【中國廠商強攻玻璃基板先進封裝 台廠供應鏈整合備戰】

【輝達與艾克爾達成15億美元晶片封裝協議】

 Reuters

2026年07月24日

報導：Juby Babu；編輯：Pooja Desai

艾克爾科技（Amkor Technology，AMKR.O）週四表示，已與輝達（NVIDIA，NVDA.O）簽訂一項總值15億美元的多年期協議，將擴充其在美國的先進半導體封裝與測試產能。目前，晶片產業正競相建設AI基礎設施。

艾克爾科技股價在盤後交易中大漲17%。

以下是這項合作的幾項重點：

根據協議，輝達將支付一筆預付款，以支持艾克爾科技擴大在美國的先進封裝業務，其中包括亞利桑那州的產能。

雙方將共同開發適用於輝達AI及加速運算平台的封裝與測試技術，重點是將不同類型的晶片整合於單一封裝中。

艾克爾科技目前已為輝達旗下產品提供先進封裝服務，其中包括資料中心處理器。隨著AI基礎設施需求持續成長，擴大後的合作協議旨在加速新型封裝技術導入市場。

今年6月，艾克爾科技與全球最大晶圓代工廠台積電（2330.TW）建立為期10年的合作關係，以強化美國的半導體封裝能力。

艾克爾科技目前也與超微（AMD.O）合作，為其晶片提供封裝服務。

相關連結：Nvidia, Amkor strike $1.5 billion chip packaging deal | Reuters

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【TechInsights：2026下半年CPO商業化關鍵時間點】

 CTIMES

2026年07月21日

作者：籃貫銘

市場研究機構TechInsights日前發表2026年《全球先進封裝展望報告（Advanced Packaging Outlook Report）》報告，指出2026年下半年將是「光電共封裝（CPO）」走向商業化主流的關鍵時間點。

TechInsights指出，傳統銅線傳輸在面對1.6T以上高速AI網路調度時，熱能與訊號衰減已觸及物理紅線；而CPO技術採取激進的「軟硬體共設計（Co-design）」，直接將光學引擎與高效能運算晶片、高頻寬記憶體（HBM4）共同封裝在單一基板上，以光子代替電子進行高頻寬互連，成功使交換器底層通訊耗能暴降。

根據WSTS與SEMI本週二發布的最新數據，隨著台積電將COUPE（緊湊型全光子引擎）技術導入CoWoS先進封裝排程，全球晶圓代工廠與設計服務商正瘋狂衝刺產能。調研強調，2026年第三季全球先進封裝產值已衝至新高，其中由晶圓級鍵合及混合鍵合驅動的Chiplets整合，將具有最高市場價值的位置。

相關連結：https://www.ctimes.com.tw/DispArt/tw/2607191741LF.shtml

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【230℃高耐熱環氧樹脂封裝材料，拓展SiC功率模組應用】

材料世界網

2026年07月14日

日本Sumimoto Bakelite開發了一項適用於次世代碳化矽(SiC)功率模組的固態環氧樹脂封裝材料「EME-G785系列」，並正式開始量產。此材料實現業界首創230℃的高玻璃轉移溫度(Tg)，可滿足高溫操作環境下對功率半導體封裝材料的嚴苛需求。雖然SiC半導體可在超過200℃的高溫環境下運作，但使用於保護半導體元件的封裝材料仍面臨耐熱性能不足的挑戰，成為次世代功率模組發展的重要課題。

一般而言，提高環氧樹脂的玻璃轉移溫度通常會造成材料彈性模數增加，使其在熱循環過程中容易產生內部應力，進而導致晶片與基板剝離或樹脂本身產生裂紋。因此過去雖可實現高Tg材料，但實際導入產品應用仍相當困難。為解決此問題，Sumimoto Bakelite採用最新低應力化技術，透過調整樹脂主鏈結構並將架橋密度予以最佳化，在提升耐熱性的同時抑制彈性模數增加，成功開發出EME-G785系列。新材料的玻璃轉移溫度達230℃，為環氧樹脂封裝材料中的最高水準，且可在高溫操作條件下維持優異的物理特性，確保SiC功率模組長期運作所需的絕緣可靠性。

