DCiE

3 秒看懂

DCiE（Data Center Infrastructure Efficiency）是所有資料中心電費單上的“含金量”標尺——它告訴你，每用掉一度電，究竟有多少真正變成了伺服器裡的有效計算。數值上，DCiE = 1 / PUE，越接近 100%，說明製冷、配電等輔助損耗越低，電力被浪費得越少。簡單說：DCiE 越高，資料中心越“綠”，每瓦特帶來的算力產出越高，對應運營成本就越低。

3 分鐘產業解釋

在大型模型動輒消耗數萬千瓦的“電力巨獸”時代，資料中心能效已從後臺的運維話題，躍升為企業資產負債表、地方電力配額甚至國家能源安全的顯性變數。DCiE 正是衡量這一能效的最核心儀表。

它直觀回答了一個戰略問題：在土地、電力批文和環境指標全面收緊的背景下，有限的電力到底能被壓榨出多少真實算力？對於產業參與者和投資者而言，DCiE 不僅僅是技術引數，更是一面窺視企業成本控制能力、技術先進性和碳資產管理的鏡子——一個 DCiE 持續最佳化的資料中心，往往意味著更低的電費（電力通常佔運營總成本 60％–70％）、更高的機櫃功率密度和更強的可持續融資能力。它的一端連著高效電源、液冷板、冷卻分配單元，另一端連著財報裡的毛利率、ESG 評等和綠色債券發行條件，是串聯綠色科技全產業鏈的關鍵樞紐。

技術原理

DCiE 的本質是能量守恆方程在資料中心邊界內的投射。其公式與能量流如下：

資料中心總輸入功率 (P_total)
├─ IT 裝置用電 (P_IT) ·········· 有效產出
│   ├─ 伺服器 CPU/GPU/TPU
│   ├─ 記憶體與儲存陣列
│   └─ 網路交換裝置
│
└─ 非IT 設施用電 (P_overhead) ·· 輔助損耗
    ├─ 電力分配鏈損耗
    │   ├─ 變壓器鐵損/銅損
    │   ├─ UPS 雙變換損耗（AC‑DC‑AC）
    │   └─ 配電迴路與插接件損耗
    ├─ 製冷系統耗電（通常佔 Overhead 的 65%–85%）
    │   ├─ 冷凍水機組/壓縮機
    │   ├─ 冷卻塔/乾冷器風扇
    │   └─ 空調末端（CRAH/CRAC）與水泵
    └─ 其他輔助
        ├─ 照明、安防、消防
        └─ 監控與管理系統

DCiE(%) = (P_IT / P_total) × 100% = (1 / PUE) × 100%

因此，提升 DCiE 的物理路徑只有三條：

1. 壓降配電損耗——採用高效整件 UPS（如線上雙變換到 ECO 模式）、縮短配電鏈路、引入高壓直流（HVDC）或 48V 母排直供，使電力“最後十米”的溫升最小化。
2. 大幅降低製冷能耗——通過改變傳熱方式，讓熱量更快、更低功耗地從晶片表面遷移至室外。這包括從傳統風冷邁向冷板式液冷、浸沒式液冷，以及在適宜氣候下充分利用新風或河湖自然冷源。
3. 提高 IT 裝置轉換效率——通過高能效處理器、動態電源管理、虛擬化技術提升 CPU/GPU 平均負載率，避免“空轉吃電”。此路徑直接做大分子 P_IT，比單純壓縮分母更具經濟意義。

