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近年來，人工智慧（AI）技術突飛猛進，尤其是在深度學習、雲端運算、超級電腦（HPC）等領域，運算能力的需求激增。這使得高效能伺服器的功耗與散熱成為極具挑戰性的問題。根據台灣經濟部產業技術司的報導，當前高階AI晶片的功耗已達1000W，但傳統氣冷散熱的上限僅約750W，顯示氣冷技術難以應對AI伺服器的散熱需求。為了解決這個問題，各大企業開始積極發展液冷技術，其中水冷式水幫浦（Liquid Cooling Pump）成為AI伺服器與資料中心散熱的關鍵方案。水冷技術不僅提升散熱效率，還可降低能源消耗、減少碳排放，符合綠色運算（Green Computing）的發展趨勢。本篇文章將深入探討台灣AI產業發展趨勢、各類伺服器散熱方式的比較，並重點分析水幫浦散熱在資料中心與AI伺服器的應用與優勢。
大綱
一、台灣AI產業的未來發展
二、AI運算的領域應用
三、AI伺服器散熱策略：解析三大關鍵技術
四、伺服器液冷散熱的市場痛點
五、伺服器冷去用水幫浦解決方案
一、台灣AI產業的未來發展
台灣是全球半導體與AI硬體設備的領導者之一。AI應用的市場需求迅速增長，帶動高效能運算（HPC）與資料中心的發展。AI產業的主要趨勢包括：
• 高階AI晶片功耗持續提升：AI訓練與推論模型持續進步，需要更高功耗的GPU、TPU與ASIC晶片，NVIDIA、AMD與Intel等公司的AI專用晶片功耗已突破1000W，未來散熱需求更為嚴峻。
• 伺服器密度提高：AI伺服器逐漸向高密度發展，如機架伺服器（Rack Server）、GPU伺服器等，導致熱量累積更加嚴重。
• 資料中心的電力與冷卻挑戰：全球大型資料中心的PUE（Power Usage Effectiveness）指數受到關注，業界普遍朝PUE<1.3的目標前進，減少能源浪費。
未來發展關鍵： 隨著AI運算的推動，水冷與浸沒式冷卻技術成為未來發展趨勢，台灣的散熱供應鏈，包括水幫浦、冷卻液技術、液冷機櫃等相關技術，也將迎來龐大的市場機會。
二、AI運算的領域應用
AI運算應用領域廣泛，以下是主要的計算領域：
• 超級電腦（Supercomputing）：用於處理複雜的科學計算和模擬，如氣象預測和基因組研究。
• 高效能計算（HPC）：支援大型數據分析和工程模擬，應用於石油勘探和金融建模等領域。
• AI運算（AI Training & Inference）：深度學習、大型語言模型（LLM）訓練，應用於語音識別、推論和圖像分類等。
• 雲端運算（Cloud Computing）：AWS、Google Cloud、Azure等提供AI推論服務，提供彈性的計算資源，以及各種AI應用的部署和擴展。
• 伺服器主機（Server Hosting）：支援企業級應用和數據庫管理，企業級IT基礎建設，如資料庫管理、ERP系統，確保高可用性和可靠性。
• 邊緣運算（Edge Computing）：在靠近數據源的位置進行計算，降低延遲，應用於物聯網（IoT）和智慧工廠、智慧城市等領域。
• 新能源與電動車：AI控制電池，技術優化能源管理、智慧駕駛，車輛控制系統，提高效率和安全性。 這些領域對於高效散熱解決方案的需求極為迫切，液冷技術成為關鍵。
三、AI伺服器散熱策略：解析三大關鍵技術
隨著AI晶片運算效能的提升，散熱問題日益嚴峻，選擇合適的散熱技術成為確保伺服器穩定運行的關鍵。 人工智慧廣泛應用於資料蒐集、處理與高效運算，大量數據計算不僅提升了晶片效能需求，也伴隨著能耗與發熱量的急劇上升。
隨著運算能力的飛躍，單一晶片的熱能與功耗不斷攀升。雖然晶片發熱是運作過程中的必然現象，但若未能有效管理，過高的溫度將影響晶片的壽命、穩定性與可靠性。最直接的影響包括：高溫導致運算效能下降、資料處理速度減緩，甚至縮短使用壽命或引發過熱故障。因此，如何透過高效散熱技術來維持晶片穩定運行，成為AI伺服器設計的重要課題。
• 氣冷式散熱（Air Cooling）：一般企業機房最廣泛使用的散熱方法