EME-G785系列具有優異耐熱性，適用於燒結材料(Sintering Material)以及與散熱器連接所使用的焊料接合製程，有助於提升功率模組的散熱性能。透過改善散熱效率，可進一步提高功率密度，使功率模組朝向小型化與高輸出化發展，滿足電動車、高功率電子設備及能源系統對高效能電力控制元件的需求。

相關連結：https://www.materialsnet.com.tw/DocView.aspx?id=57036

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【能源自治將如何改變產業與生活？】

 CTIMES

2026年07月10號

作者 王岫晨

在2026年的今天，全球能源版圖正經歷一場自愛迪生發明電網以來，最深刻的典範轉移—「能源自治（Energy Autonomy）」。

過去一個世紀，人類社會依賴的是「大水庫理論」：由遠處的核能、燃煤或大型綠能電廠發電，透過綿延數百公里的高壓電網，將電力單向輸送給工廠、城市與家庭。然而，這套行之有年的單向系統，在生成式AI與代理式AI（Agentic AI）的算力大爆炸、電動車全面普及，以及各國對碳中和指標極度限縮的今天，正式撞上了物理與容量的極限牆。

前言：去中心化的電力海嘯

AI晶片與重型工業對電力的渴求正以幾何級數飆升，而再生能源的間歇性又不斷衝擊傳統電網的穩定度。歷史的逼迫讓「智慧微電網（Microgrid）」與「分散式能源」從環保倡議變成了生存的唯一解方。不論是動輒消耗數百兆瓦（MW）的超級算力工廠，還是街道上跑的電動車，甚至是社區裡的每一戶住宅，都開始從單純的「電力消費者」，轉變為兼具發電、儲電與調配能力的「自主能源自治體（Prosumer）」。

這場由微觀半導體材料、智慧軟體與綠能儲存共同引燃的革命，正在橫跨「工廠、移動交通、家庭與平台商商業模式」，重新定義人類社會的運作邏輯。

AI工廠的能源新戰略：從吃電巨獸到自給自足

在這場能源自治的大潮中，最先感受到阻力的，正是站在科技最前沿的「AI工廠（AI Factory）」。

「傳統資料中心單一機櫃功率密度約為20kW，而AI工作負載則可將機櫃密度推升至150kW，甚至更高，供電、散熱與空間規劃都必須重新設計。」施耐德電機（Schneider Electric）中國與東亞營運執行副總裁尹正在台北電腦展（COMPUTEX 2026）期間指出，AI基礎設施更新速度與部署時程大幅縮短，已推動整個產業進入更快速的升級循環。

負責施耐德電機全球IT通路的全球副總裁Paul Tyrer也深有感觸地表示：「下一代基礎架構中，如何平衡AI成長、能源需求與永續發展，已是整個生態系必須正面迎擊的創新挑戰。」

為了生存，AI工廠與台廠供應鏈正發起一場「能源自治」的戰略反攻：

1.從電網到晶片的電力重構

相較於傳統IT架構，AI工作負載需求呈現指數級成長。台達（Delta）電源及系統事業群副總裁暨總經理陳盈源強調：「未來一至兩年內，現行AC-DC電源架構將面臨挑戰。以HVDC為核心的高壓直流設計，可降低配電損耗並提升能源效率，正成為關鍵解決方案。」

施耐德電機全球資深副總裁Himanshu Prasad亦分析指出，由側掛式機櫃（Sidecar）完成電力轉換後，以800VDC直接供電至AI運算機櫃，可降低電流需求、減少傳輸損耗，並釋放機櫃空間配置更多GPU。

2.自主微電網與貨櫃型資料中心的崛起

未來的AI工廠不再一味依賴傳統電網。台達董事長暨執行長鄭平強調：「AI資料中心規模不斷擴展，龐大的電力需求對傳統電網帶來極大考驗，提升能源效率與供電穩定性已是當務之急，更推動微電網成為關鍵趨勢。」台達展示的資料中心微電網方案，能整合再生能源、儲能系統與燃料電池（SOFC），確保資料中心面臨延遲併網或必須離網運行時，仍能維持營運不中斷。