關鍵引數

除核心的 DCiE（％）/PUE 外，評估資料中心能效與可持續性需要納入更細粒度的引數體系。投資者和運營者常用以下指標交叉驗證：

• PUE 年均值 vs. 瞬時值：瞬時最優 PUE 可能僅出現在滿負載、春秋季自然冷卻條件下，真實能耗由加權年均值決定。監管與融資考核均應要求揭露年均 PUE，並附測量邊界說明。
• CUE（碳利用效率）：CUE = 碳排放總量 / IT 裝置能耗，將能效與電力來源的碳強度掛鉤。該引數直接響應碳稅、碳交易以及企業可持續報告需求。
• WUE（水利用效率）：WUE = 資料中心耗水量 / IT 裝置能耗（單位：L/kWh）。對於採用冷卻塔或蒸發冷卻的設施至關重要，水資源的獲取成本與環保合規正在成為新焦點。
• ERE（能源再利用效率）：ERE = (總能耗 - 餘熱回收利用量) / IT 裝置能耗。在供暖、工業用熱等場景下，餘熱回收可顯著提升區域整體能效，將資料中心從“耗能孤島”轉變為“熱源節點”。
• 機櫃功率密度（kW/櫃）：單櫃平均供電能力直接決定技術路線。低於 10 kW/櫃尚可依賴最佳化風冷，而 30 kW/櫃以上幾乎必須引入液冷或浸沒式方案。
• IT 裝置實際利用率：一個 PUE 為 1.15 但伺服器平均負載僅 10% 的設施，其單位有效算力的能耗可能遠高於一個 PUE 為 1.35 但利用率達 60% 的資料中心。因此，DCiE 必須與 IT 負載率指標捆綁評估，方能避免“高效假象”。

技術路線

從機械製冷到精密液冷，資料中心散熱技術正經歷代際躍遷。以下為主流路線及其對 DCiE 的影響：

路線	原理簡述	典型 DCiE / PUE 區間	優勢	侷限與適用場景
傳統風冷（機房級）	以冷熱通道封閉、下送風等方式組織氣流	DCiE 55%–65%（PUE 1.5–1.8）	成熟、初始投資低、運維簡單	難以應對＞8 kW/櫃密度，高電費地區運營成本高昂
行級/機櫃級風冷	將製冷單元貼近熱源，縮短送風路徑	DCiE 60%–70%（PUE 1.4–1.6）	比傳統風冷提升顯著，可相容現有建築	仍有風扇功耗，密度上限有限
冷板式液冷	通過冷板將高功耗部件（CPU/GPU）熱量直接帶至冷卻液	DCiE 80%–90%+（PUE 1.1–1.25）	實現中高密度（30–100 kW/櫃），大幅降低風扇功耗；伺服器改動相對小	初期 CAPEX 較高，需改造硬體；洩漏風險需嚴格管理
浸沒式液冷（單相/兩相）	伺服器整體浸沒於不導電冷卻工質中	DCiE 可＞95%（PUE ＜1.05 理論值）	冷卻能力極強，可覆蓋 100 kW/櫃以上；噪音低、防塵	初始投資最高，對冷卻液、密封及維護手段要求嚴苛；部分工質成本仍高且需應對環保規制
自然冷源/新風直供	利用室外冷空氣或深層湖水直接或間接冷卻	DCiE 季節性顯著，年均 PUE 可低至 1.1–1.2（需搭配少量機械製冷）	在適宜氣候下，製冷電耗極低	嚴重依賴選址（北方、高緯度、濱水），溼度/灰塵過濾增加維護成本

技術演進脈絡：2007 年 The Green Grid 提出 PUE 時，多數資料中心 PUE＞2.0（DCiE＜50%）。2010 年後大型網際網路公司通過定製伺服器、高效 UPS 與新風直供將 PUE 壓至 1.2 左右。2020 年起，隨著 AI 訓練叢集功耗指數級攀升，冷板式液冷進入規模化部署，目標 PUE 向 1.1 逼近。截至 2024 年，新建 GPU 超算叢集普遍採用液冷作為預設方案，餘熱回收和全生命週期碳足跡最佳化成為下一代技術競爭的制高點。

上游

DCiE 改善所依託的產業鏈上游，主要涵蓋核心零部件、新材料與智慧控制三大板塊：

• 高效供配電部件：

  • 伺服器電源（如全橋 LLC 高效率模組）、高效 UPS（SiC 器件提升轉換效率）、高壓直流發生器。
  • 母線槽、智慧配電單元（iPDU），可在固態切換中減少損耗。
  • 代表企業：華為數字能源、維諦技術（Vertiv）、施耐德電氣、伊頓。

