為何AI晶片的散熱需求從氣冷轉向水冷？

AI 晶片散熱需求轉向水冷的原因

隨著人工智慧 (AI) 技術的快速發展，AI 晶片的功耗大幅增加，傳統的氣冷散熱方式已無法滿足其散熱需求，促使散熱解決方案從氣冷轉向水冷。以 NVIDIA 最新推出的 GB200 晶片為例，其採用水冷散熱架構。一台 GB200 NVL72 機架連接了 36 個 Grace CPU 和 72 個 Blackwell GPU，總功耗高達 116 仟瓦。然而，目前廣泛使用的氣冷散熱僅能做到 20 仟瓦的解熱能力，因此，水冷散熱成為各家廠商積極推進的項目。

水冷散熱的優勢

水冷散熱相較於氣冷散熱具有更高的散熱效率。水作為散熱介質，其熱傳導能力遠高於空氣，能更有效地將晶片產生的熱量帶走，維持晶片的運作溫度在安全範圍內，確保 AI 伺服器及資料中心的穩定運作。此外，水冷散熱還有助於降低噪音、節省空間，並提高能源使用效率，符合現代資料中心對於高效能、低功耗的需求。

台灣廠商的布局

為因應 AI 晶片散熱需求的轉變，台灣廠商也積極布局水冷散熱領域。例如，緯創資通投資元鈦科技，取得其 25% 的股份。元鈦科技專注於資料中心水冷散熱解決方案，提供從生產到安裝的一條龍服務。透過與元鈦科技的合作，緯創資通可望強化其在 AI 伺服器解決方案領域的競爭力。