同樣地，針對現代電網容量受限的痛點，神雲科技（MiTAC）總經理黃承德（Rick Hwang）也提到，神雲科技積極透過緊密的生態系策略合作來全面釋放 AI 工作負載。神雲科技與Tonomia合作打造的「TonoForge模組化資料中心」，將液冷伺服器與能源管理系統整合，讓過往受場域限制的資料中心建置期大幅縮短至12週，實現了極高效率的能源彈性部署。

3.數位孿生與「散熱×算力×能效」的智理

面對如此複雜的自主電力鏈，Supermicro總裁暨執行長梁見後表示：「結合全新的高能效架構，能協助企業在代理式AI基礎設施的投資上，實現顯著效益化的總體擁有成本（TCO）。」而佳世達（Qisda）智能方案事業群總經理曾文興則認為，資料中心基礎架構正從單機效能競爭，走向機櫃級系統效率與能效管理的整合競爭。佳世達整合集團內伺服器、液冷散熱與網通能力，聚焦「解熱、算力、能效」三大關鍵，協助客戶建構具彈性與效率的AI基礎設施。

為了優化營運，施耐德電機透過資深副總裁暨技術長Jim Simonelli主導的前瞻研發，與NVIDIA深度合作，利用NVIDIA Omniverse平台的數位孿生技術，在工廠實際建置前先進行高擬真模擬驗證，並透過智慧能源管理系統（EMS）實施負載平滑化（Load Smoothing），讓AI工廠擁有自我調配能源的智慧大腦。

EV不只是交通工具，而是移動的「城市備援儲能池」

當我們把視角從固定的工廠移向縱橫交錯的城市道路，能源自治的第二個主角正在快速成形—電動車（EV）。

長期以來，傳統能源專家將電動車視為電網的「新負擔」，擔憂數百萬輛車同時充電會癱瘓都市電力。但在能源自治的架構下，這個觀念被徹底顛覆：電動車不是純粹的消耗者，而是一個個高流動性、高密度的「移動儲能平台」。

這場變革的核心技術在於V2X（Vehicle-to-Everything，車輛對外供電），它細分為三個層次：

‧ V2H（Vehicle-to-Home）：你的車就是你家的超大備援電池。當夏季尖峰電價飆高，或者遭遇無預警停電時，電動車可以透過雙向充電樁，將車底盤龐大的直流電反向輸配給家庭客廳的冷氣與照明，達成家庭的臨時能源自治。

‧ V2G（Vehicle-to-Grid）：這是群體分散式儲能的終極型態。當城市迎來用電高峰、綠能停止發電時，停在停車場的數萬輛電動車可以透過車聯網集體「放電」給城市電網，賺取價差；等到深夜離峰電價便宜時，再開啟智慧充電。

‧ 行動電網概念 ：在偏遠地區或突發災區，多輛配備高壓平台的車輛甚至能組合成臨時的微電網，為關鍵基礎設施供電。

這種車聯網與能源網的深度融合，讓城市在面對極端氣候或電網故障時，多了一層由百萬輛EV所組成的「動態能源緩衝墊」。

智慧建築與家庭「微電網」：屋頂上的自主主權

能源自治的最後一哩路，最終會降落在我們每個人每天生活的空間—智慧建築與家庭。

過去，家庭的電費單是一張不可逆的帳單；但在2026年的今天，伴隨著家庭能源管理系統（HEMS）與屋頂光儲系統的普及，「家庭微電網（Home Microgrid）」已經在先進社區中悄然落地。

台達品牌長郭珊珊在展示實體與邊緣AI應用時指出：「今年COMPUTEX我們呈現了AI進入工廠、建築、交通等多元場景。」以智慧樓宇為例，系統整合 IoT感測器與物理模擬引擎，在環境天氣變化前，能預先計算太陽輻射與熱能，智慧調整遮陽、空調與照明，在維持舒適度的前提下，達成20%的節能。

