执行摘要:
比利时数据中心热管理市场规模从2020年的8913万美元增长到2025年的1.599亿美元,预计到2035年将达到4.6572亿美元,预测期内的年复合增长率为11.22%。
| 报告属性 |
详细信息 |
| 历史时期 |
2020-2023 |
| 基准年 |
2024 |
| 预测期 |
2025-2035 |
| 2025年比利时数据中心热管理市场规模 |
1.599亿美元 |
| 比利时数据中心热管理市场,年复合增长率 |
11.22% |
| 2035年比利时数据中心热管理市场规模 |
4.6572亿美元 |
随着比利时数据中心扩大高密度AI工作负载,热效率已成为首要任务。市场由液冷、混合系统和AI集成热控的采用推动。行业向可持续性和能源优化的转变推动了对先进冷却基础设施的投资。企业依赖智能冷却以确保正常运行时间、降低能源费用并满足监管标准。这些因素使热解决方案成为运营成功和长期竞争力的核心。
由于大型和共址数据中心的集中,佛兰德地区引领市场。布鲁塞尔因超大规模设施和公共部门需求而具有战略重要性。瓦隆地区正在崛起,受到列日等城市新边缘部署的推动。每个子区域都有独特的驱动因素,从密集的互联枢纽到低成本土地区域,塑造了热系统部署的本地化增长模式。

市场动态:
市场驱动因素
机架密度快速上升和对高性能冷却解决方案的推动
比利时的数据中心机架功率密度显著上升,需求经常超过每机架20千瓦。这引发了对先进热管理系统的更大兴趣,以防止过热和减少运营中断。比利时数据中心热管理市场受益于这种需求,特别是随着AI工作负载和高性能计算部署的增加。运营商寻求提供精确温度控制和节能的解决方案。液冷,特别是直接芯片系统,正受到关注。高效的热量散发现在是选择基础设施合作伙伴的性能指标。企业将热效率视为正常运行时间和成本控制的关键。这些动态正在将热管理从后端实用程序推向投资者和数据中心提供商的战略优先事项。
- 例如,比利时的一个数据大厅建造时支持机架功率密度高达60 kW,并计划未来支持超过150 kW每机架的液冷环境,以支持本地AI和高性能工作负载。
AI和智能热优化工具在设施运营中的日益整合
比利时的托管和企业数据中心正在采用基于AI的热管理系统来优化性能。智能系统利用实时传感器数据和算法来调节气流、流体动力学和能量负载。这改善了能源使用,并确保在不超额配置容量的情况下实现本地化冷却。比利时数据中心热管理市场通过为智能基础设施设计的硬件-软件生态系统支持这一转变。AI驱动的工具正在集成到BMS和DCIM平台中。这些工具有助于检测异常、自动调整冷却,并延长设备寿命。随着更多中心转向预测性维护,它们的作用日益重要。通过这些智能系统,设施减少了停机时间并控制了运营成本。长期的能源效率和冷却精度的提升使AI整合成为核心增长驱动力。
政府对能源效率和数据中心可持续性标准的支持
比利时的国家和欧盟级别的可持续性目标直接影响着数据中心热系统的采用。政策框架支持高效基础设施、废热再利用和与区域供热的整合。运营商被激励减少排放并采用绿色冷却解决方案。比利时数据中心热管理市场受益于这些指令,推动了低PUE、节能意识设置的需求。多个项目现在整合了环境空气冷却和热回收。这些方法支持合规和ESG目标。绿色建筑认证进一步推动企业投资于现代冷却。长期的政策压力确保了市场的动能,并为热创新打开了补贴的通道。
加速的边缘和超大规模部署创造了多样化的热需求