熱交換原理：利用風扇和散熱器將熱能從伺服器內部產生的熱量帶離機殼，再由機房空調系統排放至外部環境，以維持運算設備的穩定運行。
優勢
✅ 初期建置成本低：無需額外改造機房，適合傳統數據中心。
✅ 維護便利：運行架構簡單，管理與維修門檻低。
劣勢
❌ 散熱能力有限：依賴風扇與冷氣系統，能耗高，數據中心PUE（Power Usage Effectiveness）通常在 1.5-2.0 之間。
❌ 無法滿足高功耗需求：AI晶片與HPC（高效能運算）系統的功耗不斷提升，傳統氣冷技術已達極限，無法有效散熱。根據經濟部產業技術司的報告，高階AI晶片的散熱需求已超過 1000W，而氣冷方案的極限約為 750W。
❌ 噪音與震動影響：大量風扇運行產生高頻震動與噪音，可能影響伺服器穩定性與工作環境品質。
• 水冷式散熱（DLC，Direct liquid cooling）：提升散熱效率，降低能耗
水冷技術透過液體（如去離子水或專用冷卻液）作為傳熱介質，透過冷卻管線將熱量傳導至外部散熱裝置，依據排熱方式可分為「水對氣」（Liquid to Air）與「水對水」（Liquid to Liquid）兩種方案。
水冷裝置的工作原理是透過幫浦頭與CPU的接觸，冷水流經幫浦頭，透過水幫浦的運作轉變成熱水。
熱水流向冷散熱器，將熱量傳遞給內藏有大量鋁製翅片的冷散熱器 ，然後變成冷水返回幫浦頭。
水對氣（Liquid to Air）
熱交換原理 冷卻液將伺服器內部熱量帶至機櫃後方的風扇背門，再透過風扇將熱量釋放至空氣中，以達成散熱效果。
優勢
✅ 易於部署：可在現有氣冷機房中升級，不需大幅改造伺服器架構。
✅ 較高能效表現：數據中心PUE可降至 1.1-1.2，相較氣冷大幅降低能耗。
劣勢
❌ 仍需風扇輔助：額外的風扇運行可能帶來噪音干擾。
水對水（Liquid to Liquid）
熱交換原理 伺服器內部冷卻液經由管線與機房內固定的冷卻系統相連，透過水循環機制統一排熱，將熱量傳導至外部冷卻設備（如水塔或冰水主機）。
優勢
✅ 更高散熱效能：比水對氣方案更進一步提升散熱效率，能有效應對高功耗AI伺服器。
✅ 極致能效：數據中心PUE可降至 1.05-1.1，顯著降低運營成本。
劣勢
❌ 高建置成本：需規劃專用水冷機房，額外配置冷卻設備，初期投資較高。
❌ 機房改造需求高：無法直接升級氣冷機房，需額外佈署冷卻管線與水處理設備。
水冷技術因其優越的散熱能力，已成為高功耗AI伺服器與雲端數據中心的重要選擇。例如，工研院與Intel合作開發千瓦級AI伺服器水冷技術，提供高效能、高穩定性的解決方案。
• 浸沒式液冷（Immersion Cooling）：極致散熱方案
熱交換原理 將伺服器完全浸沒於介電液（不導電冷卻液）中，透過液體直接與電子元件接觸交換熱量，藉由相變化或循環機制將熱能帶離設備。
優勢
✅ 最高效能散熱：熱傳導效率極高，數據中心PUE可低至 1.05，大幅降低能耗。
✅ 適用高密度伺服器：可在有限空間內配置更高功率的伺服器，適合AI運算、HPC等應用。
✅ 低噪音、低震動：無需風扇，運行更為安靜，並減少機械震動對設備的影響。
劣勢
❌ 基礎設施成本高：需建置專屬機房、液冷槽與冷卻液處理設備，初期投資昂貴。
❌ 維護與相容性挑戰：介電液可能影響部分伺服器零組件，需進行 3-5年長期相容性測試，且不同世代的設備需重新評估冷卻液適用性。
❌ 技術成熟度待提升：目前仍處於技術發展階段，伺服器業者需不斷測試與驗證新材質的適應性，才能確保長期穩定運行。 浸沒式液冷技術雖然擁有卓越的散熱效能，但仍需克服材料相容性、維護成本與技術標準化等挑戰。然而，隨著AI運算需求不斷提升，該技術將成為未來高效能數據中心的重要選項。
| 散熱方式 | 解熱效率 | 電力使用效率 (PUE) | 成本 | 基礎建設需求 |
|---|---|---|---|---|
| 氣冷 (Air Cooling) | ~850W | 1.4~1.6 | 1000~5000 | 無需額外改造機房，適合傳統數據中心 |