一幅科技感十足的家庭能源自治圖景正在發生：屋頂上鋪設的高效率太陽能板在日間默默收集光能，這些能量流入儲能電池中。此時，家中的HEMS系統結合邊緣AI的主動預測技術，會自行指示智慧家電在太陽光最強、電力最過剩的時段自動運轉；在傍晚尖峰電價來臨時，系統則切斷外電網，改由家庭儲能電池與停在車庫的EV協同供電。

這種智慧調配讓每一戶家庭都擁有了不受制於大電網起伏的「能源自主主權」。

能源平台化：VPP與全新的商業模式

當工廠、車輛、家庭都成為獨立的能源自治結點時，一個巨大的痛點隨之而來：如何將這些成千上萬、零碎的分散式能源整合起來，發揮真正的商業價值？答案是：虛擬電廠（Virtual Power Plant, VPP）平台。

「AI不僅提升了運算需求，更徹底改變了資料中心與工業設施對電力、散熱、水資源及營運管理的要求。」AVEVA全球資深副總裁Doug Warren強調，面對高密度算力與分散式基礎設施的複雜度，產業正導入工業智慧，將數據、人工智慧與人類專業知識動態整合。

這催生出了全新世代的能源商業模式—「能源即服務（Energy-as-a-Service, EaaS）」：

‧ 電力自由交易：透過VPP平台，家庭與工廠不再只是付電費，他們可以參與電力現貨市場交易，在電價最高時出讓自己儲存的綠電，將能源轉化為真實的資產。

‧ 虛擬電廠調度：VPP能將全城市數萬戶家庭的儲能電池、工廠的自備綠能透過雲端演算法整合。在不影響任何人生活品質的情況下，數萬個微小動作匯聚成一股巨大的電力洪流注入電網，外加英飛凌與德州儀器（TI）在底層晶片端提供的微秒級高壓保護與即時能源監測，實現能源利用效率最大化。

誰將成為能源自治時代的新霸主？

在這場橫跨工廠到家庭的能源地殼變動中，新時代的「能源八陣圖」裡，各大勢力正各憑利器，爭奪這座未來王座：

1.半導體廠（晶片控制與材料的提供者）：英飛凌與德州儀器（TI）等巨頭全面掌握了Si、SiC、GaN三代半導體材料的底層密碼。沒有他們在微秒間處理高壓直流、安全隔離與超高頻轉換的功率晶片，所有的微電網與固態電力設備都只是無法運作的空殼。

2.電力設備與系統整合大廠（端到端基礎設施的建造者）：如施耐德電機、台達與神雲科技。施耐德電機旗下 Motivair 執行長 Rich Whitmore 在發表新型MCDU-70時表示：「資料中心的成功在於提供可擴展、可靠且高效率的基礎設施解決方案，以因應下一代AI工廠部署。」他們擁有的高壓直流配電與預製型模組化藍圖，是將零碎綠能拼湊成具有韌性微電網的工業基石。

3.AI平台與晶片大廠（大腦與生態系的制定者）：如NVIDIA。透過其強大的算力生態系與數位孿生平台，他們正在與硬體巨頭共同編寫未來智慧工廠與智慧城市的能源運行邏輯。

4.新能源與VPP新創公司 ：他們憑藉著靈活的算法、區塊鏈電力交易機制，正在以極快的速度切入社區、家庭與行動電網的最後一哩路，成為最具爆發力的敏捷戰略家。

結語

從高壓直流直入的AI算力工廠，到停在車庫隨時準備回饋電力的電動車，再到屋頂上透過AI主動預測天氣、調配家電的智慧家庭—能源自治的浪潮，正以不可逆的姿態重塑世界。

這場革命的終極技術走向，不再是單純追求「誰能發更多電」，而是「誰能以最精準的數據、最高效的半導體材料，在微秒之間調配每一毫安培的電流」。當電氣化、自動化與數位化在我們每個人生活的空間裡完美交融，人類社會將正式告別被動依賴大型中心化電網的舊時代，迎來一個每個人、每家工廠都能獲取自己「能源自主主權」的永續明日。

相關連結：https://www.ctimes.com.tw/DispArt/tw/AI%E5%B7%A5%E5%BB%A0/%E6%96%BD%E8%80%90%E5%BE%B7%E9%9B%BB%E6%A9%9F/%E8%87%AA%E4%B8%BB%E8%83%BD%E6%BA%90/%E5%8F%B0%E9%81%94/2607081851TF.shtml