• 散熱核心零部件與材料：

  • 冷板、散熱模組、冷卻分配單元（CDU）、冷量分配閥（CDU 內部精密溫控單元）。
  • 冷卻工質：單相浸沒液（如碳氫化合物、合成油）、兩相氟化液（部分工質面臨 PFAS 法規約束，低 GWP 新配方為研發重點）。
  • 液冷聯結器、管路、泵與洩漏檢測元件。
  • 代表企業：曙光數創、英維克、高瀾股份、Nidec、Boyd Corporation 等。

• 建築與節能材料：隔熱保溫材料、冷卻塔填料、間接蒸發冷卻熱交換芯體。

• 智慧監控與能效最佳化軟體：

  • DCIM（資料中心基礎設施管理）平台、AI 能效調優模型（根據負載和室外氣象即時調節冷凍水溫度、風量等）。
  • 虛擬感測器、數字孿生技術在能效預測中的應用。

上游技術迭代直接決定 DCiE 的天花板和降本曲線。功率器件從矽轉向碳化矽（SiC）、冷卻工質環保配方突破、以及基於 AI 的精準送風/送液控制，是目前上游研發的三大熱點。

下游

DCiE 的價值在下游體現為運營成本的直接削減、資產溢價的獲取以及環境合規資格的達成。下游使用者主要包括：

• 大型雲端服務商與網際網路企業：如 AWS、Microsoft Azure、Google Cloud、阿里雲端、騰訊雲端、字節跳動。這類企業自建或深度定製大型資料中心，對 PUE 有極致追求，普遍公開揭露年均 PUE，並引領技術路線。它們既是高效技術的規模部署者，也是能效軟體和運維模式的創新者。
• 第三方 IDC 運營商：萬國資料、世紀互聯、秦淮資料、資料港、Equinix、Digital Realty 等。在競爭激烈的批發/零售託管市場，低 PUE 成為獲取/保留超大型客戶（Hhyperscaler）的關鍵議價籌碼，同時顯著影響資本市場估值和綠色融資成本。
• 電信運營商：中國移動、中國電信、中國聯通等在“東數西算”樞紐節點大規模建設新型資料中心，須滿足政府 PUE≤1.25 的准入門檻，直接拉動液冷等高效方案採購。
• 大型政企與金融機構：出於政策合規、社會責任與長期成本考量，部分自建或共建資料中心開始強制要求採用高效能產品，並藉助 DCiE 指標爭取地方能耗指標與稅收優惠。

在下游決策中，DCiE 已從單純技術規格上升為評判資料中心“生存能力”的硬約束——尤其在北上廣深及周邊能耗指標稀缺區域，不達標的規劃根本無法通過審批。

受益公司

（以下僅為基於公開產業鏈邏輯的客觀梳理，不構成任何買賣建議或推薦。）

提升 DCiE 的核心環節集中在“液冷/高效溫控”和“高效供配電”，相關業務的上市公司或擬上市公司主要包括：

• 精密溫控與液冷方案供應商：
  • 曙光數創：浸沒式液冷與相變液冷先行者，參與多個國家級超算專案。
  • 英維克：覆蓋資料中心、通訊基站、儲能等多場景溫控，冷板式液冷及全鏈條解決方案已在多家超大型資料中心落地。
  • 高瀾股份：電力電子熱管理延伸至資料中心液冷，提供冷板、CDU 等核心裝置。
• 供配電與基礎設施整合商：
  • 維諦技術、施耐德電氣、伊頓：提供從 UPS、配電櫃到精密空調的整體能效解決方案，全球市場份額較高。
• IDC 運營商：萬國資料、世紀互聯、秦淮資料、資料港等在國內一二線市場和樞紐節點版面配置大量低 PUE 新專案，能效領先的資產組合為公司帶來更高的簽約率和潛在綠色融資溢價。
• 晶片與伺服器廠商的液冷配套方：隨著輝達、英特爾、AMD 推出更高TDP的產品，伺服器 OEM 廠商如浪潮資訊、超聚變、寧暢等正加快液冷冷板與整機櫃方案的預整合，共同推動高 DCiE 設計標準化。

