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AI伺服器散熱概念股|水冷、液冷技術解析與 2025 投資機會

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AI伺服器散熱概念股|水冷、液冷技術解析與 2025 投資機會

引言:為什麼 AI 伺服器的散熱問題這麼嚴重?

一台 AI 伺服器的功耗,相當於 10 台傳統伺服器。

這不是誇張。NVIDIA 最新的 GB200 伺服器機櫃,單櫃功耗高達 120kW,相當於 40 戶家庭的用電量。這麼多熱能如果散不掉,晶片會在幾秒內過熱燒毀。

傳統的風扇散熱已經不夠用了。這就是為什麼「液冷」成為 AI 時代的關鍵技術,相關概念股也成為投資人追捧的焦點。

這篇文章將帶你了解:AI 伺服器為什麼需要特殊散熱、各種散熱技術的差異,以及哪些台灣廠商值得關注。

想先了解 AI 伺服器的基礎知識?請閱讀《AI伺服器是什麼?完整解析與概念股投資指南

插圖 1:AI 伺服器液冷散熱系統特寫

一、為什麼 AI 伺服器需要特殊散熱?

1.1 GPU 高功耗的散熱挑戰

AI 伺服器的核心是 GPU,而 GPU 的功耗正在急速飆升。

看看這個趨勢:

GPU 型號發布年份TDP(熱設計功耗)較前代成長
V1002017300W-
A1002020400W+33%
H1002022700W+75%
B20020241,000W+43%

短短 7 年,單顆 GPU 功耗從 300W 成長到 1,000W,增加超過 3 倍

一台配備 8 張 B200 的伺服器,光 GPU 就產生 8,000W 的熱量。加上 CPU、記憶體、電源轉換損耗,總功耗輕鬆突破 10kW。

這麼多熱能,用傳統風扇根本吹不走。

1.2 傳統氣冷的限制

傳統伺服器使用「氣冷」散熱:風扇把冷空氣吹過散熱片,帶走熱量。

這種方式有幾個根本限制:

散熱效率有上限

空氣的熱容量低,帶走熱量的能力有限。當功耗超過 300-400W 時,再多風扇也無法有效散熱。

噪音問題

高功耗需要高轉速風扇,噪音可達 80 分貝以上,跟電鑽差不多吵。

空間效率差

氣冷需要足夠的氣流通道,限制了伺服器的密度。一個機櫃最多放 20-30kW 的設備。

能源浪費

資料中心空調耗電量巨大。傳統氣冷資料中心的 PUE(能源使用效率)約 1.5-2.0,意味著每 1 度電用於運算,就需要 0.5-1 度電用於冷卻。

1.3 散熱效率對 AI 運算的影響

散熱不只是「不要燒壞」這麼簡單,還直接影響運算效能。

溫度影響效能

GPU 有「熱節流」機制:溫度過高時會自動降頻。一台散熱不良的 AI 伺服器,實際效能可能只有標稱的 70-80%。

影響使用壽命

長期高溫運作會加速晶片老化。良好的散熱可以延長設備壽命 2-3 年。

影響部署密度

散熱效率決定了單一機櫃能放多少運算力。液冷可以讓機櫃密度提升 3-5 倍。

更多伺服器硬體知識,請參考《伺服器完整指南:從入門到企業應用


二、散熱技術比較

目前主流的伺服器散熱技術有四種:氣冷、水冷、液冷、浸沒式冷卻。

2.1 氣冷散熱

原理:風扇驅動空氣流過散熱片,帶走熱量。

優點

  • 成本最低
  • 維護簡單
  • 技術成熟

缺點

  • 散熱能力有限(單機櫃 < 20kW)
  • 噪音大
  • 能源效率差

適用場景:傳統伺服器、低功耗應用

2.2 水冷散熱

原理:水(或冷卻液)流過 CPU/GPU 上的水冷頭,將熱量帶到散熱器排出。

這跟電競電腦的水冷是類似原理,但規模更大。

優點

  • 散熱效率比氣冷高 5-10 倍
  • 噪音低
  • 可處理 500-700W 單晶片功耗

缺點

  • 需要額外管線與泵浦
  • 有漏液風險
  • 維護較複雜

適用場景:高效能運算、中型 AI 伺服器

2.3 液冷散熱

原理:使用特殊介電冷卻液(非水),直接接觸晶片或透過冷板帶走熱量。

液冷分為兩種:

  • 間接液冷(Cold Plate):冷卻液不直接接觸晶片,透過冷板傳導
  • 直接液冷(Direct-to-Chip):冷卻液流過晶片表面

優點

  • 散熱效率極高
  • 可處理 1,000W+ 單晶片功耗
  • 能源效率佳(PUE 可達 1.1-1.2)

缺點

  • 成本較高
  • 需要專用 CDU(冷卻分配單元)
  • 技術門檻高

適用場景:AI 伺服器、H100/B200 等高功耗 GPU

2.4 浸沒式冷卻

原理:整台伺服器浸泡在介電冷卻液中,所有零件都直接由冷卻液帶走熱量。

這是最極端的散熱方式,整台機器泡在「油」裡面。

優點

  • 散熱能力最強
  • 完全無噪音
  • PUE 可達 1.03-1.05
  • 設備壽命延長(無灰塵、濕氣)

