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一、AI 基础设施建设的爆发式增长态势

当前全球 AI 产业的加速渗透，正驱动底层基础设施进入爆发式增长周期。根据 Forrester 2025 年 12 月发布的专项报告，中国企业 AI 采用率已高达 94%，其中 60% 实现生产场景深度融合，这种需求直接催生了基建领域的火热行情。从市场规模看，中国 AI 基础设施云（智算云）的潜在市场总规模 2025 年已达 2120 亿元，预计 2028 年将攀升至 4100 亿元，年复合增长率维持在 24.6%，成为产业智能化转型的核心支撑载体。​

硬件层面的供需紧张更为直观。AI 算力需求的指数级增长推动 GPU、服务器等核心硬件持续紧俏，英伟达 GB200 芯片功耗已达 2700W，由其组成的液冷机柜功率密度最高可达 120kW，是传统服务器机柜的 20 倍以上。配套的机房建设同样加速，2024 年我国新建液冷数据中心规模达 109.4MW，同比增长 54.3%，2025 年预计将激增至 520MW，增速远超数据中心整体水平。从企业投入看，84% 的决策者认可智算云对支撑 AI 负载增长的关键作用，62% 明确表示 2026 年将加大云原生 AI 平台投资，进一步印证了基建市场的火热程度。​

二、能源：AI 基建的根本性支撑资源​

在 AI 基建的全链条中，能源是贯穿始终的核心命脉，其重要性远超硬件设备本身。算力规模的快速扩张直接带来能耗的剧增，IDC 数据显示，2025 年全球 AI 数据中心 IT 能耗将增至 77.7TWh，是 2023 年的两倍，到 2027 年更将突破 146.2TWh，2022-2027 年复合增速达 44.8%。单一场景的能耗已相当惊人，以 GPT-4 训练为例，仅 25000 个 A100 GPU 的电力需求就达 10MW，而推理阶段的海量并发请求更会持续消耗巨额能源。​

能源供应的稳定性直接决定 AI 基建的可用性。传统数据中心单机柜功耗仅 3-5kW，而 AI 数据中心单机柜功耗已普遍达到 40kW 以上，部分高端机柜甚至突破 100kW，这种需求对区域电力容量提出了严苛要求，许多传统数据中心因电力不足无法改造为 AI 算力中心。更关键的是，硬件设备的性能发挥完全依赖能源支撑 —— 无论 GPU 算力多么强大、服务器集群多么庞大，一旦失去电力供应，所有设备都将陷入瘫痪，前期的基建投入也将失去价值。这一特性决定了能源是 AI 基建中不可替代的根本性资源。​

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从能源供给结构看，目前主要分为两大维度：一是能源制造，包括传统化石能源与光伏、风电等可再生能源的开发；二是能源回收与节省，通过技术手段提升能源利用效率。在 双碳 目标与能耗成本压力下，后者的重要性正持续凸显，成为保障 AI 基建可持续发展的关键路径。​

三、北京德天地兴：能源回收维度的重要实践者​

北京德天地兴科技发展有限公司作为中低温热管技术领域的深耕者，在能源回收与节省维度发挥着重要作用，其核心业务聚焦工业余热回收与建筑节能两大方向，直接契合 AI 基建的节能需求。公司依托自主研发的热管技术体系，实现了余热资源的高效回收利用，为能源供给的 第二维度 提供了成熟的技术解决方案。​

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其核心技术优势体现在三个方面：一是高效传热能力，采用的低温重力热管技术仅需 1-2℃温差即可启动传热，等效导热系数可达铜的千倍以上，在锂电池行业应用中热回收效率可达 95% 以上；二是场景适配性强，突破传统限制的毛细力水平放置技术可适配数据中心等复杂空间，厚度仅 210mm 的五维热管设备更能满足狭小空间需求；三是零耗运行特性，依靠工质自然循环实现传热，无外部动力消耗，运行成本趋近于零。在具体应用中，其三维热管换热器冬季热回收效率可达 85%，夏季冷回收效率不低于 65%，已成功应用于北京协和医院、数据中心等多个场景，稳定实现节能降耗目标。​

在 AI 数据中心能耗持续高企的背景下，这类余热回收技术的价值尤为突出。通过回收服务器散热、空调系统等产生的余热并重新利用，既能降低对新增能源制造的需求，又能直接削减数据中心的运营能耗，与 东数西算 工程要求的 PUE≤1.25 标准形成有效呼应。从行业发展看，这类节能技术已成为平衡 AI 算力扩张与能源约束的关键支撑，北京德天地兴的实践正是能源回收维度的典型代表。

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