边缘计算和超大规模扩展的增长正在重塑比利时的热策略。超大规模设施需要可扩展的液冷,而边缘站点则需要紧凑高效的空气系统。这种差异推动了各种技术和架构的需求。比利时数据中心热管理市场通过模块化和混合解决方案满足两端需求。供应商在部署时提供灵活性而不牺牲性能。医疗、金融和制造等行业的快速数字增长也推动了分布式计算需求。设施正在更靠近终端用户进行规划,这在城市和区域位置创造了热挑战。运营商必须在性能、空间和能源限制之间取得平衡。这拓宽了市场范围并多样化了投资兴趣。
- 例如,Penta Infra 位于 Zellik 的 BRU01(前身为 Nexus)设施整合了可再生能源、用于冷却的雨水回收以及通过热智能电网的热量再利用,展示了可持续性和高效热管理在比利时数据中心的应用。

市场趋势
液冷部署在 AI 优化和高密度设施中的增加
液冷技术正在从试点阶段转向比利时领先数据中心的主流应用。直接芯片冷却和浸没式方法越来越多地用于密集的 AI 集群和 GPU 密集型机架。这一趋势反映了对支持高机架性能的节能冷却的日益关注。比利时数据中心热管理市场看到供应商开发集成系统以实现无缝部署。液体解决方案减少了空间需求,并消除了对架空地板设计的依赖。设施报告了能源指标和系统稳定性的可测量改进。超大规模、托管和企业部门的采用持续增长。可持续发展目标进一步推动了这一转变,因为液体系统支持热量再利用和降低排放。市场利益相关者专注于标准化液体模块以加速部署。
城市场所废热回收和区域供热整合的采用
比利时的城市数据中心越来越多地通过再利用废热来为区域供热网络做出贡献。运营商部署热交换器和回收系统,将热能传输到附近的住宅或商业建筑。这在支持碳减排任务的同时创造了价值。比利时数据中心热管理市场与市政基础设施规划保持一致。开发商将冷却与社区级公用设施相结合,以改善公私对齐。这打开了收入渠道并改善了场地审批时间表。对热量再利用的监管偏好提升了市场信誉。运营商因其 ESG 努力和高效土地使用而获得认可。未来的项目可能会在规划阶段包括热量共享。
在数据中心中增加使用 AI 和 ML 进行实时自适应热控制
人工智能和机器学习在动态热管理中发挥着越来越重要的作用。比利时的大型设施部署 AI 工具以实时管理温度、气流和湿度。这些工具根据实时数据和工作负载模式优化冷却负载。比利时数据中心热管理市场受益于向自动化的这一转变。预测模型有助于预测冷却需求,最大限度地减少能源浪费。它使数据中心能够满足高密度需求而不过度设计。供应商专注于与现有 DCIM 和 BMS 平台的无缝集成。实时控制提高了正常运行时间和能源性能。这一趋势支持运营的可扩展性并增强了长期基础设施的弹性。
模块化、预制冷却单元的增长以支持快速建设周期
随着边缘和托管站点的建设时间缩短,模块化热单元正在获得关注。供应商提供预制的冷却模块,可以插入现有系统。比利时数据中心热管理市场看到这一趋势的上升,使用紧凑的机架式单元和模块化冷却器。这些系统减少了安装时间和复杂性。建筑商在配置热设置以匹配客户工作负载方面获得了灵活性。预制设计符合能源法规并降低了劳动力成本。运营商也受益于标准化零件,简化了维护。这种模式支持在需求激增期间的快速扩展。供应商利用模块化支持同一设施内的多个等级水平。
市场挑战
能源成本上升和公用事业限制限制了冷却系统的可扩展性
比利时面临西欧最高的能源成本之一,使热效率成为财务优先事项。冷却系统消耗大量电力,给运营预算带来压力。当投资回报不明确或能源成本飙升时,比利时数据中心热管理市场的采用会延迟。某些地区的电网容量也限制了高耗能冷却的部署。数据中心必须遵循公用事业法规,并经常面临连接批准的延迟。当需要电网升级时,基础设施扩展会放缓。这些条件对新热技术的可扩展性构成挑战。投资者寻求经过验证的低风险系统,而非实验性模型。在电网限制下平衡创新成为主要的运营任务。
为老旧数据中心改造下一代冷却技术的复杂性
