全球7成散熱產業在台灣!AI帶動水冷需求,台廠起飛關鍵在這一點
全球7成散熱產業在台灣!AI帶動水冷需求,台廠起飛關鍵在這一點

「目前(散熱的)需求在增加,水冷技術才剛要開始攻佔山頭!」台灣熱管理協會理事長、英特爾水冷團隊技術總監龔育諄表示。

就像車輛為了不要過熱,需要有水箱來散熱,AI伺服器同樣需要散熱技術的支援,而且隨著AI伺服器的算力愈來愈強大,對於散熱的需求不斷上揚。

AI帶動散熱需求!全球7成散熱產業在台灣!

龔育諄提到,隨著晶片公司推出各種「新型武器」,不只提升電力需求,散熱解決方案是伺服器大廠最關切的議題。

所以各大散熱廠也紛紛推出新型散熱技術,龔育諄引用了特斯拉執行長馬斯克所說的話:未來不會缺晶片,缺的是電,而現行的氣冷散熱方案會讓電力消耗多出30%,「水冷可以讓多出來的30%補回來。」

龔育諄看好未來水冷解決方案的展望,提到目前全球有7成的散熱產業都在台灣,透過水冷技術把散熱效率提高,達到節省能源,並且能與政府合作訂定台灣專屬的資料中心的電力使用效率(PUE)規範,讓機房的耗能可以得到有效管控。

液冷(liquid-cooled)散熱技術是什麼?

液冷又分為「水冷」和「油冷」,目前使用最大量的為水冷。

散熱廠雙鴻董事長林育申指出,現在 AI 伺服器幾乎都採用水冷散熱方案,像是 NVIDIA GH100 的 TDP 超過 700W 就必須使用水冷散熱,雖然目前占雙鴻營收比重仍小,但是 AI 伺服器與傳統伺服器的平均銷售單價(ASP)相差達 10 倍,因此將有助於雙鴻下半年產品結構的轉變,預估 2023 年 AI 伺服器將可占到 5~10%。

一圖看懂水冷技術
圖/ 數位時代製作

英特爾提台灣散熱廠「元件認證機制」,共同訂定散熱解決方案

除了效率之外,企業的ESG目標也是推升散熱的原因。因為有更好的散熱技術,就能夠降低能源的消耗。

然而散熱廠商將服務方案推給雲端大廠使用時,必須經過雲端廠的驗證,而英特爾去年就與工研院攜手,成立的聯合實驗室與建置冷卻液特性檢測流程與平台,整合系統與材料開發驗證技術,未來可提供廠商進行實機場域驗證,包含材料特性檢測、與伺服器零組件間的材料相容性、使用年限評估等,開創產業切入國際市場的契機。

這麼做對於台灣散熱廠商的好處是什麼呢?

由於雲端大廠對於散熱元件有許多嚴格的要求,而英特爾與各家廠商定出一個通用的規範,如:定義哪些元件經過測試之後,散熱效果最好,以及散熱模組用什麼方法最有效等等,製作成白皮書,免費提供給各家散熱廠商使用。

龔育諄也透露,許多雲端大廠也會要求供應商需要符合這些白皮書的架構才會使用,「現在很多廠商都在找我們能不能多幫忙驗證幾家公司,因為市場需求很高,我們就是一直在做義工,幫助廠商取得訂單。」

龔育諄提到,訂定規範可以協助建立散熱解決方案的生態系,讓更多液冷散熱解決方案可以落地。 但更重要的事情是,讓散熱廠與雲端廠有「共通的語言」 ,讓台灣重要的散熱供應鏈可以順暢地與海外雲端廠溝通,把解方推向國際。

英特爾水冷團隊技術總監龔育諄.jpg
台灣散熱管理協會理事長暨英特爾水冷團隊技術總監龔育諄,針對英特爾在液冷技術的研發以及認證方案進行分享。
圖/ 黃詩媛拍攝

AI帶動水冷市場需求,未來商機可觀

由於現行的氣冷方案對於雲端服務商已經達到散熱的臨界點,導入水冷或浸沒式液冷勢在必行。

資策會產業情報研究所(MIC)指出,2024年四大雲端服務商資本支出將持續提升,主要用於資料中心的AI基礎建設,例如廠房的設計,液冷方案的採用等等。資策會表示,AI算力需求急增也驅動雲端資料中心廠房架構產生變化。

產業分析師陳牧風表示,大型資料中心在散熱的需求上,也因為AI伺服器需要透過更緊密的方式排列、提升算力,因此基礎設施的散熱(水冷甚至是浸沒式)系統、不斷電系統(UPS)、配電裝置(PDU)與備援電池(BBU)都需要升級。散熱廠商也積極的投入整套式的解決方案,在電源供應設計、機櫃的設計、元件的使用、以及廠房導入水冷的評估等等,都會是未來龐大的市場需求。

龔育諄表示,現在水冷技術的相關元件市場需求量非常大,購買也都來自美系客戶,目前的產能已經無法提供市場需求,台灣廠商在這場散熱軍備賽中,保有相當大的優勢。

延伸閱讀:童子賢:得核融合者得天下,為何比AI還狂熱?台灣新3力:算力、電力、水力!

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #Intel #伺服器 #AI
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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