隨著生成式 AI 的興起，AI 技術快速發展，對算力的需求也大幅增加。AI 的算力基礎來自於 GPU 等晶片構成的 AI 伺服器。由於 AI GPU 的效能快速提升，功耗也隨之攀升，傳統的氣冷散熱已無法滿足需求。傳統資料中心的伺服器機架功率約為 10–15 kW，而 AI 專用資料中心的伺服器機架功率則高達 40–250 kW。因此，AI 資料中心需要更有效的冷卻系統，轉向液冷或浸沒式冷卻成為必然的選擇。
液冷和浸沒式冷卻能夠更有效地將 AI 伺服器產生的大量熱能帶走，維持硬體的穩定運作。這些技術不僅能提升散熱效率，還能提高機架密度，進一步提升資料中心的整體效能。隨著 AI 基礎設施的投資規模不斷擴大，液冷和浸沒式冷卻技術將成為 AI 資料中心不可或缺的一部分。
全球 AI 資料中心的投資規模預計將呈現跳躍式成長。為了擴展市場，大型科技公司如輝達等紛紛投入巨額資金建設 AI 資料中心。然而，隨著 AI 基礎設施的快速擴張，也可能面臨算力過剩的風險。此外，AI 資料中心對電力需求極大，電力供應和輸送網路的升級也成為重要的挑戰。
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