公開資料可見，上述企業在 2022–2024 年紛紛加大液冷版面配置，部分合同額和產能規劃已出現在年報與投資者交流材料中。但具體份額與盈利貢獻仍需讀者結合各公司最新定期報告自行判斷。

市場規模

數項指標共同指向一個持續膨脹的能效升級市場：

• 資料中心用電量：據國際能源署（IEA）《Electricity 2024》報告（2024年1月釋出），2022年全球資料中心、加密貨幣及AI消耗約 460 TWh 電力，預計在現有政策和建設節奏下，2026年將升至 1,000 TWh 以上（口徑：全球資料中心及 AI 用電總量）。電力費用按平均 $0.07/kWh 估算，2026年潛在電力成本規模超過 700 億美元，能效每最佳化 1 個百分點都對應可觀的絕對節省。
• 液冷市場：根據 MarketsandMarkets 於 2024 年釋出的報告《Data Center Liquid Cooling Market》，全球資料中心液冷市場規模 2024 年估值約 28 億美元，預計 2029 年達到 78 億美元，年複合增長率約 23%（口徑：含冷板、浸沒、CDU 及相關服務）。同時，中國信通院在《資料中心白皮書（2024年）》中指出，2023 年中國液冷滲透率快速提升，冷板式液冷在新建 AI 加速計算叢集中已成為主流方案，市場規模增速高於全球平均。
• 相關配套市場：包含高壓直流、高效 UPS、智慧配電及能效管理軟體的全球資料中心電力基礎設施市場，根據 Omdia 等機構公開資料，2024–2028 年有望維持中高個位數增長，其中高效化、模組化產品貢獻主要增量。
• 政策驅動市場：中國“東數西算”工程要求新建大型資料中心 PUE ≤ 1.25，先行示範區要求更低。老舊資料中心改造亦被多地列入能耗管控日程，由此催生出龐大的存量改造與新建需求。

上述資料均為基於權威機構公開報告的引用摘錄，具體數字因統計口徑（含或不含邊緣資料中心、含或不含中小型機房）可能存在差異，研究中建議交叉比對 IEA、信通院、IDC 及 Gartner 的最新系列報告。

玩家對比

（以下對比僅基於公開產品資料、業績說明與行業報道，不構成任何形式的推薦。市場份額資料若無權威第三方釋出，則標註“公開資料未見統一資料”。）

維度	曙光數創	英維克	高瀾股份	維諦技術 (Vertiv)	施耐德電氣
核心技術路徑	以浸沒式液冷、相變液冷見長	冷板式液冷全鏈條，風液同源精密空調	冷板、CDU 及電力電子冷卻技術	全棧基礎設施（UPS、空調、配電、DCIM）	全棧基礎設施，依託EcoStruxure平台整合
典型部署場景	超算中心、大型智算中心	超大型網際網路、運營商智算中心	中型以上資料中心，電力電子密度場景	多行業混合覆蓋，模組化方案	各類資料中心，偏重管理平台與整合
代表性大客戶（公開資訊）	國家級超算專案、部分能源央企	字節跳動、阿里、三大運營商等	未逐一詳細揭露	AWS、Equinix、全球超大型客戶	全球多行業
業務規模參考	2023 年公司液冷相關營收約佔營收大頭，具體詳見年報	2023 年資料中心溫控營收數十億元人民幣級別（見年報）	2023 年資料中心液冷相關營收處於起步放量階段	2023 年全球營收約 60 億美元，資料中心佔比顯著	2023 年資料中心相關營收以百億歐元計，不在A股直接可比
公開產能/投資版面配置	公開資料可見其新建液冷裝備生產基地	已揭露定增及自建產能計劃，擴大華南華東基地	新建液冷產業園已投產	全球多點製造，中國區有工廠擴建	全球版面配置

