昔日東方行業剖析：AI「爭電」引爆散熱商機
人工智能（AI）技術的持續發展，帶動電力需求激增。國際能源機構（IEA）預計，由2022到2026年，美國數據中心的耗電量約佔美國總電力需求的6%，即足夠2,400萬戶美國家庭一年的用電量。另據美國Uptime Institute預計，到2025年AI業務在全球數據中心用電量中的佔比將從2%大增至10%。
在強烈的「爭電」趨勢下，是龐大的能源需求，料太陽能及儲能需求有望藉着與AI發展緊密而受惠。據ICC鑫欏資訊推算，在AI對於儲能需求的影響下，預計到2030年，全球電化學儲能需求將由2023年的188Gwh（吉瓦時）增至1,120Gwh，並在隨後呈現爆發式的增長，料上海電氣(02727)、寧德時代等相關企業有望受惠。
數據中心冷卻需求巨大
同時，AI迭代下持續運行的數據中心發熱量巨大，大量AI訓練將帶來對更強算力中心及匹配的散熱能力需求，亦有大規模的水源消耗來自於冷卻需求，並為冷卻系統帶來更高需求。弗吉尼亞理工大學研究指出，Meta公司在2022年使用了超過260萬立方米的水量，主要用作為數據中心提供冷卻。
現今大多數全球數據中心均使用風扇進行空氣循環降溫，但面對功率愈來愈大的晶片，已正瀕臨其所能實現的散熱極限。密集的AI訓練需要大量的能量引入冷空氣，在後端捕獲熱量並將其恢復到合理的溫度，不僅需要預留「通風」空間而影響服務器機架密度，散熱上的電量消耗亦遠超出為系統本身供電所需。
而液體在傳熱及熱容量方面的優勢，「液冷」可更高效的進行冷卻，在相同體積下較空氣多吸收逾3,000倍的熱量。同時，「液冷」毋須空氣散熱的空間消耗，可實現最大化密度的需求，提高每個機架的計算量。
液冷系統增長空間廣闊
高盛預計，服務器冷卻市場規模將從2024年的41億美元，增長到2026年的106億美元，而「液冷」在AI服務器中的滲透率有望由今年的23%大幅升至2026年的47%，並或將因其設計的複雜性帶來更高利潤。
除近期較受注目的美國Vertiv（VRT）外，中興通訊(00763)、川潤股份及佳力圖等都有相關布局。連同降低碳排放的需要，料「液冷」等更高效的冷卻系統未來具廣闊空間，相關產業鏈可留意。
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