| 水冷/水對氣（Liquid to Air） | 850~1200W | 1.1~1.2 | 3~5萬，中等 | 適用於現有氣冷機房改造，可在原先的機櫃上加上水冷背門與風扇即可運作 |
| 水冷/水對水（Liquid to Liquid） 用於高功耗AI伺服器 | 1200~1500W | 1.05~1.1 | 3~5萬，高 | 需搭配中央液冷設施，機房預留冷卻水管線，無法輕易改建 |
| 浸沒式/單向 (Immersion Cooling) 支援超高功耗伺服器 | 1500W+ | 1.03~1.05 | 20~30萬，高 | 建置成本高但能耗成本低，需特殊設計冷卻管路 |
| 浸沒式/雙向 (Immersion Cooling) 支援超高功耗伺服器 | 1500W+ | 1.02~1.005 | 20~30萬，極高 | 需機房專屬設計，適用於新建資料中心 |
*PUE (Power Usage Effectiveness，電力使用效率)是計算資料中心節能省電的標準，計算的方式是資料中心的「總用電量」與「供應IT設備的電量」之比。PUE值越低，代表提房空調冷卻時所耗的電力就會更少，理想的PUE比率率為1.0，意即資料中心所提供的電完全用於電腦運算
四、伺服器液冷散熱的市場痛點
隨著AI運算與高效能運算（HPC）技術的發展，傳統氣冷散熱已經無法應對日益增加的功耗與熱量管理需求，液冷技術逐漸成為主流。然而，在1U/2U伺服器中導入液冷方案仍面臨諸多挑戰：
1. 設計空間受限： 現有伺服器機櫃內部結構大多基於氣冷設計，增加液冷系統將面臨空間佈局的限制。例如，1U伺服器的高度僅為4.445cm，2U伺服器也僅有8.89cm，要在有限空間內集成冷卻液流道、冷板與水幫浦，對設計要求極為嚴苛。
2. 密封與防漏風險： 伺服器內部核心元件（如CPU、GPU）對液體極為敏感，一旦發生洩漏，可能導致短路甚至整機報廢。因此，液冷系統的密封性與防漏設計至關重要，需確保水泵、管路與接頭的高氣密性，以降低風險。
3. 散熱效率與穩定性： 根據業界統計，超過55%的伺服器故障與熱管理不當有關。當晶片溫度超過70℃，每升高10℃，其可靠性將降低50%。若水幫浦性能不佳或流體循環設計不當，將可能造成局部過熱，影響運算效能，甚至導致系統頻繁當機。
五、伺服器冷去用水幫浦解決方案
為了應對上述市場挑戰，郁冠 Pump 針對伺服器液冷應用研發了DC-C08-BL 微型水幫浦，提供高效、穩定且符合伺服器機櫃限制的冷卻解決方案。
1. 超薄緊湊設計，適用1U/2U伺服器
o 微型水幫浦厚度僅36mm，可靈活適應狹小空間。
o 幫浦與冷板一體化方案可客製化設計，有效提升資料中心機櫃內部空間利用率。
2. 高氣密防漏設計，確保系統安全性
o 採用進口PPS高強度材料與高精度模具製造。
o 透過法國進口氣密性檢測設備進行100%嚴格測試，確保防漏能力。
3. 高耐磨軸承與懸浮轉子技術，延長使用壽命
o 內建高精度陶瓷軸與進口石墨襯套，大幅降低磨損與故障率。
o 轉子懸浮技術確保長期運行穩定，減少停機維護成本。 o 馬達壽命 >20,000 hrs
4. 智慧化監控與調速功能，最佳化散熱效能
o 最大流量達8L/min，最大揚程5M，確保高效冷卻能力。
o 內建智慧晶片，可支援PWM調速、訊號回饋，便於即時監控與動態調節水流，確保伺服器長時間穩定運行。
郁冠DC-C08-BL伺服器水幫浦 採用國際標準級離心式液體幫浦浦，具備高流量、高揚程、低功耗等特性，同時支援多種控制模式（PWM、類比訊號等），能夠精確調節水泵轉速，確保伺服器機櫃維持最佳溫度。
總結
隨著AI運算時代的來臨，氣冷散熱技術已經無法滿足高效能伺服器的需求，而液冷技術成為未來趨勢。選擇高效、穩定、低能耗的水幫浦解決方案，不僅能提升伺服器的運行效率，更能大幅降低PUE（能源使用效率）指標，助力企業打造更綠色節能的資料中心。
郁冠高效液冷散熱解決方案專家，立即聯繫我們，為您的伺服器提供最優質的水冷解決方案！