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【感測、散熱、整合各就各位，台灣廠商在TADA展區填補車用子系統缺口】

Micro-Electronics 新電子雜誌

2026年07月07日

在2026 年Computex台灣先進車用技術發展協會（TADA）的主題展區，同時出現三家定位截然不同的廠商：做光纖生理感測的滙嘉健康、鑽研多孔金屬散熱材料的日本新創Lotus Thermal Solution、以及從車用電子起家轉向系統整合的系統電子。汽車電子的投資重心長期放在車外感知，但隨著車輛系統愈來愈複雜，車內駕駛狀態、動力模組散熱、以及方案能否實際導入客戶現場，逐漸成為另一批缺口。這三家廠商，各自切入了其中一個。

座艙裡的空白：從車外感知到駕駛生理

車外感知技術相對成熟，但駕駛本身的生理狀態，目前的車用感測系統幾乎沒有辦法持續監測。座艙攝影機涉及持續影像拍攝，隱私問題難以迴避；穿戴裝置則無法確保駕駛全程配戴。

滙嘉健康瞄準的就是這個缺口。該公司自行研發的nFOPT（非侵入式光纖生理監測）技術，把光纖直接鋪在座椅坐墊或方向盤內部，利用光纖對細微擾動高度敏感的特性，在駕駛無需穿戴任何裝置的情況下，持續偵測心跳、呼吸和體動，再從光訊號差值解析生理參數。

滙嘉健康總經理姜昱有表示，這些數值可以結合AI模型，作為疲勞駕駛或突發身體不適的輔助判斷依據。他也指出，生理訊號和駕駛狀態之間並非單一因果，酒駕或心臟不適不能只憑心率直接判定，仍須綜合多項指標，加上臨床研究和場域驗證才能落地。這項技術原先應用在醫療照護領域，累積的監測與異常辨識經驗，成為滙嘉健康跨入智慧移動市場的基礎。

從蓮藕結構到電動車散熱：材料技術的跨場域遷移

AI晶片功率密度持續提高，資料中心散熱設計壓力隨之升高；電動車的逆變器和功率模組發熱量同樣快速增加，部分車廠已規畫500 瓦等級的散熱需求。

Lotus Thermal Solution的切入點在材料本身。這家源自大阪大學研究成果的日本新創，核心技術是在銅材內部形成大量平行排列的微細孔洞，截面看起來像蓮藕，因此稱為Lotus結構。大量孔洞顯著增加金屬的熱交換面積，讓熱量能更有效率地傳遞給冷卻介質；這個結構也可以導入均熱板（Vapor Chamber）等新世代熱管理元件，提升蒸發冷凝效率。

此次展出的應用是雙相浸沒式冷卻搭配NVIDIA GPU的散熱方案，Lotus多孔結構在其中扮演沸騰促進器，提高晶片表面的氣化核心密度。社長井手拓哉坦言，車用認證週期長，現階段優先在AI伺服器應用建立實績，再逐步拓展至車用市場，並積極與台灣伺服器供應鏈合作。

系統電子解決的問題不是「技術有沒有」，而是「技術能不能進到客戶現場」。該公司成立於1977 年，從鍵盤製造轉向車用電子，胎壓偵測器（TPMS）是延續至今的產品之一。在製造端累積的強固設計與整合能力，讓它得以延伸出車用行動事業部，以高通（Qualcomm）平台切入邊緣AI影像辨識和無人機地面控制站。

車用行動事業部副處長王勝賢指出，硬體做出來不算最難，真正困難的是把方案實際導入到客戶現場——不同需求各異、客製化耗時，多數客戶開口就要求99.98%以上的準確率。系統電子依需求從板卡出發，必要時從板端、開模一路做到SMT表面黏著貼裝；選擇高通而非輝達（NVIDIA）或英特爾（Intel），是因為低功耗和體積優勢對邊緣裝置更關鍵。