（注：各公司財務數字均取自公司年度報告，具體年份以最新定期報告為準。若需準確對比，請直接查閱上市公司公開揭露檔案，本表不作業績預測。）

在第三方 IDC 運營商領域，萬國資料、秦淮資料、資料港等亦強調 PUE 控制能力，但公開可比性較弱，多在招標與投資者會議中揭露個別專案能效數字，整體市場排名未見統一口徑。

風險

追蹤 DCiE 相關技術與產業時，需正視以下不確定性因素：

• 技術路線不確定性：冷板與浸沒仍在各自演進，部分超大規模使用者內部測試多種方案並行。若未來出現顛覆性散熱技術（如離子風冷卻、晶片級嵌入式微液冷）並迅速成熟，現有產能可能面臨洗牌。
• 上游核心物料風險：兩相浸沒液常用氟化液，部分品種面臨全球 PFAS 管控趨嚴（歐盟擬限制全氟化合物使用）。若替代配方研發或認證週期過長，可能拖累浸沒式路線增速。銅、鋁等大宗金屬價格波動亦會影響冷板與管路成本。
• 下游客戶集中與議價能力：大型雲端廠商通常掌握極高議價權，液冷等定製化方案早期毛利率較好，但隨著規模放量和標準化程序，毛利率可能存在壓力。
• 政策變動風險：PUE 限值進一步收緊將利好高效技術，但如果超標懲罰力度不及預期，或地方執行存在變通，則存量改造市場釋放速度可能慢於預期。
• 資料可比性與“漂綠”風險：行業未完全統一 PUE 的測量時間視窗、邊界和負載率要求。部分運營商選擇揭露最佳實測值而非年均值，或未計入園區輔助設施，可能誇大效率水平，干擾市場判斷。
• 技術迭代與折舊風險：液冷設施升級週期短於建築主體，若技術快速迭代（如從冷板轉向浸沒），部分現有投資可能提前減值。
• 宏觀經濟與電價：經濟放緩或電價下行均可能削弱下游短期節能改造的緊迫性；相反，電價上升則加快回收週期，變數雙向均需追蹤。

誤讀糾偏

誤讀一：DCiE（或 PUE）是評價資料中心優劣的唯一標尺。 糾偏：PUE 只衡量電力轉換效率，不衡量計算效率。一個 PUE=1.1 但伺服器平均負載率僅 5% 的資料中心，其單位有效算力的能耗可能遠不及一個 PUE=1.3 但負載率達 60% 的設施。綜合評價必須同時考察“能效 + IT 利用率 + 單位算力產出比”，而非孤立追求 PUE 數字。

誤讀二：追求全球最低 PUE（如 1.02）在任何應用裡都經濟。 糾偏：從 PUE 1.1 改進至 1.05 的邊際投資可能遠高於從 1.5 改進至 1.2。理性的規劃須基於生命週期成本分析（TCO），考慮本地氣候、電價、負載穩定性和專案租賃期限，尋找投資回報率最優的“經濟 DCiE 點”，而非盲目追求實驗室級極致數值。

誤讀三：公開發布的 DCiE 資料同口徑可比。 糾偏：不同企業的 DCiE/PUE 可能在測量時點（年均可否代表實際業務狀態）、包含範圍（是否計入庫房、辦公區用能）、保障性冗餘開啟程度等方面存在重大差異。直接橫向對比企業能效排名前，務必核實其測量方法與第三方鑑證說明，否則可能被誤導。

誤讀四：液冷資料中心一定更省水。 糾偏：許多液冷方案仍然需要冷卻塔排出迴路熱量，若後端採用蒸發冷凝，則耗水量未必低於傳統風冷。研究 WUE 時，需結合具體散熱架構（液冷是否直連乾冷器或冷卻塔）進行評估，不可一概而論。

