隨著人工智慧(AI)技術的迅速發展，AI系統的運算需求大幅提升，散熱的重要性也愈發凸顯。高效能的AI伺服器在進行深度學習和大量數據處理時，處理器會釋放出大量熱能，因此強而有力的散熱系統對於保護設備的性能和延長其壽命至關重要。當前市場上主要的散熱技術包括氣冷和液冷，液冷技術逐漸成為主流選擇，能有效應對高瓦數AI晶片所帶來的散熱挑戰。在這樣的背景下，許多相關股票受到市場的關注，預示著未來在AI散熱領域的潛力和價值。此文將深入探討AI散熱的需求、技術以及相關股票的發展趨勢。
AI需要散熱嗎？
是的，AI系統在運作時需要散熱，特別是高性能的AI伺服器和大型資料中心。隨著AI運算能力的快速提升，散熱需求變得越來越重要。當AI模型進行深度學習和數據處理時，處理器會產生大量的熱能，如果不有效地散熱，將會導致設備過熱，影響性能，甚至可能損壞系統。
目前，AI散熱主要使用三種技術:氣冷、液冷和浸沒式散熱。氣冷是最常見的方式，利用風扇將空氣引入系統內部，帶走熱量。雖然氣冷結構簡單且成本較低，但對於高性能運算的AI伺服器來說，其效率逐漸顯得不足。
相比之下，液冷技術的散熱效率更高，使用液體將熱量從元件轉移出去，適合處理高功率的AI設備，如伺服器和資料中心。甚至還有更高效的浸沒式散熱技術，將整個設備浸入特製的散熱液體中，這種方式適用於極端高效能的計算環境。
因此，隨著AI技術的發展，散熱不僅是必須的，而且正變得越來越複雜，從氣冷轉向液冷，甚至浸沒式技術，以滿足不斷增長的運算需求。
AI散熱模組有哪些？
AI散熱模組在高性能運算和伺服器中的應用越來越重要，尤其隨著人工智慧(AI)技術的發展，伺服器功耗顯著提升，使得傳統的氣冷散熱系統逐漸無法滿足需求。主要的AI散熱技術可分為「氣冷」和「液冷」兩大類，其中液冷技術正在成為市場主流，尤其是在處理高瓦數AI晶片時。
氣冷散熱模組
傳統的氣冷系統以3D VC(均熱板)技術為主，能有效提升解熱效率，適用於一般伺服器。這類技術適用於功耗相對較低的系統，但隨著AI晶片的功耗越來越高(如NVIDIA B100的TDP超過1000W)，氣冷散熱逐漸達到極限。
液冷散熱模組
液冷系統使用液體作為散熱介質，能更有效地解決高功耗晶片的散熱問題。液冷又分為「水冷」和「浸沒式液冷」，前者在AI伺服器中應用較廣泛。液冷系統的優勢在於高效解熱和節能減排(降低PUE值)，使得AI伺服器能在更高密度下運行。
目前，雙鴻(Sunonwealth)和奇鋐(Auras Technology)是液冷散熱模組的主要供應商，雙鴻擁有超過十年的液冷技術經驗，並已為NVIDIA提供水冷解決方案。這些公司正積極佈局液冷市場，預計到2024年液冷的需求將大幅增加。
未來趨勢
未來，氣冷和液冷並存將是短期內的主流方案，隨著AI伺服器功耗持續攀升，液冷的滲透率將逐步提升，預計到2025年，液冷系統可能全面取代氣冷，特別是在高性能AI伺服器領域。
ai散熱股票有哪些？
在2024年，隨著AI技術的快速發展，高效能運算和伺服器的散熱需求大幅增加，使得與散熱技術相關的股票成為市場關注的焦點。特別是液冷散熱技術，由於AI伺服器的功率和算力逐漸增大，散熱模組的需求預計將大幅成長。以下是幾檔主要的AI散熱概念股:
- 奇鋐 (3017):奇鋐是NVIDIA的主要散熱模組供應商，擁有3D VC(蒸汽室)技術，其市佔率達35%，並積極發展液冷散熱技術。隨著AI伺服器需求的增加，奇鋐的營收和獲利持續增長，預計其液冷產品在2025年將有大幅成長。
- 雙鴻 (3324):雙鴻是另一家重要的散熱供應商，特別是在伺服器和筆記型電腦領域表現強勁。公司逐步提高水冷散熱技術的比例，並預期未來數年會從中受益。
- 健策 (3653):健策在車用水冷散熱模組方面表現優異，且其產品線包括均熱片和LED導線架等，AI伺服器需求的提升為其主要成長動能。
- 建準 (2421):建準主要專注於伺服器及高效能運算的散熱模組，並且隨著AI需求增長，公司的水冷技術市場佔有率持續擴大。
這些股票因AI技術的快速推進，未來數年的營收和成長潛力備受市場看好。
總結
AI系統在運作過程中需要有效的散熱，以防止過熱對性能的影響。隨著AI運算能力的提升，傳統的氣冷方式逐漸無法滿足需求，液冷技術成為主流，特別是在高功耗的AI伺服器中。液冷散熱能更有效解決散熱問題，並提升能效，市場上主要供應商如奇鋐和雙鴻已積極佈局。預計到2025年，液冷系統將全面取代氣冷，成為AI伺服器的主要散熱解決方案。受此趨勢影響，相關的股票如奇鋐、雙鴻、健策和建準等也成為市場焦點，未來的成長潛力備受看好。
