一、AI 工作負載對資料中心的衝擊

• AI 工作負載快速成長，全面改變資料中心的物理需求

• 冷卻系統面臨三大壓力：

  • 熱密度提高

  • 熱源高度集中

  • 部署速度加快

• 高密度 AI 機櫃已成常態：

  • 目前常見：30–60 kW / 櫃

  • 預測 2030 年：

    • 300–600 kW / 櫃

    • 極端情境甚至 1 MW / 櫃

• 傳統以氣流為主的冷卻設計，已接近其物理極限

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二、既有資料中心的結構限制

• 舊有資料中心設計：

  • 低功率密度

  • 空間與結構容許度有限

• 常見不足：

  • 地板空間不足

  • 冷熱通道或封閉系統彈性不足

  • 無法承受新型高密度設備

• 因應方式：

  • 更新封閉系統（containment）

  • 重新配置機房動線與佈局

  • 評估更適合 AI 熱型態的冷卻策略

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三、液冷與混合冷卻架構的演進

• 產業趨勢：混合式冷卻（Hybrid Cooling）

  • 傳統氣冷 + 液冷系統

• 常見液冷技術：

  • Direct-to-Chip（直冷式）

  • Rear-Door Heat Exchanger（後門熱交換器）

• 運作模式：

  • 氣冷處理低密度負載

  • 液冷處理高密度 AI 機櫃

• 優點：

  • 更符合多樣化熱負載需求

• 新增挑戰：

  • 引入液體管路，增加系統複雜度

  • 需新技術能力與維運流程

  • IT 與機電團隊需更緊密合作

  • 監控與控制系統需升級

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四、基礎設施與 AI 發展速度的落差

• AI 技術更新速度：

  • 模型數月即可完成

• 基礎設施升級速度：

  • 改建或新建資料中心需數年

• 結果：

  • 市場尋求 快速部署、低改造、可擴充的冷卻方案

• 趨勢解方：

  • 模組化冷卻系統

  • 自包含式液冷單元

  • 預製式冷卻模組

• 特別適用場景：

  • 邊緣資料中心

  • 共置機房（Colocation）

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五、區域差異對冷卻技術選擇的影響

• 歐洲：

  • F-gas 法規修訂

  • 2025 年起禁止新建使用高 GWP 冷媒的系統

  • 直接影響冷卻技術選型

• 美國：

  • 地區性補助政策

  • 能源效率目標推動技術採用

• 亞洲 & 中東：

  • 土地受限

  • 高環境溫度

  • 促使單位面積冷卻效率提升

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六、AI 工作負載帶來的隱性風險

• AI 應用熱行為高度不穩定

  • 即使在同一機櫃內也可能差異極大

• 推論（Inference）工作：

  • 容易出現不可預測的瞬間熱峰

• 若系統反應不夠即時：

  • 局部過熱

  • 設備加速老化

• 因應需求：

  • 更高解析度的即時監測（Telemetry）

  • 更智慧化的控制邏輯

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七、啟用與運維方式的轉變

• 傳統啟用流程已不足

• 新趨勢：

  • 模擬導向測試（Simulation-based commissioning）

  • 驗證不同負載情境下的冷卻反應

• 持續效能監測逐漸成為標準：

  • 冷卻效能與 AI 工作負載同步追蹤

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八、冷卻設計的文化與角色轉變

• 冷卻不再是獨立工程項目

• 必須與：

  • 電力

  • 軟體

  • IT 架構

  • 廢熱回收策略

  • 整體系統效率整合

• 系統思維成為主流

• 冷卻專業需：

  • 更早介入專案規劃

  • 參與算力生命週期與能效討論

  • 提供長期運維影響評估

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九、結論

• AI 正全面改寫資料中心冷卻的期待與標準

• 趨勢包含：

  • 更高密度

  • 更短建置週期

  • 更高熱變動性

• 冷卻產業具備因應能力

• 成功關鍵在於：

  • 持續跨部門協作

  • 快速整合新技術

  • 主動調整傳統設計思維

• 熱管理將持續是 AI 基礎設施中最關鍵的一環

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一句話總結

AI 正把冷卻從「支援系統」推向「核心基礎設施」，而能快速回應與整合的冷卻設計，將成為未來競爭力。