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title: AI浪潮來襲，伺服器散熱技術正面對世代轉型挑戰
description: AI伺服器功耗激增，傳統風冷逐漸失效，液冷技術快速崛起。本文深入比較風冷、冷板液冷與浸沒式液冷的效率與成本，解析企業在散熱轉型中的挑戰與關鍵決策，協助掌握下一代伺服器冷卻趨勢。
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# [AI浪潮來襲，伺服器散熱技術正面對世代轉型挑戰](https://jiako.co/知識庫/ai浪潮來襲伺服器散熱技術正面對世代轉型挑戰)

 Written by [張雲峰](https://jiako.co/知識庫/author/張雲峰) | Jun 23, 2025 8:39:32 AM

隨著生成式AI、雲端運算與高功率GPU的大量部署，AI伺服器的功耗與熱密度正以驚人的速度攀升。若散熱設計不當，將直接導致GPU降頻、自動斷電甚至整機當機，造成訓練進度延遲與成本損耗。根據資料中心研究報告，單一GPU伺服器的熱設計功率（TDP）已突破700W，傳統風冷系統逐漸無法有效應對這股熱浪。全球資料中心面臨一場新的挑戰：**如何在不影響效能的前提下，將龐大熱能快速導出？**

### 目前伺服器的主流散熱方式大致可分為三類：

1. **風冷（Air Cooling）**
   
     1. 透過風扇與空調將熱氣排出伺服器機箱與機房。
     2. 成本低、導入簡單，是傳統資料中心最常見的散熱方式。
     3. 但在多GPU、密集型AI運算環境下，冷卻效率顯不足。
        
        (圖片來源:[技術嶺](https://www.jishulink.com/post/1802533))
2. **液冷（Liquid Cooling）**
   
     - 透過冷卻液流經冷板，直接與CPU/GPU表面接觸進行熱交換。
     - 散熱效率高、可處理高熱功率機種，是AI伺服器的新標準。
       
       (圖片來源:[The immersion cooling technology: Current and future development in energy saving](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1110016822001557))
3. **浸沒式液冷（Immersion Cooling）**
   
     - 整個伺服器浸沒於具絕緣性的冷卻液體中，全面導熱與散熱。
     - 高效率但成本高、維護較複雜，適合高階超算與實驗性資料中心。
       
       (圖片來源:[技嘉打造兩相浸沒式液冷(Two-Phase Immersion Cooling)機房，樹立資料中心新標竿](https://www.gigabyte.com/tw/Press/News/1972))

### 三種散熱方式比較表

以下比較有助於快速了解不同散熱方式在效率、成本與實行難度上的差異，幫助採購與決策人員選擇最合適的解決方案。

在當前高熱密度伺服器與 AI 應用快速發展的背景下，選擇合適的散熱方式至關重要。以下以實際數據解析三種主流散熱方式的效能與實行差異：

#### 🔹 風冷（Air Cooling）

風冷是最傳統、應用最廣泛的伺服器散熱技術，其原理是透過風扇與空調系統將機箱內部熱氣帶出。美國能源署（DOE）統計顯示，傳統資料中心的平均 PUE（Power Usage Effectiveness）約落在 **1.55～2.0**，部分高效機房可達 **1.12**，但此需極度優化整體環控設計。風冷系統中，風扇本身可能佔伺服器總耗電量的 **15%～25%**，在密集型 GPU 運算環境下效率快速遞減。

#### 🔹 液冷（Liquid Cooling，冷板式）

冷板式液冷系統透過液體導熱性佳的特性，讓冷卻液直接與 CPU/GPU 表面接觸進行高效率導熱。根據 NVIDIA 與 ASHRAE 的報告，導入冷板液冷後，PUE 可降至 **1.05～1.15**，TUE（Thermal Utilization Effectiveness）平均提升 **15～20%**，可降低整體伺服器能耗約 **10～27%**。

此外，由於冷卻液的熱傳導效率是空氣的 **24 倍以上**，可支援單機櫃功率突破 **30kW**，為 AI 運算與高密度模組最實用的散熱方案。儘管初期建置成本略高於風冷，但長期電費回收效果佳且可逐步升級，具有最佳實務性。