缺點

  • 成本最高
  • 維護需要特殊設備
  • 需要專用機櫃設計

適用場景:超高密度資料中心、極端運算需求

散熱技術總比較

散熱方式散熱能力成本維護難度噪音PUE適用功耗
氣冷★★☆☆☆簡單1.5-2.0< 400W
水冷★★★★☆中等1.3-1.5400-700W
液冷★★★★★較複雜極低1.1-1.2700-1200W
浸沒式★★★★★最高複雜1.03-1.05> 1000W

插圖 2:四種散熱技術比較示意圖

規劃 AI 伺服器機房?散熱是關鍵

根據 Uptime Institute 調查,散熱系統故障是資料中心停機的第二大原因,僅次於電力問題。

CloudInsight 如何幫助你?

  • 散熱需求評估:根據運算負載計算所需散熱能力
  • 技術選型建議:評估氣冷、液冷、浸沒式的適用性
  • 機房改造規劃:評估現有機房是否能支援液冷
  • 供應商比較:協助評估不同散熱方案的成本效益

常見問題:

  • 現有機房能否升級到液冷?
  • 液冷系統的建置成本是多少?
  • 如何確保散熱系統的可靠性?

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三、AI 伺服器散熱概念股

散熱技術的需求飆升,直接帶動相關廠商的營收成長。

3.1 散熱模組廠商

散熱模組是最直接受惠的領域,包括熱導管、均熱板、散熱器等。

雙鴻(3324)

項目說明
主要產品熱導管、均熱板、散熱模組
AI 伺服器布局NVIDIA H100 散熱模組主要供應商
2024 年動態AI 散熱營收年增 150%+
投資亮點技術領先、客戶涵蓋一線大廠

雙鴻是台灣散熱模組龍頭,也是 NVIDIA GPU 散熱模組的主要供應商。隨著 H100、B200 出貨量增加,雙鴻的 AI 相關營收持續成長。

奇鋐(3017)

項目說明
主要產品散熱模組、均熱板、熱導管
AI 伺服器布局GPU 散熱方案、伺服器散熱
2024 年動態AI 產品占比提升至 30%
投資亮點產能擴張、毛利率提升

奇鋐是另一家散熱模組大廠,近年積極擴展 AI 伺服器散熱業務,毛利率表現優於同業。

建準(2421)

項目說明
主要產品散熱風扇、液冷系統
AI 伺服器布局高效率風扇、液冷泵浦
2024 年動態液冷產品線擴張
投資亮點跨足液冷領域

建準傳統強項是散熱風扇,近年開始跨入液冷領域,推出液冷泵浦與相關產品。

3.2 水冷/液冷設備廠商

隨著液冷成為主流,CDU(冷卻分配單元)與液冷系統廠商開始受到關注。

勤誠(8210)

項目說明
主要產品伺服器機殼、液冷機櫃、CDU
AI 伺服器布局液冷整體解決方案
2024 年動態液冷機櫃出貨量大增
投資亮點從機殼擴展到液冷系統

勤誠原本是伺服器機殼廠商,近年積極發展液冷機櫃與 CDU 產品,從「賣機殼」升級為「賣液冷解決方案」。

高力(8996)

項目說明
主要產品熱交換器、CDU
AI 伺服器布局資料中心冷卻設備
2024 年動態CDU 訂單成長
投資亮點熱交換技術延伸

高力傳統強項是熱交換器,技術可延伸到資料中心的 CDU 應用。

3.3 機殼與機櫃廠商

液冷伺服器需要特殊設計的機殼與機櫃,相關廠商也受惠。

川湖(2059)

項目說明
主要產品伺服器滑軌、機櫃配件
AI 伺服器布局重型滑軌(AI 伺服器較重)
2024 年動態高承重滑軌需求增加
投資亮點利基市場龍頭

川湖是伺服器滑軌的隱形冠軍。AI 伺服器因為配備多張 GPU,重量遠超傳統伺服器,需要特殊的重型滑軌。

營邦(3558)

項目說明
主要產品伺服器機殼、散熱模組
AI 伺服器布局GPU 伺服器機殼
2024 年動態AI 機殼訂單成長
投資亮點整合機殼與散熱

散熱概念股總覽

公司代號主要產品AI 布局程度2024 動態
雙鴻3324散熱模組★★★★★H100 主力供應商
奇鋐3017散熱模組★★★★☆AI 占比 30%
建準2421風扇、液冷★★★☆☆跨足液冷
勤誠8210機殼、CDU★★★★☆液冷方案
高力8996熱交換器★★★☆☆CDU 延伸
川湖2059滑軌★★★☆☆重型滑軌
營邦3558機殼★★★☆☆AI 機殼

插圖 3:散熱概念股廠商產品實拍

四、投資策略與風險評估

投資散熱概念股前,需要了解產業動態與潛在風險。

4.1 產業成長動能

短期動能(2024-2025)

