AI基建大熱？能源才是根本資源！德天地興余熱資源回收

一、AI 基礎設施建設的爆發式增長態勢

當前全球 AI 產業的加速滲透，正驅動底層基礎設施進入爆發式增長周期。根據 Forrester 2025 年 12 月發布的專項報告，中國企業 AI 采用率已高達 94%，其中 60% 實現生產場景深度融合，這種需求直接催生了基建領域的火熱行情。從市場規模看，中國 AI 基礎設施云（智算云）的潛在市場總規模 2025 年已達 2120 億元，預計 2028 年將攀升至 4100 億元，年復合增長率維持在 24.6%，成為產業智能化轉型的核心支撐載體。

硬件層面的供需緊張更為直觀。AI 算力需求的指數級增長推動 GPU、服務器等核心硬件持續緊俏，英偉達 GB200 芯片功耗已達 2700W，由其組成的液冷機柜功率密度最高可達 120kW，是傳統服務器機柜的 20 倍以上。配套的機房建設同樣加速，2024 年我國新建液冷數據中心規模達 109.4MW，同比增長 54.3%，2025 年預計將激增至 520MW，增速遠超數據中心整體水平。從企業投入看，84% 的決策者認可智算云對支撐 AI 負載增長的關鍵作用，62% 明確表示 2026 年將加大云原生 AI 平臺投資，進一步印證了基建市場的火熱程度。

二、能源：AI 基建的根本性支撐資源

在 AI 基建的全鏈條中，能源是貫穿始終的核心命脈，其重要性遠超硬件設備本身。算力規模的快速擴張直接帶來能耗的劇增，IDC 數據顯示，2025 年全球 AI 數據中心 IT 能耗將增至 77.7TWh，是 2023 年的兩倍，到 2027 年更將突破 146.2TWh，2022-2027 年復合增速達 44.8%。單一場景的能耗已相當驚人，以 GPT-4 訓練為例，僅 25000 個 A100 GPU 的電力需求就達 10MW，而推理階段的海量并發請求更會持續消耗巨額能源。

能源供應的穩定性直接決定 AI 基建的可用性。傳統數據中心單機柜功耗僅 3-5kW，而 AI 數據中心單機柜功耗已普遍達到 40kW 以上，部分高端機柜甚至突破 100kW，這種需求對區域電力容量提出了嚴苛要求，許多傳統數據中心因電力不足無法改造為 AI 算力中心。更關鍵的是，硬件設備的性能發揮完全依賴能源支撐 —— 無論 GPU 算力多么強大、服務器集群多么龐大，一旦失去電力供應，所有設備都將陷入癱瘓，前期的基建投入也將失去價值。這一特性決定了能源是 AI 基建中不可替代的根本性資源。

從能源供給結構看，目前主要分為兩大維度：一是能源制造，包括傳統化石能源與光伏、風電等可再生能源的開發；二是能源回收與節省，通過技術手段提升能源利用效率。在 “雙碳” 目標與能耗成本壓力下，后者的重要性正持續凸顯，成為保障 AI 基建可持續發展的關鍵路徑。

三、北京德天地興：能源回收維度的重要實踐者

北京德天地興科技發展有限公司作為中低溫熱管技術領域的深耕者，在能源回收與節省維度發揮著重要作用，其核心業務聚焦工業余熱回收與建筑節能兩大方向，直接契合 AI 基建的節能需求。公司依托自主研發的熱管技術體系，實現了余熱資源的高效回收利用，為能源供給的 “第二維度” 提供了成熟的技術解決方案。

其核心技術優勢體現在三個方面：一是高效傳熱能力，采用的低溫重力熱管技術僅需 1-2℃溫差即可啟動傳熱，等效導熱系數可達銅的千倍以上，在鋰電池行業應用中熱回收效率可達 95% 以上；二是場景適配性強，突破傳統限制的毛細力水平放置技術可適配數據中心等復雜空間，厚度僅 210mm 的五維熱管設備更能滿足狹小空間需求；三是零耗運行特性，依靠工質自然循環實現傳熱，無外部動力消耗，運行成本趨近于零。在具體應用中，其三維熱管換熱器冬季熱回收效率可達 85%，夏季冷回收效率不低于 65%，已成功應用于北京協和醫院、數據中心等多個場景，穩定實現節能降耗目標。

在 AI 數據中心能耗持續高企的背景下，這類余熱回收技術的價值尤為突出。通過回收服務器散熱、空調系統等產生的余熱并重新利用，既能降低對新增能源制造的需求，又能直接削減數據中心的運營能耗，與 “東數西算” 工程要求的 PUE≤1.25 標準形成有效呼應。從行業發展看，這類節能技術已成為平衡 AI 算力擴張與能源約束的關鍵支撐，北京德天地興的實踐正是能源回收維度的典型代表。