供電端由子公司電統能源（Power Tank）負責。電統能源2018 年起供應某半導體大廠的不斷電系統（UPS）鋰電池模組，近期也切入電池備援單元（BBU）系列，對應AI資料中心普遍採用的ORV3（Open Rack V3）開放機架架構。王勝賢指出，邊緣AI的影像辨識整合能力與電統能源的能源管理模組，未來都有機會往車用場景延伸，逐步擴大系統電子在汽車生態圈的產品線布局。

從這三家廠商來看，TADA展區集結的是感測、熱管理、系統整合三個子系統各有廠商進場的現況。落地進度各有遠近：系統電子的TPMS與電統能源的UPS業務已在線，滙嘉健康的光纖感測仍在臨床驗證，Lotus的車用布局則尚在建立伺服器端實績。TADA展區的意義正在於讓不同層次的解決方案出現在同一個場域裡。

相關連結：https://www.mem.com.tw/%E6%84%9F%E6%B8%AC%E3%80%81%E6%95%A3%E7%86%B1%E3%80%81%E6%95%B4%E5%90%88%E5%90%84%E5%B0%B1%E5%90%84%E4%BD%8D%EF%BC%8C%E5%8F%B0%E7%81%A3%E5%BB%A0%E5%95%86%E5%9C%A8tada%E5%B1%95%E5%8D%80%E5%A1%AB/

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【整合液冷/800V供電/感測分析 資料中心跨越散熱極限】

 新電子雜誌

2026年07月02號

作者 Donal McCarthy

在資料、AI和複雜運算任務需求爆增的推動下，資料中心正經歷快速轉型與擴張。伺服器機架中硬體密度的不斷提高，使資料中心面臨兩項關鍵挑戰：如何高效供電和散熱。

在現代AI系統中(尤其是專為AI與機器學習打造的系統)，大量運算資源被壓縮於愈來愈有限的空間內。更多的電晶體、更密集的GPU叢集和高性能加速器，不僅導致功耗攀升，也使得有限空間內的熱累積問題愈發棘手。

資料中心的瓶頸已從機房面積和供電變成散熱能力。放眼整個產業，從傳統營運業者到超大規模雲端服務商，此一散熱管理轉折點正迫使業界從根本上重新思考系統的設計、管理和最佳化方式。

「散熱牆」困境

密度持續快速提升

傳統機架的運行功率在數十千瓦等級。AI工作負載，例如ChatGPT就需要40kW到60kW的GPU機架功率。新興的超大規模AI工廠專為AI訓練和推理而建造，單機架功率已突破100kW，未來的目標更是直指500kW乃至1MW。

風冷無法有效擴展

空氣是低效的傳熱介質。在高算力密度下，空氣無法迅速帶走熱量，只能提高氣流速度、風扇功率和機架級複雜度，但這種做法無法持續。單機架功率超過約50kW至100kW時，傳統CRAC (Computer Room Air Conditioner )/ CRAH (Computer Room Air Handler) 系統既不可行又不划算。

熱風險不斷放大

散熱不足會導致性能下降、元件壽命縮短和營運成本增加，正成為限制性能、系統可用性及容量的主要因素。每多花一瓦電在散熱，就少一瓦電在算力。

重新思考供電與散熱

隨著處理器功率的增加和晶片密度的提升，系統發熱量超出了傳統風冷系統能夠高效或經濟應對的極限。此一瓶頸促使資料中心採用液冷技術，從根本上重新設計散熱管理，使散熱效率顯著優於傳統風冷系統。如今，散熱技術與供電、機架佈局和氣流設計協同發展。正是這種系統化整合，使超大規模AI資料中心得以突破既有的密度限制。

液冷方案

液體憑藉優異的導熱性能，能夠在熱源處直接帶走熱量。雖然採用液冷會帶來額外的複雜性和成本，但這種轉型已經勢不可擋。超大規模雲端服務商正在建置100%液冷式設施。現有資料中心則採用混合策略：高密度機架採用液冷，其他區域保留風冷。液冷不僅對解決當下熱負荷問題非常重要，更是各種規模的資料中心持續支撐AI工作負載增加的關鍵。