比利时有许多在现代热需求出现之前建造的旧设施。为它们改造液体冷却或混合系统面临结构和后勤障碍。运营商必须解决空间限制、气流重新设计以及与旧IT设备的兼容性。比利时数据中心热管理市场看到高昂的升级成本限制了旧站点的采用。改造期间的设施停机也让托管服务提供商担忧。规划涉及与实时操作的仔细分阶段和集成。较小的参与者缺乏全面升级的预算。没有热增强,旧中心在性能和能源标准方面可能落后。尽管技术可用,这减缓了整个市场的进展。
市场机会
公共和私营部门合作在可持续冷却方面可以加速热创新
比利时的气候和可持续发展目标为高效冷却系统的合作伙伴关系提供了强有力的基础。市政当局对区域热能再利用和能源共享持开放态度。比利时数据中心热管理市场可以通过与公共基础设施计划对齐来增长。供应商可以共同开发也为社区供暖需求服务的冷却设置。欧盟资金渠道和智慧城市计划进一步支持创新试点。这种协同作用为围绕热服务的新商业模式打开了大门。
二线城市的边缘基础设施增长可以扩展热生态系统
根特和列日等地区对低延迟计算的需求增加推动了微型数据中心的增长。这些地点需要能够自主运行的紧凑、高效的热管理单元。比利时数据中心热管理市场可以通过提供用于分布式设置的模块化系统来利用这一点。扩展创造了传统城市中心以外的新需求。迎合边缘特定热格式的供应商获得了先发优势。
市场细分
按数据中心规模
由于超大规模和托管投资,大型数据中心主导了比利时数据中心热管理市场。它们占据了最高的收入份额,由高机架密度和全天候运营驱动。中型设施紧随其后,支持企业IT需求。小型数据中心服务于利基市场,通常是由边缘驱动的部署,热强度较低。大型站点继续采用先进的液体和混合冷却,推动市场创新和供应商合作。
按冷却技术
空气冷却仍然被广泛部署,尤其是直接空气和通道封闭系统。然而,液体冷却在高密度环境中获得了强劲的吸引力,特别是直接到芯片和浸没方法。由于灵活的部署和热性能需求,混合模型正在增长。比利时数据中心热管理市场支持这种混合,因为运营商寻求模块化和冗余。热电和相变冷却仍然是小众市场,但在边缘和空间受限环境中显示出潜力。
按组件
硬件以最高的份额引领市场,由于对冷水机组、热交换器和气流设备的需求推动。随着AI、DCIM仪表板和仿真工具成为精确冷却的必需品,软件正在增长。服务在支持部署、升级和维护方面发挥关键作用。比利时数据中心热管理市场在增值服务中提供了强大的机会,特别是在监控和改造方面。
按硬件
冷却单元和冷水机组由于在热管理系统中的核心作用而占据最大份额。管道和气流设备紧随其后,确保设施区域的温度控制。热交换器在废热回收中获得吸引力。比利时数据中心热管理市场也看到对先进风扇和热传递组件的需求增长,特别是在液体设置中。供应商创新以提高效率和寿命。
按软件
DCIM仪表板被广泛采用,提供可见性和基本的热管理。AI优化工具在超大规模设置中迅速扩展。CFD仿真和BMS模块支持高性能冷却设计。比利时数据中心热管理市场看到这些工具在预测控制中的整合不断增长。软件提升了整体基础设施的灵活性和能源响应能力。
按服务
由于复杂的系统需求,安装和调试在服务领域占主导地位。预防性维护和改造在传统和现代设置中需求上升。作为服务的监控因远程可见性而越来越受欢迎。比利时数据中心热管理市场受益于确保持续优化的捆绑服务产品。运营商更倾向于提供全生命周期管理的合作伙伴。
按数据中心类型划分
托管/云数据中心由于其规模和在比利时的快速增长而引领市场。超大规模站点紧随其后,具有先进的热管理需求。企业数据中心仍具相关性,但在技术升级方面往往滞后。边缘/微型数据中心正在兴起,推动紧凑型冷却创新。比利时数据中心热管理市场根据每种类型提供定制的热解决方案。
