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重磅!定增10.5亿!强瑞技术砸向液冷零部件:订单暴涨160%之后,真正的硬仗才刚开始!

重磅!定增10.5亿!强瑞技术砸向液冷零部件:订单暴涨160%之后,真正的硬仗才刚开始! AI热设计
2026-08-13
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导读:散热部件收入4.62亿,同比暴涨245%!强瑞技术10.5亿定增加码Rubin Manifold,液冷零部件站上量产临界点!



8月11日晚间,强瑞技术(301128)同时扔出两颗炸弹:2026半年报营收13.74亿,同比增长63.68%;定增预案募资不超过10.5亿,其中4.3亿砸向AI服务器液冷精密部件及自动化产线。散热部件收入4.62亿,同比暴涨245%;AI服务器及网络通讯收入4.27亿,同比暴涨160%。数据炸裂,市场沸腾。
但拿到订单只是入场券。液冷行业正在经历一场从"能做出样品"到"能稳定交付10万件"的残酷淘汰赛。产能爬坡、工艺固化、客户认证、全球交付——每一道关口都能把账面订单变成账面亏损。


一、半年报拆解:业绩井喷的背面是什么

先看数据全景。H1营收13.74亿,同比增长63.68%,归母净利润8611万,同比增长56.83%。营收增速跑赢利润增速,说明投入前置——这在产能扩张期是正常信号,但也意味着利润释放需要时间
业务板块 H1营收(亿) 同比增速 增速可视化
散热部件
4.62
+245.83%

AI服务器/网络
4.27
+160%

机器人
1.57
+263%

半导体
1.17
+800%

移动智能终端
4.11
持平

智能汽车
1.22
-35%


三个关键判断:
第一,散热部件营收占比已达33.65%,同比提升了17个百分点。强瑞技术方面明确表态:2026年散热部件有望成为第一大收入品类,打破成立以来以"工具类"产品为核心的业务格局。这不是量变,是质变。

第二,AI服务器领域的160%增长中,有两个驱动引擎:一是合并子公司铝宝科技的报表,二是直接/间接交付给国内及北美头部AI服务器厂商的组装线、液冷检测设备及配套治具、零部件。前者是收购并表,后者是内生增长——后者才是关键。

第三,移动智能终端持平、智能汽车下滑——战略收缩指向清晰:All in AI服务器。

二、产能缺口:订单越大,压力越大

亮眼数据的背面,是产能已经撞墙。强瑞技术在定增预案中直言:"公司现有设备产能、技术人员储备、生产场地空间等已无法匹配客户订单的快速增长。"
组装线产能瓶颈:截至8月,强瑞已交付2条液冷服务器组装测试线,第3条在生产中,全年计划交付10-13条。每一条组装线需数十名工程师驻场调试,交付周期以月计。这不是"加机器"能解决的问题,是工程人力和项目管理资源的硬约束。

Manifold 量产爬坡:强瑞已获北美客户Rubin服务器Inner Manifold小批量交付订单,但Rubin机柜尚未达到大批量出货节点。一旦Q3-Q4放量,从日交付几十件到几百件的爬坡中,任何一个环节掉链子都是真金白银的损失。该产品市场规模预计100-200亿元/年。

场地物理极限:定增中2.2亿用于龙华区总部基地建设,4月已公告投资18亿建设AI产业研发智造总部。两个信息拼在一起看——当前厂房已经装不下新产线了。

三、工艺固化:液冷零部件的隐形天花板-Inner manifold

液冷散热的供应链逻辑,与结构件完全不同。结构件做到"尺寸合格"就是良品。但液冷管路和Manifold要做到的是"零泄漏"——英伟达对Rubin Inner manifold的泄漏率要求低于0.001%,耐压2500psi。这不是抽检概念,是100%检测后不允许有1个不良品出厂。
液冷内置歧管主要采用航空铝、不锈钢两种材质。产品整体采用精密一体化成型工艺,核心流程为:压铸粗胚、CNC精雕、镜面抛光、精密焊接、高压测漏
材质
核心优势
适配场景
航空铝
轻量化,降低整机柜负载
大规模集群部署
不锈钢
强度高、耐冷却液腐蚀,避免流道锈蚀堵塞
45℃温水全液冷工况

第①步 压铸粗胚成型:采用高压压铸工艺一体成型歧管粗胚,整体结构性强、无拼接缝隙。依照需求结构参数预留流道与接口,精准控制薄壁壁厚均匀度,预留标准加工余量,从源头规避气孔、缩松、壁厚不均等毛坯缺陷,适配大批量生产。(图源:亿利工业,左:粗胚,右:CNC 精雕半成品;)

#liquidcoolingcomponents #cncmanufacturing #dfm #fluidcontrol #engineering  | Prolean MFG第②步 CNC五轴精雕:采用五轴CNC精雕对粗胚进行微米级精加工,修正压铸误差,精准校准管件直线度、圆度、孔径及安装位精度。优化内部流道腔体尺寸一致性,杜绝结构偏差导致的流量不均、压差异常,满足高功率液冷散热与整机高精度装配要求。(图源:Prolean MFG CNC 精雕半成品)