#### 🔹 浸沒式液冷（Immersion Cooling）

浸沒式液冷系統將整組伺服器沉浸在非導電冷卻液體中，熱交換效能最高。根據 OCP 與超級電腦運營商數據，PUE 可壓低至 **1.02～1.04**，整體能耗較風冷減少 **40～50%**。該系統的冷卻液熱容量為空氣的 **1000～3000 倍**，幾乎不需要空調設備。

然而其導入門檻較高，需更換專用機殼、冷卻池、特殊設備，維運與維修較複雜，適合規模大、熱密度極高的應用如超級電腦（HPC）或軍工級任務

| 散熱方式 | 散熱效率 | 運營成本 | 實行難易度 | 適用場景 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 風冷 | ★ | ★★★★★ | ★ | 傳統資料中心、低功耗應用 |
| 液冷（冷板式） | ★★★★ | ★★★★ | ★★★ | AI伺服器、高密度運算 |
| 浸沒式液冷 | ★★★★★ | ★★ | ★★★★★ | 超算、高階GPU機房 |

液冷（冷板式）具備較高效能與中等營運成本，已被認為是**AI伺服器最平衡的散熱解決方案**，其中水冷接頭就是能否成功導入的關鍵元件之一。

根據市場研究機構 IDC 預測，到 2026 年，全球超過 35% 的資料中心將部分導入液冷技術；Gartner 則指出液冷系統在高效能運算伺服器的滲透率將在 5 年內成長 3 倍。這反映了產業對其效率與永續效益的高度認可。

### AI伺服器 vs 傳統伺服器：算力差異與散熱挑戰

AI伺服器與傳統伺服器在硬體架構與熱設計需求上有根本差異，也因此散熱策略選擇的標準也大異其趣：

| 項目 | 傳統伺服器 | AI運算伺服器 |
| --- | --- | --- |
| 單機功耗 (TDP) | 約 200–300W | 高達 700–1000W |
| 核心組成 | 以 CPU 為主 | GPU/ASIC/FPGA 為主 |
| 工作負載 | 間歇性負載 | 長時間高密度運算 |
| 機櫃密度 | 約 5–10 kW | 15–50 kW，甚至更高 |
| 散熱方式選擇 | 氣冷為主 | 液冷成新主流 |

從表格可看出，AI伺服器的高密度設計與長時間高效能需求，已讓傳統風冷散熱面臨極限，液冷正是接下來的合理選擇。

### 如何選擇適合的散熱方式？四大考量標準

根據 [CMNews](https://cmnews.com.tw/article/3545-a090556b-d8c8-11ef-a3f5-47b2d67e2e01) 分析，資料中心在散熱方式選型時，需衡量以下四項核心因素：

1. **建造成本／運營成本**

更低的建造成本，代表進入障礙較低，同時企業回本也比較快，現行AI伺服器中，氣冷的建造成本低，但運營成本較高；水冷分成開放式水冷／浸沒式水冷兩種，開放式水冷的建造成本大約是高階氣冷的兩倍，但運營成本較低。浸沒式建造成本則是氣冷的10倍以上。

1. **散熱效率**

散熱效率以TDP（熱設計功耗）來衡量，TDP是晶片能夠釋放的最大熱量，散熱的效率必須超過處理器的TDP上限，那才能保證伺服器正常運作。氣冷散熱可以處理 TDP 1000W以下的伺服器晶片，開放式水冷可以處理 TDP 800W～1500W，浸沒式水冷則能夠處理 TDP 1500W以上的晶片。而多數AI伺服器晶片動輒600W以上，對比傳統伺服器的風扇解熱，只能做到500W左右，所以必須採用高階散熱方案，如3D VC、水冷等。

1. **耗電程度（PUE）**

PUE是國際資料中心能源使用效率指標，公式為「總用電量／供應設備電量」，PUE值是用來計算資料中心節能省電的標準，PUE值越低，代表機房的空調冷卻所需電力就會更少，而目前歐盟、中國的政策要求PUE在1.3以下。所以資料中心不能一昧追求高算力，而忽略能源使用效率。