按结构划分
基于房间的冷却仍然是传统和大型企业站点中最常见的结构。由于更好的可扩展性和能源控制,基于机架和基于行的系统正在获得市场份额。比利时数据中心热管理市场支持这种结构转型,特别是在模块化建设中。机架和行设置实现了本地化冷却,对AI和GPU工作负载至关重要。

区域见解
弗拉芒地区在关键城市中心的容量和投资份额方面领先
弗拉芒地区占比利时数据中心热管理市场的最大份额,约为55%。该地区包括安特卫普和根特等高密度区域,拥有多个企业和托管设施。该地区受益于先进的基础设施、熟练的劳动力和靠近欧洲数据中心的优势。该地区的几个新项目专注于节能和液体冷却部署。政府政策支持科技园和绿色建筑。物流、零售和医疗保健行业的强劲需求支持持续投资。
- 例如,Datacenter United在该地区运营设施,总容量超过11 MW,跨多个站点,具有冗余冷却基础设施。
布鲁塞尔首都地区凭借超大规模和政府需求保持战略相关性
布鲁塞尔约占比利时数据中心热管理市场的25%。作为欧盟和国家首都,其位置支持超大规模、互联和受监管的IT基础设施。高安全标准推动对精密热系统的需求。布鲁塞尔的运营商优先考虑可持续性,与欧洲环境目标保持一致。该地区的市场受益于区域供热整合和靠近关键客户。由于监管的可见性和资金获取,创新试点通常从这里开始。
- 例如,Digital Realty在扎芬特姆的BRU4设施提供约13.6 MW的IT容量,配备N+1冗余冷却系统和支持高效运营的可持续能源基础设施。
瓦隆地区在边缘和中型部署中显示出增长潜力
瓦隆大区对比利时数据中心热管理市场的贡献约为20%,并且正在成为区域和边缘数据中心的新兴枢纽。像列日和沙勒罗瓦这样的城市由于土地可用性和较低的运营成本而吸引基础设施投资。较小的分布式设置需要模块化冷却系统,从而对灵活的热产品产生新的需求。政府激励措施和工业集群正在提升兴趣。该地区在比利时的数字经济中发挥着越来越重要的作用,并吸引长期基础设施规划。
竞争洞察:
- 施耐德电气比利时
- Equans 比利时
- Engie 比利时
- Vertiv 集团公司
- 大金工业有限公司
- 台达电子公司
- 江森自控国际公司
- Airedale 国际空调有限公司
- 伊顿公司
- 三菱电机公司
比利时数据中心热管理市场的竞争格局显示出全球和本地企业的强大存在,它们推动了冷却硬件、软件和服务的创新。像施耐德电气比利时和Vertiv这样的主要公司专注于支持能源效率和模块化部署的集成解决方案。Equans和Engie利用区域专业知识为比利时数据中心运营商量身定制服务。大金和台达电子等技术领导者投资于下一代冷却技术,以提高性能并降低运营成本。江森自控和伊顿通过符合绿色要求的能源管理系统支持客户。竞争推动价格优化和更快的交付周期。像Airedale这样的较小专业公司满足空气和混合冷却领域的特定需求。这种动态组合为投资者和最终用户提供了更多选择。
最新发展:
- 2025年12月,Engie比利时通过与NHOA Energy合作,在布鲁塞尔附近的Drogenbos建立了一个320 MWh电池储能系统,扩展了与数据中心支持相关的能源基础设施。
- 2025年6月,Equans比利时通过在Gembloux的Parc Crealys部署FRAU(自由冷却自主单元)技术推进数据中心冷却,实现了1.25的PUE。这一专利解决方案利用了超过20年的高效热管理专业知识。
- 2025年2月,施耐德电气通过收购Motivair的控股权加强了其数据中心热管理能力。此举于2025年2月完成,整合了CDU、RDHx和冷水机等先进的液体冷却技术,以支持高密度AI工作负载。