第③步 镜面抛光:对CNC加工后的管件进行镜面抛光处理,彻底清除内外壁刀纹、毛刺与锐边。流道内壁达到镜面光滑效果,可有效降低冷却液流动阻力、减少积垢与气泡滞留,避免碎屑堵塞管路,保障液冷系统长期稳定运行。

第④步 焊接成型:采用激光焊接、真空钎焊、搅拌摩擦焊、氩弧焊等工艺。传统真空钎焊易残留杂质、工件变形大;搅拌摩擦焊难以适配密集细小支管,仅适配大平面歧管;目前高端场景基本以激光焊接为首选

第⑤步 测漏质检:焊接完成后全部产品100%开展多级水压、气压测漏测试,模拟机房高压恒温运行工况,全面检测焊缝、管壁、接口密封性能,排查微渗漏缺陷,严控出厂良率,保障全液冷机架长期安全稳定运行。
液冷VR200 NVL144内置岐管订单爆了- 艾邦笔电论坛
行业标杆对照:Cooler Master(讯凯)Manifold全球份额约40%,一体化钎焊良率99.5%,泄漏率0.0008%以下。强瑞技术目前处于小批量交付阶段——从"能做出来"到"做到99.5%良率"之间的距离,靠的是持续的工艺投入和经验积累,而非单纯扩产。
东吴证券7月研报将manifold和管路列为"有望最快实现国产放量"的环节。逻辑是对的——Inner manifold更偏精密制造能力,而非芯片协同设计。Inner manifold的技术门槛集中在一体化流道焊接/冲压成型、低流阻均衡分流、适配NVQD盲插快接头、长期高温循环寿命。这些能力不是买设备就能解决的,工艺参数的优化、焊接温度曲线的调试、密封检测标准的确立,需要在反复试错中固化。
英伟达Inner Manifold分水器供应商

四、两道隐形的墙:客户认证与全球交付

比制造更难的门槛,在车间之外。
客户认证周期8-12个月。英伟达的RVL/AVL(推荐/批准供应商名单)是液冷供应链最高等级认证。强瑞已实现Manifold小批量交付,说明至少拿到项目定点——但从项目定点到列入长期AVL,还需要时间。更要命的是,不同CSP客户(AWS、Meta、微软等)各自有独立认证体系,每拿下一个新客户,认证周期要重新走一遍。

全球交付的现实约束。北美CSP客户要求本地化交付。台系厂商已在越南、墨西哥建了自动化产线——Cooler Master和AVC在墨西哥的布局已能匹配北美云厂商产能扩张节奏。强瑞产能目前集中在深圳东莞,定增全部用于国内,海外交付能力仍是空白。

五、10.5亿投向拆解:每笔钱在填哪个缺口

募投项目 金额(亿) 解决什么问题
AI液冷精密部件+自动化产线
4.30
填补Manifold量产产能缺口,扩充组装线交付能力
高端半导体设备精密零部件
1.15
半导体业务已验证客户,产能需跟上800%增速
龙华总部基地建设
2.20
突破生产场地物理极限,研发+制造一体化
补充流动资金
2.85
应对订单扩大带来应收账款和存货资金占用

第一笔4.3亿是核心。公告明确说"液冷项目金额占比超过四成,为本次定增的重头戏"。对照实际缺口——Manifold产能、组装线工程团队、检测设备交付周期——这笔钱能否高效转化为交付能力,决定定增的成败。但有一件事定增解决不了:海外交付网络的空白。10.5亿全部用于国内产能建设,海外客户近岸交付需求短期内只能通过出口或寻找海外代工伙伴来满足。

六、窗口期:现在不下注,以后没牌桌

全球市场:摩根大通预测,2026年全球AI服务器液冷系统市场将从2025年的89亿美元飙升至170亿美元以上
国内市场:东吴证券测算,2026年国内数据中心机柜侧液冷空间为98亿元,2027年将达215亿元
Manifold细分:全球液冷管路歧管市场约18-25亿美元,国内45-60亿元,年增速60%+。

液冷供应链的窗口期正在收窄。供给端在快速响应——台系龙头扩产、大陆厂商入局、客户自研自建产线。每一个季度的延迟,都可能意味着丢掉一个平台周期的订单。
"此次募资本质上是对前期业务突破的配套支撑,目的是快速把先发优势转化为市场份额优势,避免错失行业爆发的窗口。"——中关村物联网产业联盟副秘书长 袁帅

Rubin于2026年5月底全面量产,Q3-Q4是订单放量节点。强瑞的定增方案还需股东会审议、深交所审核、证监会注册——整个流程至少6-9个月。定增资金到账之前,公司需用自有资金和银行授信来填补产能缺口。
写在最后

强瑞技术的半年报和定增预案放在一起看,是一份清晰的战略路径图:用液冷零部件+自动化产线的双轮驱动,把AI服务器从一个"新增长点"变成"主营收入"。但路径清晰不等于路径平坦。Manifold从千件级小批量交付到万件级量产,中间隔着工艺固化的鸿沟。北美客户从项目定点到长期AVL,中间隔着8-12个月的认证周期。国内产能建设到海外交付网络,中间隔着资金、人才和管理能力的全面考验。
拿到订单只是起点——有人跨过去了,成为行业的确定性供应商;有人卡在半路,成为被淘汰的"样品企业"。液冷供应链的这一轮洗牌,才刚刚开始。

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