逼采用行间空调等高效冷却方案替代传统房间级冷却，推动存量替换和新建需求。

3. 从”行间”到”混合冷却”的方案升级： AI 数据中心推动冷却方案从单一空气冷却向”液冷 + 行间空调”混合体系演进，具备全方案覆盖能力的厂商更有竞争力。

风险与挑战

• 液冷替代风险： 若 AI 单柜密度持续攀升，液冷占比可能扩大，行间空调在最高密度场景的市场空间可能被压缩
• 价格竞争： 国内市场参与者众多，中低端产品存在价格战风险
• 项目制属性： 数据中心冷却设备多为项目制采购，收入可预测性不如软件/SaaS
• 周期性： 受数据中心建设周期和资本开支波动影响

产业链受益逻辑

AI 算力需求爆发
    │
    ▼
大规模数据中心建设（新建 + 改造）
    │
    ├── 温控系统需求增长
    │     ├── 行间空调（中高密度空气冷却）
    │     ├── 液冷系统（最高密度冷却）
    │     └── 冷水机组、冷却塔等冷站设备
    │
    ├── 供配电系统需求增长
    └── 机柜、综合布线等需求增长

常见误读纠偏

误读 1：“AI 时代只有液冷，行间空调已经过时”

纠偏： 这是过度简化的二元叙事。现实情况是：

• AI 数据中心中并非所有机柜都是 GPU 训练柜。网络交换机、存储、管理节点、推理服务器等的密度通常远低于训练柜，行间空调完全能覆盖。
• 即使在 AI 专区，也常见”混合冷却”架构：最密集的 GPU 柜用液冷，其余区域用行间空调。
• 行间空调在中低密度段的成本效益和部署便捷性仍显著优于液冷。
• 从全球范围看，行间空调的总出货量仍在增长 [行业趋势判断]。

误读 2：“行间空调能解决所有中高密度问题，不需要额外气流管理”

纠偏： 行间空调只是冷却设备本身，气流管理 是其高效工作的前提。如果冷热通道未封闭、机柜盲板未填充、架空地板缝隙未密封，行间空调的效率会大打折扣——冷热气流仍然会混合。正确的做法是将行间空调视为 “设备 + 气流管理” 的系统方案，而非单一产品。

误读 3：“行间空调的 PUE 数字可以直接对比不同方案”

纠偏： PUE 受 全系统 设计影响（供配电效率、冷冻水系统效率、自然冷却时长、负载率、气候条件等），行间空调只是其中一环。同一台行间空调，在不同地区、不同设计的机房中测得的 PUE 差异巨大。比较冷却方案优劣应看 CLF（Cooling Load Factor） 和 TCO（总拥有成本），而非单纯看 PUE 宣传数字。

误读 4：“冷冻水型行间空调一定比 DX 型更节能”

纠偏： 在大型数据中心场景下，冷冻水型通常更高效，因为冷站侧可以利用规模效应和自然冷却。但在中小型或分布式场景（如边缘数据中心），DX 型可能更实际——它不依赖冷冻水管网，部署更快，部分场景下 DX 变频系统的能效也不差。需根据具体场景做 TCO 分析，而非一概而论。

学习路径

入门（建立认知）

1. 了解数据中心基础架构：电力、制冷、机柜、网络四要素
2. 理解 CRAC/CRAH（房间级冷却）的基本原理和局限
3. 学习气流管理基础概念：冷/热通道、旁路气流、再循环

进阶（理解技术细节）

4. 阅读主流厂商行间空调产品白皮书（Vertiv Liebert、Schneider APC InRow、Stulz CyberRow 等）
5. 学习 ASHRAE TC 9.9 数据中心热环境指南（温湿度推荐范围）
6. 理解 PUE、CLF、WUE 等数据中心能效指标的定义和局限
7. 研究气流模拟（CFD）在数据中心冷却设计中的应用

高阶（产业与投资视角）

8. 研究 AI 数据中心功率密度演进趋势及其对冷却方案选择的影响
9. 对比液冷（冷板/浸没）与行间空调的适用场景和经济性
10. 跟踪全球超大规模数据中心建设动态（各厂商 CapEx 报告）
11. 阅读 Uptime Institute 年度数据中心调研报告

一句话总结

行间空调是数据中心从房间级冷却向近热源冷却演进的关键过渡方案，在 AI 时代的中低密度区域仍为主力，并作为混合冷却架构的重要组成部分与液冷共存——理解它，就是理解数据中心冷却从”粗放”到”精准”的产业升级逻辑。

延伸阅读与来源

声明： 本文中的技术参数范围为行业经验估算 [行业估算]，具体数值以各厂商最新产品规格书为准。市场数据为定性趋势判断，精确数字请查阅注明来源的行业报告。本文不构成任何投资建议。

写在最后：数据中心冷却方案的选择永远是”场景驱动”的——没有万能方案，只有最适合当前密度、成本和运维约束的方案。行间空调的真正价值，在于它精准命中了中高密度场景下”效率与成本的甜区”。