2026-08-29 · 申万宏源 · 公司/行业基本面

计算机行业周报：液冷产业趋势持续确认！智谱发布GLM 5.3 Flash

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摘要

申万宏源对计算机行业维持“看好”评级，本期周报（20260824-20260828）聚焦液冷产业趋势确认与智谱新模型发布。报告认为超节点是后续液冷放量最核心的产业驱动，英伟达 Vera Rubin 已进入全面量产，AI 基础设施由单机、单柜向 Pod 级超节点演进，液冷设计单元开始由 Rack 向 Row、Pod 延伸，CPU、网络及存储成为 GPU 之外的新热源。液冷产业正从“冷板渗透”进入“整套流体系统升级”阶段，冷板由传统流道向微通道演进，UQD、Manifold 等部件向盲插、高流量、低压降和标准化方向发展，价值量和壁垒向 Manifold、UQD、CDU 和设施侧迁移。 2026 年 8 月 26 日智谱发布 GLM 5.3 Flash，总参数 320B、单 token 激活参数 18B、支持最高 1M token 上下文，以约 5.6% 的参数激活率承接高频编码、Agent 和专业办公负载，在 Z.ai Code Bench v1.0 最高推理档位达到 29.0，接近 Claude Opus 4.8 的 29.5，并基于国产 AI 芯片集群承接真实流量，端到端服务性能较初始基线提升 3 倍。液冷方向建议关注微通道冷板、UQD、Manifold 等服务器侧高壁垒零部件，大容量 CDU 及整体解决方案，以及泵、换热器和流体连接等设施侧核心部件；重点推荐数字经济领军、AIGC 应用、AIGC 算力、数据要素、信创弹性、港股核心、智联汽车、新型工业化、医疗信息化九条主线。风险提示包括 AI 数据中心资本开支节奏变化、高速率产品迭代存在不确定性等。

主要观点

超节点是后续液冷放量最核心的产业驱动：英伟达 Vera Rubin 已进入全面量产并强化“AI Factory”全栈定位，产品范围从 GPU 延伸至 CPU、NVLink、以太网/IB 网络、存储等系统，液冷设计单元由 Rack 向 Row、Pod 延伸；近期催化还包括中际旭创拟受让中石科技部分股份，高速光互联厂商加强热管理布局。

超节点显著扩大液冷对象，CPU、网络和存储正成为 GPU 之外的新热源：Agentic AI 时代工具调用、代码执行、数据处理和长上下文存储需求增加，CPU、DPU、交换芯片及存储系统负载同步提高，Vera Rubin 中已单独设计高密度 Vera CPU Rack，网络侧形成独立的 Spectrum 系统。

液冷价值量逐渐从“芯片取热”向“流体系统”扩散：随着机柜密度提高、液冷点位增加和集群扩大，系统稳定性取决于流量分配均匀性、接口密封、CDU 控制和设施侧排热，产业链价值量和壁垒开始向 Manifold、UQD、CDU 和设施侧迁移。

冷板环节从“增加数量”进入“数量增加+技术升级”并行阶段：GB300 开始明显提高液冷点位，Rubin 阶段冷板从传统毫米级流道向微通道发展，微通道升级可能重新拉开供应商技术差距，并反向提升过滤精度、液体洁净度和在线监测要求。

连接环节是液冷从小规模部署走向大规模交付后壁垒提升最快的方向之一：液冷连接向 Blind-mate 盲插发展，UQD 需兼顾无滴漏、低压降、装配容差、反复插拔寿命和高流量，OCP 持续推进 BMQC、PBMC、UQD 等接口标准；Manifold 从简单“分水器”升级为整柜流量控制核心部件。

CDU 是超节点阶段最值得重视的液冷环节之一，核心变化是容量大型化和系统复杂度提升：Google Project Deschutes 已开始推动兆瓦级 CDU 开放规范，OCP 也已单独设立 CDU 相关工作，CDU 正由定制设备变成下一代 AI 数据中心的重要基础设施品类。

温水化是 CDU 和设施侧未来比较确定的技术方向，Rubin 阶段已将温水液冷作为重点设计方向，液冷价值从服务器散热设备延伸到数据中心能源系统；泵的技术路线同步变化，下一代系统更关注大功率、高可靠性的屏蔽泵等方案。