  • NVIDIA H100/H200 持續出貨,散熱模組需求強勁
  • GB200 開始量產,液冷需求爆發
  • 各大雲端廠商擴建 AI 資料中心

中期動能(2025-2027)

  • 液冷從選配變標配,滲透率提升
  • 邊緣 AI 伺服器帶動新散熱需求
  • 能源效率法規推動液冷採用

市場規模預估

年份全球 AI 伺服器散熱市場年成長率
202325 億美元-
202445 億美元+80%
202575 億美元+67%
2027150 億美元+40% CAGR

4.2 選股邏輯

投資散熱概念股,可以從三個維度評估:

技術門檻

優先選擇有專利、有獨家技術的廠商。散熱模組看起來「簡單」,但高效能產品的製程know-how 不容易被複製。

客戶結構

直接供應 NVIDIA 或一線 ODM(鴻海、廣達)的廠商,訂單能見度較高。

毛利率

散熱產品的毛利率差異很大。純代工可能只有 10-15%,有技術含量的產品可達 25-30%。

4.3 風險因素

產業風險

  • NVIDIA 依賴:台廠高度依賴 NVIDIA 平台,若 AMD、Intel 或其他競爭者崛起,格局可能改變
  • 技術迭代:散熱技術持續演進,跟不上可能被淘汰
  • 產能過剩:若 AI 需求不如預期,散熱廠商可能面臨庫存壓力

個股風險

  • 客戶集中:部分廠商營收高度集中於少數客戶
  • 原物料波動:銅價波動影響成本與毛利
  • 股價已高:部分個股 2024 年漲幅已大,需注意估值風險

投資建議

  1. 分散布局:不要重押單一個股,可考慮 2-3 檔組合
  2. 關注毛利率變化:毛利率下滑可能是競爭加劇的信號
  3. 注意產能利用率:產能利用率下滑代表需求可能轉弱
  4. 長期持有心態:AI 散熱是長期趨勢,短期波動難免

五、2025 散熱技術趨勢

散熱技術正在快速演進,以下是 2025 年的關鍵趨勢。

5.1 液冷滲透率快速提升

2024 年,液冷在 AI 伺服器的滲透率約 30%。預估 2027 年將超過 70%。

推動因素:

  • GPU 功耗持續上升(B200 達 1,000W)
  • 液冷成本逐漸下降
  • 能源效率要求提高

5.2 浸沒式冷卻開始商用

浸沒式冷卻過去被視為「實驗性技術」,但 2024-2025 年開始有大規模商用案例。

Microsoft、Google 等大廠已經在測試或部署浸沒式冷卻資料中心。這項技術可能在 2027-2030 年成為主流。

5.3 散熱與機櫃整合

未來的趨勢是「散熱整合進機櫃」。

不再是伺服器單獨散熱,而是整個機櫃作為一個散熱單元,統一管理冷卻液的進出與溫度控制。

這對廠商的意義是:純做散熱模組不夠,需要提供「整體解決方案」。

插圖 4:未來資料中心液冷部署場景

六、常見問題 FAQ

Q1:什麼是液冷伺服器?

液冷伺服器使用冷卻液(而非空氣)來帶走晶片產生的熱量。冷卻液流過 CPU/GPU 上的冷板或水冷頭,將熱量帶到外部的散熱設備排出。

相較氣冷,液冷散熱效率高 5-10 倍,適合高功耗的 AI 伺服器。

Q2:水冷和液冷有什麼不同?

嚴格來說:

  • 水冷:使用水或水基冷卻液
  • 液冷:使用特殊介電冷卻液(不導電)

在 AI 伺服器領域,兩者常混用。關鍵差異在於介電液可以直接接觸電子零件,水則需要間接傳導。

Q3:浸沒式冷卻是什麼?

浸沒式冷卻是將整台伺服器浸泡在介電冷卻液中。所有零件都直接由冷卻液帶走熱量,散熱效率最高,但成本也最高。

Q4:散熱概念股有哪些?

台灣主要的散熱概念股包括:

  • 散熱模組:雙鴻(3324)、奇鋐(3017)
  • 風扇/液冷:建準(2421)
  • 機殼/CDU:勤誠(8210)、營邦(3558)
  • 滑軌:川湖(2059)

Q5:液冷散熱會成為主流嗎?

是的。隨著 GPU 功耗持續上升,液冷已經從「選配」變成「標配」。預估 2027 年 AI 伺服器的液冷滲透率將超過 70%。


七、下一步行動

AI 伺服器的散熱問題,是推動液冷技術發展的核心動力。

不管你是:

  • 投資人:想布局散熱概念股
  • IT 主管:規劃 AI 資料中心
  • 採購人員:評估散熱設備供應商

了解散熱技術的發展趨勢,都是必要的功課。

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延伸閱讀


參考資料

  1. Uptime Institute, "Data Center Cooling Survey 2024"
  2. Dell'Oro Group, "Data Center Physical Infrastructure Forecast"
  3. 台灣證券交易所, 各上市公司年報與法說會資料
  4. NVIDIA, "Data Center Cooling Solutions Guide"
  5. IDC, "Worldwide Data Center Cooling Market Forecast 2024-2028"

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