AI 資料中心進入液冷新時代，流體系統專家 Swagelok 點出穩定運作三大關鍵
AI 算力快速推升資料中心架構升級，散熱也從過去的基礎配套，逐漸成為決定 AI 基礎設施能否穩定運作的核心能力。隨著 GPU 功耗、機櫃密度與 AI 工作量持續攀升，市場討論焦點多半放在冷板、CDU、分歧管與液冷機櫃等設備，但 Swagelok 認為真正影響整體效能與長期可靠性的往往是流體在系統中如何被穩定、安全且精準地控制。
Swagelok 台灣產業發展代表李鴻甫笑說，過去最常聽到客戶找上門的原因，就是「漏了之後才來找我們」。這句話聽起來有點幽默，但背後其實點出液冷系統最現實的挑戰，那就是在 AI 資料中心裡，洩漏不是小事，而可能是影響整櫃伺服器穩定性、服務不中斷與維運成本的關鍵變數。
傳統資料中心過去多以氣冷即可因應，但進入 AI 時代後，訓練（Training）與推論（Inference）需求同步擴大，伺服器內部產生的熱能已不可同日而語。
從單顆 GPU 功耗來看，NVIDIA V100 約 300W，A100 提升至 400W，H100、H200 已達 700W，新一代 Blackwell GB200 更來到 1200W 等級。當算力集中到更高密度的機櫃內，資料中心面對的挑戰不再只是算得夠不夠快，而是熱能是否被有效帶走。
這樣的變化，也讓資料中心從單純追求降溫，轉向更重視長時間穩定運作。李鴻甫指出，傳統資料中心機櫃功率約 4 至 10kW，新世代雲端與 AI 資料中心已提升至 10 至 30kW，而 AI 訓練、HPC 等高密度環境更可能來到 30 至 100kW 以上。當熱源高度集中，氣冷、混合式冷卻、直接液冷，到未來雙相液冷的演進，已成為基礎設施規劃必須面對的路徑。
「要讓一個東西降溫，其實不難，困難的是讓整個流體系統長時間穩定運作。」李鴻甫指出，AI 資料中心 24 小時、每週 7 天不停機運作，一旦液冷系統出現洩漏或壓力異常，影響的不只是單一零件，而可能牽動整櫃伺服器甚至整體服務穩定性。對使用者而言，AI 服務突然無法回應，背後可能就是基礎設施端某個流體節點出了問題。
液冷系統的複雜性，來自於流體並非只經過單一元件
以常見液冷架構來看，冷卻液從 CDU 冷卻液分配裝置出發，經由接頭、軟管進入分歧管，再透過快接頭導入各層伺服器與冷板，帶走熱能後再回到 CDU。這一路上包含大量接頭、閥件、軟管與連接點，每增加一個節點，就多一個潛在風險，因此流量、壓力、材料、密封性與配置方式，都必須在設計初期就納入考量。
Swagelok 將液冷系統挑戰歸納為三大方向：流量與壓力控制、流體相容性，以及密封與可靠度。
首先，隨著功耗與熱密度提高，系統需要更精準掌握流量與壓力，確保冷卻液能穩定帶走熱能。其次，冷卻介質也正在演進，從水、水與丙二醇混合液，到未來可能導入高效冷媒。不同冷卻介質對接頭、密封件與材料的相容性要求不同，原本在某一冷卻液中表現穩定的元件，換成另一種介質後不一定仍能維持相同可靠度。
第三，也是最容易被低估的一點，就是密封性。液冷系統不是單純地「把接頭接上、讓液體流過去」就結束，而是要確保系統在高密度、高壓力、長時間運轉下，仍能維持穩定。這也是為什麼許多產業客戶會在發生洩漏、穩定性問題或系統風險升高後，才意識到流體控制並不是邊角料，而是整套系統可靠度的一部分。
Swagelok 的流體控制經驗並非一夕形成，該公司 在 1947 年成立於美國，早期從石油、天然氣等高度要求安全與可靠性的流體應用起家，後續逐步延伸至半導體、高科技製造、化學、潔淨能源、航太與國防等超過 30 個產業。
▲ 李鴻甫分享從能源到航太極端環境，流體控制的核心要求皆相通（Source：TechNews）
李鴻甫也分享，Swagelok 的接頭早在 1960 年代就曾隨 NASA 阿波羅登月計畫進入太空，用於支援太空人呼吸系統等關鍵應用；在這類極端環境中，任何洩漏都可能帶來巨大風險，也讓「可靠」成為流體元件最基本卻最關鍵的要求。
從太空、能源、半導體到今日的 AI 資料中心，Swagelok 的角色其實圍繞同一件事，就是協助流動的氣體與液體，在不同壓力、流量、溫度與材料條件下，安全穩定地抵達該去的位置。
也就是說，AI 液冷雖然是新的應用場景，但底層挑戰仍回到流體系統的本質，包括如何避免洩漏、如何維持壓力穩定、如何確保材料相容，以及如何讓整套系統長期可靠。
李鴻甫認為，現在不少廠商看到 AI 資料中心帶來龐大商機，開始切入快接頭、軟管或相關零組件領域，這是可以理解的市場現象。不過流體系統並不只是單一接頭或軟管，而是流體經過的整條路徑都必須進行整體規劃。尤其未來若進入雙相液冷，系統內同時存在液體與氣體，流量、壓力與狀態變化都會更複雜，更需要具備跨產業與流體工程經驗的團隊協助客戶在前期完成設計評估。
台灣在 AI 資料中心供應鏈也具備特殊位置，雖然大型資料中心的建置規模相較於北美等主要市場仍較有限，但許多機櫃內的散熱模組、系統設計、測試與組裝，仍以台灣供應鏈為重要起點。台灣散熱廠、伺服器供應鏈與高科技製造業者，往往會先在台灣完成模組設計與驗證，再送往美國、歐洲或日本等資料中心建置地。因此，台灣在機櫃層級散熱模組與液冷系統驗證上，仍是全球 AI 基礎設施中不可忽視的樞紐。
為支援不同產業與地區客戶，Swagelok 目前在全球 70 個國家設有 225 個銷售與服務中心，並擁有 5 個全球技術中心、超過 300 名工程師與科學家。其產品範圍涵蓋卡套接頭、快速接頭、閥件、軟管、調壓閥、過濾器、測量裝置、焊接系統、高潔淨度產品與微型模組化系統等，可因應不同流量、壓力、溫度、高純度與腐蝕性環境需求。
從氣冷到直接液冷，再到未來雙相液冷，AI 資料中心的散熱架構仍在快速演進，當高密度運算讓散熱問題變成能源效率與系統可靠性的關鍵，液冷的競爭也不再只是誰能把溫度降下來，而是誰能讓流體系統在長時間、高壓力、高密度的環境下持續穩定運作。對台灣 AI 伺服器與散熱供應鏈而言，如何在早期設計階段納入流體控制思維，將成為下一階段基礎設施升級的重要課題。
（首圖來源：Swagelok；資料來源：科技新報）