英伟达GB200与GB300液冷散热系统成本拆解与供应链全景

NVIDIA Blackwell 平台的问世，特别是 GB200 NVL72 机柜级系统，标志着一个行业拐点——直接芯片（Direct-to-Chip, DTC）液冷技术从高性能计算的利基解决方案，转变为生成式人工智能基础设施不可或缺的主流技术。这一转变的根本原因在于 Blackwell 架构带来了前所未有的热能挑战，单个机柜的功耗高达 120-140kW，远超传统风冷技术的物理极限。

散热系统的关键在于四大硬件支柱：冷板、冷却液分配单元、歧管与管路以及快速断开接头。其中冷板凭借其在材料和微加工方面的要求，占据了约 40-45% 的成本份额，成为成本最高的组件。紧随其后的是作为系统“心脏”的 CDU，其成本占比约为 30-35%。

令人关注的是，尽管快速断开接头体积小，但因其高精度和大规模部署，其成本贡献达到了 15-20%，构成了一个关键的成本中心和潜在的供应链瓶颈。歧管与管路则占据剩余的 5-10%。

一、英伟达冷板式液冷拆解

1、关键四大零件

• Cold plate（液冷板）
• CDU（Coolant distribution unit，冷却液分配单元）
• Manifold（冷却水歧管）
• UQD（冷却液快接头）

2、液冷系统组成及成本拆解

1. GB200散热系统成本

液冷系统组成及成本拆解

• 主要组件成本占比：
  • 冷板：约 40%-45%，是成本最高的组件，因需使用高纯度铜材及精密微加工工艺。
  • 冷却液分配单元：约 30%-35%，包含工业级泵、热交换器等复杂部件。
  • 快速断开接头：约 15%-20%，虽体积小但单价高、使用数量多。
  • 歧管与管路：约 5%-10%，成本相对较低。
• 单机柜总成本：约 10 万美元，其中四大组件（冷板、CDU、UQD、歧管）占总成本 90% 以上。

2. GB300散热系统成本

• 关键改进与成本变化：
  • 冷板设计：采用独立液冷板，为每个 GPU 芯片配备专用冷板，散热效率更高但复杂性增加。
  • 快速接头：采用新型 NVUQD03 接头，尺寸缩小至前代的 1/3，单位成本降至 40-50 美元，但总数量翻倍（每个计算托盘需 14 对接头）。
  • 系统总成本：单个 GB300 机架液冷系统成本约 38 万美元，占机架总成本的 42%，但通过优化设计和材料，总体拥有成本较 GB200 降低 20%。

3. 成本驱动因素

• 材料与工艺：高纯度铜、液态金属（如镓基合金）等材料成本较高，微通道冷板的精密制造工艺也增加了成本。
• 组件数量：GB300 因采用分布式冷板设计，快速接头数量大幅增加，导致相关成本上升。
• 系统复杂性：液冷系统的集成度和可靠性要求高，CDU、歧管等组件的复杂性也推高了成本。

二、英伟达GB200/GB300冷板式液冷供应商拆解

1、英伟达GB系列供应链生态全景

1. 一级供应商（直接合作）：Cooler Master（冷板+快接头）、AVC（冷板/CDU组装）、Auras（歧管系统）、Vertiv（液冷机柜）主导核心技术，掌握液冷系统 35%+ 价值量（单模块成本占比最高达 35%-40%）；
2. 二级供应商（关键部件）：安费诺（快接头公端）、川环科技（PTFE管路）、精研科技（定制冷板）提供关键部件；
3. 三级供应商（元件/材料）：鼎通科技（连接器外壳）、中石科技（导热材料）、英维克（CDU模块）贡献基础元件。

总结

GB200 和 GB300 的液冷系统成本高度集中在冷板、CDU、UQD 等核心组件，这反映了 AI 算力爆发对散热效率的极致追求。GB300 通过优化设计和材料，在提升性能的同时旨在降低总体拥有成本。随着 计算功率 需求的持续增长，高效的液冷技术已从可选项变为必选项，其供应链的成熟与成本优化将直接影响下一代 云原生 AI 基础设施的部署规模与效率。关于更多前沿技术讨论与资源，欢迎访问 云栈社区 进行交流。