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        拆解AI機櫃:液冷關鍵零組件與成本結構
        Inside the AI Server : Key Liquid-Cooling Components and Cost Structure
        • 2025/12/24
        • 3216
        • 86

        隨著AI與高效能運算快速成長,GPU熱設計功耗(TDP)持續突破千瓦級,傳統氣冷架構逐漸逼近技術與能源效率的極限。本文解析液冷板、冷卻液分配單元(CDU)、快接頭與分歧管等關鍵零組件之技術原理、材料選擇與設計方向,並比較氣冷與液對氣、液對液三種架構在伺服器與機櫃層級的成本結構差異。總結來說,液冷方案雖使單櫃散熱成本增加,但可改善PUE與機房空間使用效率。最後,本文從晶片廠、系統整合商到資料中心營運商三個層次,整理液冷散熱供應鏈的關鍵互動與決策權流向,作為後續觀察產業投資與技術布局的依據。

        【內容大綱】

        • 一、TDP需求帶動液冷技術導入
        • 二、晶片設計規格到終端客戶需求,供應鏈呈三層權力結構影響液冷走向
        • (一)技術與組件生態系:晶片設計規格主導散熱邊界
        • (二)系統整合與製造:透過整機驗證把液冷方案落地化
        • (三)終端部署與營運:市場反饋影響液冷下一代佈局
        • 三、液冷關鍵零組件技術原理與設計
        • (一)冷板(Cold Plate)
        • (二)冷卻液分配單元(Coolant Distribution Unit , CDU)
        • (三)快接頭(Quick Disconnect, QD)
        • (四)分歧管(Manifold)
        • 四、整機櫃液冷零組件配置與成本結構
        • (一)伺服器層級
        • (二)機櫃層級
        • IEKView
         

        【圖表大綱】

        • 圖1、資料中心與散熱產業供應鏈
        • 圖2、液冷板規格示意
        • 表1、伺服器散熱系統成本分析表
        • 圖3、散熱零組件成本佔比

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