提升供電效率降低熱損耗

營運業者必須在移除熱量與防止熱量產生之間取得平衡。這不僅是一個熱管理問題，更涉及整個供電鏈路。更關鍵的手段是從源頭抑制熱量產生：透過提高電源轉換效率、減少阻性損耗、電壓調節最佳化，減少以熱能形式損耗的能源。如此一來，散熱壓力在成為問題之前，就已經被提前化解。

為未來賦能：800V直流配電

AI大規模叢集機架對傳統電力系統構成嚴峻挑戰：12V、48V和415VAC依賴大量銅線、笨重的電源單元和效率低下的轉換鏈路，這些都會增加發熱量。業界正向800V直流供電架構，目的是降低導體用量、降低阻性損耗並簡化供電鏈路。

ADI為800V直流架構提供了熱插拔控制器、高效DC-DC轉換、電源監控和進階保護功能，確保供電穩定高效。

智慧監控與維運

先進的監控功能可即時追蹤電壓、電流和溫度，進而實現資源精準分配。當散熱泵無需全速運行時，若仍讓其保持滿負荷運轉，將造成不必要的能源浪費。透過高精度計量元件及低雜訊放大器等關鍵元件量測電流分流訊號，是實現高效率供電與散熱管理的重要基礎。

為了確保可靠性，營運業者通常將系統運行功率控制在99.95%左右，而非100%。ADI監控解決方案會即時追蹤這些功率變化，讓營運業者能夠動態調整負載結構，在性能與系統壽命之間取得平衡。

AI的進步，一方面加劇了對電力與高效能資料中心的需求，另一方面也提供了高效管理這些需求所需的智慧。AI扮演著智慧助理的角色，透過處理感測器資料來識別模式、預測故障並自動完成調整，進而提升維運效率。因此，營運業者能夠在當機前偵測到異常情況，並根據即時工作負載動態調整散熱策略， 將被動維護轉變為主動管理。

在機架層面，一系列專用元件使性能提升成為可能：

1. 熱插拔控制器和保護IC：管理熱插拔作業流程，限制衝擊電流，防止尖峰，偵測故障，確保安全運行，這些對800V供電和兆瓦級負載非常重要。

2. 電壓調節和DC-DC轉換：利用高效率穩壓器和多相控制器，將800V直流電壓降至GPU、CPU、記憶體和元件所需的電壓。ADI解決方案可優化轉換效率，將損耗和熱負載盡可能降低。

3. 遙測監控和熱監測：在高密度環境中提供即時可見性和控制，使營運業者能夠發現問題並管理系統熱限制。

4. 電池和電容備用電源系統：能夠監控為IT機架供電的背板電壓。當電力發生波動或中斷時，這些系統會根據需要提供電力或吸收電荷。ADI的電池管理解決方案最初為汽車應用開發，能夠在電源切換期間確保不間斷運行。

 

這些元件共同支撐起穩定的高壓分配和精準的功率/熱控制，使高密度液冷機架變得實用、安全且易於管理。

智慧資料中心商業效益

1. 液冷技術帶來的效率提升，使整體能源需求降低15%至20%[1]

2. 效率提升，表示電力成本降低

3. 減少15%至21%的碳排放，同時降低了水資源和輔助電力功耗[1]

4. 新的架構和先進技術促進資料中心實現顯著的效能提升

5. 高精度感測和AI驅動的維護有助於減少停機時間並延長設備壽命

6. 智慧控制系統根據需求調配資源， 提升能源利用效率

7. 液冷技術可實現更高的算力密度

企業和組織採用這些方法後，通常能夠降低營運成本、減少故障次數，並穩步推進永續發展目標的實現。隨著整體營運規模的擴大，由此帶來的效益也會放大。

未來的資料中心將是一個精密協同的生態系統，從電源管理、感測技術到光學連接和電池管理，各類先進元件無縫配合。如此系統化整合既能因應當下的挑戰，又能支撐未來的運算需求。無論是改造老舊設施還是規劃新建專案，液冷技術能在各種規模的資料中心發揮關鍵作用，使資料中心繼續作為數位創新的關鍵樞紐。

資料中心的轉型，不僅聚焦於散熱管理與能源效率提升，更著眼於支撐未來持續成長的AI運算需求。

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