网络侧可能是超节点之后最重要的新增液冷热源：GB300 已将交换侧设备纳入液冷，Rubin 阶段网络系统进一步独立成为 Pod 重要组成部分，多机柜互联将增加 Row 级 CDU 和主管路；光模块液冷短期更多是技术储备和产品迭代机会，中长期可能成为新的液冷应用边界。

报告判断液冷正经历热源扩张、技术升级和系统边界扩张三轮同时发生的扩张，核心逻辑从“渗透率提升”转向“AI 基础设施液冷化程度持续提高”；建议重点关注三类环节：微通道冷板、UQD 和 Manifold 等服务器侧高壁垒零部件，大容量 CDU 及整体解决方案，泵、换热器和流体连接等设施侧核心部件。

2026 年 8 月 26 日智谱发布 GLM 5.3 Flash，为围绕推理效率重新训练和重构的原生多模态模型：总参数 320B、单 token 激活参数 18B、支持最高 1M token 上下文，以约 5.6% 的参数激活率承接高频编码、Agent 和专业办公负载，在 Z.ai Code Bench v1.0 最高推理档位达到 29.0，接近 Claude Opus 4.8 的 29.5；采用 MIT 许可证开源，原生 FP8 权重约 306GiB，已向 GLM Coding Plan 用户开放、可用额度为 GLM 5.3 的 3 倍。

混合注意力和低激活 MoE 显著压缩长上下文成本：与总参数规模相近的 GLM-4.5 系列相比，GLM-5.3-Flash 将激活参数从 32B 降至 18B、层数从 92 层降至 45 层，官方测算其注意力计算量和 KV Cache 规模较 GLM-5.3 分别降低约 3.0 倍和 4.4 倍，成本下降有望首先改善长链路 Agent 的单位经济性。

编码和 Agent 能力相对上一代普遍提升且国产芯片承接真实流量：相对 GLM 5.2，AutomationBench v1.0.6 提升 22.6 分至 48.8、Toolathlon Verified 提升 18.5 分至 78.4、DeepSWE v1.1 提升 17.2 分至 63.4；模型发布前以“ox-alpha”匿名名称在 OpenCode 和 OpenRouter 承接真实流量，由国产 AI 芯片集群提供服务，基于 SGLang 的专用推理引擎使端到端服务性能较初始基线提升 3 倍。

论述逻辑

事件起点：英伟达 Vera Rubin 全面量产并强化“AI Factory”全栈定位，产品从 GPU 延伸至 CPU、NVLink、网络、存储，AI 基础设施由单机、单柜向 Pod 级超节点演进。

架构推演：Agentic AI 计算结构变化使 CPU、DPU、交换芯片和存储负载同步提高，液冷对象从核心计算芯片扩展至整柜及多机架系统，设计单位从 Server、Rack 转向 Row 和 Pod。

价值迁移：机柜密度提高、液冷点位增加和集群扩大后，系统稳定性取决于流量分配、接口密封、CDU 控制和设施侧排热，价值量和壁垒向 Manifold、UQD、CDU 和设施侧迁移。

技术升级：Rubin 阶段热流密度提升推动冷板从毫米级流道向微通道发展，微通道反向提高过滤、水质和泵控要求，把冷板技术升级转化为 CDU、过滤器、传感器等环节的增量需求。

投资结论：液冷市场核心逻辑从“渗透率提升”转向“AI 基础设施液冷化程度持续提高”，对应服务器侧高壁垒零部件、大容量 CDU 及整体方案、设施侧核心部件三类关注环节。

模型侧平行逻辑：GLM 5.3 Flash 以低激活 MoE 和混合注意力压低单位推理成本（注意力计算量降约 3.0 倍、KV Cache 降约 4.4 倍）且能力不降反升，有望成为 Agent 与办公应用的默认流量层，叠加原生多模态、开源权重和国产芯片规模化服务，加速模型、应用、推理框架和本土算力协同优化。

关键展望

液冷后续关注重点将从单纯的渗透率提升，逐步转向超节点扩容、技术升级和应用外溢；超节点扩容主要利好 CDU、Manifold 及整体解决方案，技术升级主要关注微通道冷板、UQD 和高可靠流体部件，应用外溢重点关注 CPU、网络设备及高速光互联散热；进入规模交付阶段后，产业链分化将更多取决于头部客户认证、量产可靠性和持续交付能力。