AI 晶片功耗升，漢測熱管理技術如何維持領先？

AI 晶片功耗（TDP）正迎來爆炸性成長，從現有的數百瓦快速攀升，預計 2027 年 NVIDIA Rubin Ultra 將挑戰 4,000 瓦極限，遠超傳統氣冷 750 瓦的解熱上限。為維持技術領先，熱管理方案已由氣冷全面轉向液冷，包含直接水冷（D2C）與浸沒式冷卻技術。目前業界如緯穎已開發出雙面液冷板，散熱能力達 4kW；而 imec 則透過系統技術協同優化（STCO），針對 3D 堆疊的 HBM 與 GPU 進行熱模擬，成功將最高溫度從 140.7°C 降至 70.8°C，展現跨層優化在突破散熱瓶頸上的實力。

熱管理競爭已從單一零組件演變為系統級的架構競賽。領先企業透過「電熱協同」策略，將 800V 高壓直流電（HVDC）與液冷系統整合，以減少電力轉換損耗並提升算力密度。這種轉變反映出 CSP 大廠對能源效率（PUE）與 ESG 的極致追求，散熱不再只是被動排熱，而是主動的可靠度管理，如利用熱二極體監控電路與 AI 演算法進行動態溫控。隨著液冷滲透率預計在 2028 年突破 60%，掌握先進封裝熱管理與系統整合能力的廠商，將在 AI 基礎設施市場中建立難以超越的技術護城河。