在此之前，AI淘金热里，没有人注意过这个暴利赛道。
4月初，一家名叫Firmus的公司刚刚完成了超5亿美元的融资，估值飙到55亿美元。这家公司是做什么的？简单说，它帮AI数据中心解决散热问题——把发烫的芯片浸泡在特殊液体里降温。
这门生意让Firmus不仅获得了AI芯片霸主英伟达的战略投资，还拿到了全球最大资产管理公司黑石集团100亿美元的债务融资承诺。
当AI大模型为盈利模式绞尽脑汁的时候，像Firmus这样掌握电力、冷却和物理空间的“卖水人”，正疯狂收金。
AI每天”发高烧”，“卖水”数钱到手软
相信你也遇到过电脑发热、风扇狂转的情况。现在，AI数据中心的“电脑”比这个恐怖一万倍。
英伟达最新的Rubin架构芯片，单个功耗已经接近1.8千瓦（相当于一台空调）。如果把这些芯片塞满一个机柜，功耗轻松突破100千瓦。面对足以烧毁一个人的热量，传统风扇散热的方式已经彻底失效——空气的热传导效率实在太低了。
这时，Firmus这样的公司带着“浸没式液冷”技术出现了。他们把芯片直接泡在特殊冷却液里，传热效率是空气的1000倍！Firmus把这套技术从加密货币矿场改进到了AI场景，效果惊人：
- 散热能耗几乎归零：传统数据中心每100度电有37度浪费在散热（PUE≈1.59），液冷方案只浪费3度（PUE≈1.03）
- 成本只有传统方案的四分之一
- 占地面积减少75%
那么问题来了：解决了散热，就能躺着赚钱吗？
答案是肯定的。如果你以为硬件生意利润薄，那就大错特错了。以AI算力租赁公司CoreWeave为例，2025年其营收达到51.3亿美元，同比增长168%。
更惊人的是，它的EBITDA（息税折旧摊销前利润）利润率高达60%！许多软件公司都达不到这个利润水平，CoreWeave一家重资产的硬件基建公司做到了。
业内已经形成共识：AI算力是稀缺资源。大型AI实验室和云厂商（如OpenAI、Meta）都在疯狂抢购物理算力。CoreWeave的在手订单从2024年的151亿美元暴增至2025年底的668亿美元，增长超过4倍。
华尔街的分析师们给出了一个绝妙的比喻：AI基建公司拥有的是“算力与电力的实物期权”。在AI应用层尚未跑出杀手级盈利模式前，谁手里握有机房、掌握了高效的散热技术、签下了大额的绿电协议，谁就掌握了AI时代的物理定价权。相比无法迅速变现的AI软件公司，投资者们自然更愿意转向确定性盈利受益者”。
不可或缺的中国“卖水人”，迎来出海红利
在这场全球AI基建盛宴中，中国企业已经是不可或缺的主角。按细分领域来看，中国玩家已经在液冷技术、光模块、线缆等多个关键环节占据了不可替代的位置。
以液冷技术为例，英维克（Envicool）成功打入全球最严苛的供应链，成为英伟达平台的指定散热供应商，适配包括最新的GB300系列在内的高密度系统。同时，该公司拿下了谷歌2026年TPU机架CDU（冷量分配单元）订单中25%的份额，单项订单估值在20亿至30亿元人民币。
更令人惊讶的是光模块领域。光模块负责芯片之间的高速数据传输，是AI数据中心的”神经系统”。在这个领域，中际旭创和新易盛这两家中国企业，合计夺得谷歌800G及以上光模块订单的约80%。也就是说，如果没有中国光模块，全球AI工厂的数据通道将直接“断流”。
甚至在看似普通的线缆领域，中国企业也找到了掘金点。沃尔核材深度切入了数据中心通信线缆领域，其高速互联产品是英伟达Vera Rubin架构中NVLink铜背板的重要组成部分。分析机构预计，沃尔核材2026年的营业收入将达到118.7亿元人民币，净利润预计达18.7亿元。
如果说前三个赛道是“零部件冠军”，华为做的则是“整厂输出”。华为数字能源在沙特和阿联酋等地提供的FusionDC1000A预制模块化解决方案，实现了全系统（电力、散热、安防）的工厂集成，极大地解决了当地现场施工环境恶劣、周期长的痛点。
华为的核心竞争力在于“光储算一体化”——将光伏、储能技术与数据中心深度绑定，通过AI驱动的智能运行系统，提高数据中心的安全性并最大限度降低能耗。
在阿联酋，G42与华为合作的AI工厂利用当地充足的光伏资源，打造了全球领先的零碳AI集群样板，成为中国“卖水人”从制造溢价走向标准定义和系统整合的标志性案例。
结语
回顾AI发展历程，AI已从代码算法演变为一种热力学资源竞争：
🔸 2023-2024年是”大模型”的狂欢，比拼的是参数量和基准测试分数；
🔸 2025年是”应用落地”的试错期，各类AI应用百花齐放但盈利模式不清晰；
🔸 2026年则成为”物理基建”的加冕礼，资本和技术重心向下沉淀到支撑算力运转的物质基础。
更值得注意的是，资本正在为“物理资产”支付“软件级”溢价。无论是国际独角兽还是中国科技企业，利润率和估值倍数已逼近顶级SaaS公司。
当然，这场AI基建狂欢也存在风险。基建领域的过度负债（如CoreWeave 350亿美元的Capex规划）可能在未来利率波动或AI需求增速放缓时带来信用风险。同时，由于基建投资巨大且周期长，一旦后续AI应用层的货币化逻辑无法闭环，基建商将面临严重的资产闲置与坏账压力。
但当下，算力的火龙仍在咆哮，全球AI工厂的冷却管路中流动的不仅是冷却液，更是数字时代最为昂贵的商业血液。
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