- AI 晶片的熱設計功耗普遍超過 1kW，液冷散熱成為標準配置。
- 預測至 2026 年，液冷在 AI 晶片的滲透率將達到 53%。
- AMD 將重點放在結合 CPU、GPU 和高速互連的 Helios AI 機櫃方案。
- 液冷於 AI 晶片的滲透率預計將從 2025 年的約 33% 上升至 2026 年的 53%。
根據 TrendForce 集邦諮詢最新的 AI 伺服器產業研究報告，在 AI 基礎設施建設的浪潮下，以 NVIDIA、AMD、Google 為首的 AI 晶片持續進行迭代，單晶片的熱設計功耗（TDP）普遍已超過 1kW，整櫃式 AI 伺服器方案的功率更攀升至數百 kW，液冷散熱逐漸成為高端 AI 基礎設施的標準配置。
液冷散熱技術的滲透率預測
TrendForce 集邦諮詢預測，至 2026 年，液冷在 AI 晶片的滲透率將達到 53%，而到 2027 年有望逼近 60%。該機構指出，2026 年因 Tier 2 數據中心廠商加速 AI 投資，以及中國雲端服務供應商對海外 AI 項目的需求增加，預計 NVIDIA GB/VR 等整櫃式方案的出貨量將翻倍增長。
儘管 2027 年可能受到 Kyber NVL144 時程延遲的影響，但 AI 基礎設施的投資力度依然強勁，整體 GPU 機櫃的需求未受影響，預計出貨年增長幅度仍將超過 30%。AMD 的整體策略將由單一 GPU 產品擴展至完整 AI 平台的佈局，自 2026 年下半年起，將重點放在結合 CPU、GPU 和高速互連的 Helios AI 機櫃方案，並預計於 2027 年大規模投放市場。
AMD 的 AI 平台策略
此外，AMD 持續推進 MI450 平台，後續計劃導入新一代 MI500 平台，產品定位將對標 NVIDIA Rubin Ultra。TrendForce 集邦諮詢指出，上述晶片方案已全面採用液冷散熱技術，隨著 AI 晶片的推陳出新及 CSP 加速升級 AI 數據中心架構，預期液冷於 AI 晶片的滲透率將從 2025 年的約 33%上升至 2026 年的 53%。
液冷散熱技術對 AI 基礎設施的重要性
隨著 AI 技術的快速發展，AI 晶片的熱設計功耗持續攀升，液冷散熱技術因此成為高端基礎設施的必然選擇。預測顯示，液冷在 AI 晶片的滲透率將顯著提升，反映出市場對於高效能散熱解決方案的需求。AMD 的策略轉型，將其產品線從單一 GPU 擴展到完整的 AI 平台，顯示出其對於市場趨勢的敏銳洞察，並可能進一步推動整個行業的技術進步。