最新事件

（截至 2025 年 4 月公開資訊整理）

• 輝達釋出液冷標配方案：2024 年 GTC 大會上，輝達推出 GB200 NVL72 液冷機架級方案，並宣告下一代高效能 GPU 平台預設採用液冷架構。此舉被認為顯著加速液冷從可選到標準的產業切換節奏，帶動相關供應商在2024–2025年獲得批次採購承諾。
• 中國政策持續壓降 PUE 上限：工業和資訊化部等多部門在 2024 年多次強調，新建大型及以上資料中心 PUE 不得高於 1.25，並鼓勵向 1.15 以下邁進。“東數西算”樞紐節點部分新建專案已報出 1.1 以下的設計 PUE。上海、深圳等地出臺既有資料中心節能改造計劃，要求限期完成能效達標。
• 液冷標準化提速：中國通訊標準化協會、三大運營商聯合伺服器廠商於 2024 年集中釋出了多項冷板式液冷介面、測試與運維標準，旨在降低跨品牌適配成本，打通規模部署的“最後一公里”。
• 全球 AI 投資推動資料中心資本支出：2024 年，微軟、Google、Meta、亞馬遜等紛紛上調年度資本支出展望，主要投向 AI 基礎設施。相關公開宣告顯示，新一代資料中心均以液冷及超高能效為核心設計要求，大宗採購訂單支撐了上游溫控供應鏈的訂單可見度。
• 冷卻工質環保法規動態：歐盟化學品管理局（ECHA）持續推進 PFAS 限制提案，部分兩相浸沒液原料被納入名單。多家液冷企業已公開表示正研發低 GWP、非 PFAS 替代工質，預計 2025–2026 年推出商業化產品。

追蹤指標

研究和投資決策中有必要持續追蹤以下指標與訊號：

1. DCiE/PUE 揭露趨勢：關注主流上市 IDC 和雲端服務商年度報告中年均 PUE 的變化方向、測量邊界以及第三方鑑證比例。若行業平均 PUE 出現瓶頸，可能意味現有技術的能效紅利進入末期。
2. 液冷伺服器及元件出貨量：通過伺服器 OEM 廠商（浪潮資訊、超聚變、戴爾、HPE 等）及液冷元件商的季報/出貨展望，追蹤冷板、CDU、冷卻液的需求增速，這是在手訂單的先行指標。
3. 政策能效紅線與合規時間表：重點追蹤工信部及各省市能耗審批要求、PUE 限值變化、財政補貼規則（如高效資料中心享受優惠電價或稅收抵免），以此判斷改造市場的緊迫程度。
4. 電價與水資源成本：電力市場化交易價格及取水/排汙費用波動直接影響節能改造的回收期，需按區域動態測算。
5. 關鍵上游原材料與工質價格：碳化矽功率器件價格（影響高效 UPS 成本）、銅鋁價格、氟化液/碳氫冷卻液供應與報價。任一環節出現短缺或飆漲，都可能影響技術路線的經濟性。
6. 餘熱回收專案落地量：統計在建或已投運的資料中心餘熱回收專案數量、供暖面積等公開案例，這些指標反映了資料中心從“耗能體”向“城市能源節點”角色轉變的進展，是下一階段能效競爭的關鍵敘事。

信源

• 國際能源署 (IEA), 《Electricity 2024》, 2024 年 1 月釋出，關於全球資料中心用電量分析。
• The Green Grid, “PUE: A Comprehensive Examination of the Metric”，白皮書系列。
• 中國工業和資訊化部,《新型資料中心發展三年行動計劃 (2021–2023 年)》及 2024 年相關檔案。
• 中國信通院,《資料中心白皮書（2024 年）》。
• MarketsandMarkets, 《Data Center Liquid Cooling Market》, 2024 年釋出。
• Omdia, 資料中心基礎設施市場追蹤系列報告（2024 年公開摘要）。
• 各上市公司年度報告與投資者說明會材料：曙光數創（872808）、英維克（002837）、高瀾股份（300499）、維諦技術（VRT）、施耐德電氣（SU）、萬國資料（GDS/9698.HK）、秦淮資料（退市前公開檔案）、資料港（603881）等。
• 輝達官方技術部落格與 GTC 2024 主題演講公開資料。
• ASHRAE TC9.9 資料中心熱指南系列（國際權威散熱工程標準）。

（注：所有財務與市場容量資料均基於上述信源公開揭露，請以各機構及企業最新報告為準。）