人工智慧（AI）不斷發展，資料中心冷卻需求也跟著上升。最新報導，許多主要科技公司全力以赴建設更大型 AI 模型，但卻面臨越來越重要的問題：資料中心過熱。「AI 超級工廠」出現後，此趨勢幾年內更會加劇。傳統資料中心維護和冷卻系統已無法滿足需求，若過熱停機，每分鐘可能造成高達 9,000 美元損失。
為了跟上高密度GPU集群步伐，升級資料中心越顯重要。液冷為現在主流解決方案之一，若建設得當，對AI用電力安全幫助越強。2023年美國資料中心消耗4.4%電力，到2028年更會增加三倍。AI模型訓練需數千顆強大晶片以最大容量運行，耗能驚人。
AI推理也依賴GPU，並造成大量餘熱。高能耗需求導致資料中心超出建議溫度範圍，使硬體損壞、非計劃性停機和昂貴維修費。傳統氣冷系統無法滿足下代AI需求，液冷故脫穎而出成為第一順位選擇。液冷能專為特定中央處理單元（CPU）和圖形處理單元（GPU）設計，提升整體熱管理效率，並減少冷卻基礎設施佔用空間。
儘管液冷有多項優勢，但安裝並非易事。系統需定期檢測污染物，並維持冷卻劑化學成分以防止腐蝕和造成沉積物。現代漏水檢測系統也不可少，以確保資料中心商馬上收到警報，保護敏感設備，避免昂貴的維修費。目前53%的IT領導者表示管理高密度AI基礎設施有技術或人力資源缺口，導致成本高昂的失誤和非計劃性停機。
AI使用率不斷增高，冷卻系統不再是選擇性設備，而是一開始就須納入設計、預算和團隊計畫。現在投資下代冷卻基礎設施的資料中心商，就能更有效部署強大AI系統，佔據先機。液冷系統不只是設備升級，而是決定哪些公司能實現AI承諾的基礎。
（首圖來源：shutterstock）
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