1. **伺服器密度**

高伺服器密度，指的是在一定的空間內，擺下更多的伺服器，可以讓資料中心具備更高的算力。藉由控制機殼大小，可以改變伺服器密度。氣冷AI伺服器的風扇體積大，導致機殼體積較大，伺服器密度最低通常小於10 kW/m，開放式水冷的伺服器密度相對較高，可達15 kW/m，密度最高的則是浸沒式水冷14～100 kW/m。

| 評估面向 | 氣冷 | 冷板液冷 | 浸沒式液冷 |
| --- | --- | --- | --- |
| 初期建置成本 | ★ | ★★ | ★★★★★ |
| 維運電費成本 | ★★★★★ | ★★ | ★ |
| 支援熱功率範圍 | ≤ 800W | 800–1500W | >1500W |
| 系統整合難度 | ★ | ★★★ | ★★★★★ |
| 長期可擴展性 | ★ | ★★★★ | ★★★ |

 

### 液冷崛起的趨勢與液冷接頭的關鍵角色

從上述數據可以看出，液冷冷板式技術在散熱效率與導入可行性之間達到絕佳平衡。比起風冷，它具備更佳的熱交換能力與能源效率；而相較於浸沒式液冷，它的系統整合難度與成本門檻又較低。因此越來越多資料中心與AI伺服器架構，開始將液冷列為標準選項。

在這樣的架構中，水冷接頭扮演了至關重要的角色。它們不僅是冷卻液流通的節點，更是影響整體冷卻效率與系統穩定性的關鍵：

- 精密加工可減少液流阻力與渦流，提升散熱效率
- 高品質密封設計能防止微漏與壓力損失
- 模組化結構可提升維護效率與系統升級彈性

簡而言之，**液冷效率的高低，絕不僅僅取決於冷板本體，而是整個液體循環系統的每一個細節，其中接頭就是串連起效率、可靠性與維護性的核心零件。**

相較於風冷效率過低、浸沒式液冷導入門檻過高，液冷冷板式的設計能**在控制成本的前提下，大幅提升伺服器的熱交換效率與系統穩定性**。同時，其模組化特性讓維護更為便利，適合大多數資料中心循序升級，是目前最具實務推廣性與長期效益的選擇。

 

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### 參考資料與數據來源：

1. NVIDIA─「Top 6 reasons you need liquid cooling in your data center」白皮書（與 Supermicro 合作）  
   註：https://www.supermicro.com/thought-leadership/CIO\_6\_Reasons\_Liquid\_Cooling\_is\_Needed.pdf
2. NVIDIA Blog：Blackwell 平台提升水效率 300 倍  
   註：https://blogs.nvidia.com/blog/blackwell-platform-water-efficiency-liquid-cooling-data-centers-ai-factories/
3. IndustryARC：「2024–2034 年全球資料中心液冷市場報告」  
   註：https://www.industryarc.com/Research/Data-Center-Liquid-Cooling-Market-Research-500580
4. Data Center Frontier：“Liquid Cooling Comes to a Boil”文章（2025）  
   註：https://www.datacenterfrontier.com/cooling/article/55292167/liquid-cooling-comes-to-a-boil-tracking-data-center-investment-innovation-and-infrastructure-at-the-2025-midpoint
5. Vertiv + NVIDIA 液冷效率白皮書（2022–2023）  
   註：https://www.vertiv.com/49cba7/globalassets/documents/white-papers/vertiv-liquid-cooling-tech-wp-en-na-web\_381384\_0.pdf
6. GlobeNewswire：「2024–2034 年全球資料中心液冷市場預測（市場將達 484.2 億美元）」  
   註：https://www.globenewswire.com/news-release/2025/02/05/3021305/28124/en/48-42-Billion-Data-Center-Liquid-Cooling-Markets-2024-2025-and-2034-Key-Growth-Drivers-Include-Advanced-Technologies-such-as-Immersion-and-Direct-to-Chip-Cooling.html

 

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