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AI熱潮席捲全球，隨著生成式AI應用需要更大的運算能力，散熱問題已成為資料中心和伺服器晶片的痛點。9月初，台積電（2330）前董事長劉德音在行政院經濟發展委員會首次顧問會議上，點名資料庫產業是「台灣天上掉下來的禮物」，也強調冷卻技術是重要的環節，「若能持續在冷卻方法上研究，就能做到讓世界非靠台灣不可。」
其實，在劉德音之前，輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳也多次在公開演講時提到，「液態冷卻散熱技術將為資料中心和 AI 伺服器帶來更好的性能、更少的基礎設施，以及更低的營運成本。」輝達最近推出的GB200機櫃，也要求必須使用液冷式散熱。
資料中心齊聚台灣 散熱是關鍵
根據國際管理顧問公司麥肯錫（McKinsey＆Company）調查，資料中心巨額的用電量，其中40%就是用於冷卻散熱；由於氣冷式散熱技術已無法滿足AI算力提升的散熱需求，麥肯錫指出，若使用液冷或更先進的技術，用電占比降到10%甚至更低，都是有可能的情況。
令人好奇的是，當台灣在AI產業鏈已取得全球關鍵地位時，下一步，在散熱冷卻技術上有突破的機會嗎？
工研院產科國際所分析師葉逸萱分析，過去資料中心都是以CPU為主，搭配GPU做運算，現在運用AI越來越多，主機就以GPU運算為主，GPU的佔比越來越多，算力就會比較高，伴隨產生的熱能也越多，過去都是搭配風扇或冷氣的氣冷式散熱，現在很多業者開始開發液冷式散熱技術。
資策會產業分析師陳奕伶指出，台灣散熱大廠奇鋐（3017）、雙鴻（3324）等業者從提供3D VC（Vapor Chamber）氣冷散熱模組，也往液冷散熱方向走，而且有些廠商可和鴻海（2317）、緯創（3231）這些大廠搭配，可以提供散熱零組件，透過上下游之間的串聯和配合，大廠帶小廠，這也是台廠研發液冷散熱技術的優勢。
另一方面，工研院在研發冷卻散熱技術上，也扮演領頭羊的角色。工研院電光系統研究所組長王欽宏表示，不同於過去資料中心的運作，現在生成式AI進行運算或決策，必須在很短時間，同時有很多GPU協助大語言模型（LLM）運算，因此，當電晶體運作時，電子會有很大的熱量產生，例如在8公分×8公分大小的晶片運算和存取資料，就會有1kW（瓩）熱量。
台廠布局 同步散熱降低能源
「我們要解決的第一個挑戰，是把熱量從晶片表面端移走，才有辦法把熱量斷掉，要不然就會變成像燜燒鍋一樣，溫度超過100度、200度，就停止運轉。」王欽宏解釋，所有的考量，就是讓晶片維持在100度至90度以下的操作溫度，而且無時無刻都必須從晶片表面把1kW的熱量移走，這樣晶片才能持續運轉。
第二個挑戰則是從系統端降溫冷卻，降低能耗。王欽宏說，現在氣冷式技術，做到伺服器750W的散熱已是極限，我們運用熱傳導真空均熱片（Vapor Chamber Lid；VC Lid）的原理架構，以極高效的熱擴散元件，貼合模組中的AI晶片，透過真空的蒸汽腔體，進行晶片內的水量蒸發與冷凝，達到快速傳熱與大量移除熱量的效果。
王欽宏強調，工研院研發的浸沒式散熱整合方案，已和一銓精密、奇陽科技、哈伯精密等業者建構冷卻原料、散熱設備等上中下游一條龍的產業鏈，目前可以做到晶片1.2kW的散熱，預期2到3年後可以提升到1.5kW散熱，並加速製造台灣大尺寸熱傳導真空均熱片的量產，解決高效能運算帶來的散熱瓶頸，打造更節能的AI技術。
陳奕伶說，GPU是AI算力的關鍵，有更強的散熱，才能支持更強的GPU發展，工研院研發的浸沒式散熱技術，提供超過1kW以上的晶片的散熱。台灣持續與美國超微（AMD）等國際大廠合作，也可提升散熱研發能力。
葉逸萱表示，工研院研發的浸沒式散熱整合方案，正協助台灣業者導入，搶攻國際千億產值的AI伺服器散熱市場，未來相關的應用也會逐漸上升，預估可達到20％的成長速度。
此外，陳奕伶也說，儘管國際已有廠商推出浸沒式冷卻散熱相關技術，但還是非常少量，主要原因是，浸沒式散熱的機放設計成本很高，除了機櫃體積很大，重量超過一公噸以上，機房還要夠大足以容納浸沒槽，並且樓地板承重量還要達標才行。
陳奕伶強調，如果是既有的氣冷式資料中心改為浸沒式散熱，有技術上的困難，而且後續建置成本很高，價格昂貴。不過，面對未來AI伺服器越來越多，要有效處理GPU高速運算帶來的熱量，液冷和浸沒式散熱，仍是必然的趨勢。
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