AI伺服器供應鏈秀機櫃與液冷，訂單量產能否接上

 

OCP高峰會聚焦Vera Rubin與機櫃級液冷

今年OCP全球高峰會上，台灣伺服器供應鏈集中展示新一代AI基礎設施。產品主軸涵蓋輝達(NVIDIA) Vera Rubin平台、機櫃級系統與液冷散熱，反映AI運算密度與功耗同步攀升後，資料中心設計正進入新一輪升級。

過去伺服器供應鏈多以單機與零組件分工，如今客戶需要整座機櫃共同處理運算、網路、供電與散熱。競爭單位已擴大到整座機櫃，代工廠的系統整合能力也因此受到更多關注。

 

鴻海、技嘉與緯穎展示機櫃整合能力

鴻海(2317)集團透過鴻佰科技展出NVIDIA Vera Rubin NVL72平台與MGX架構。鴻騰精密則聚焦高速互連、供電與散熱，呈現集團從連接元件延伸至完整運算系統的布局。

技嘉(2376)旗下技鋼帶來符合OCP規格的機櫃，整合運算與管理節點，同時展示Groq 3 LPX機櫃。緯創(3231)與緯穎(6669)聯手推出NVL72全液冷平台，鎖定AI訓練、推論與AI Factory所需的高效能基礎架構。

這些展品顯示，台灣廠商已能把晶片平台轉化為可部署的機櫃級方案。垂直整合範圍持續擴大，從主機板與伺服器組裝，延伸至高速互連、電力配置、管理節點及散熱系統。

 

無水式兩相液冷拓展高密度部署選項

散熱是本屆高峰會的另一條主線。微星(2377)推出48RU機架級系統，也展示採用NVIDIA DGX Station平台的桌上型AI超級電腦，涵蓋大型資料中心與較小型部署環境。

華碩(2357)發表面向代理式AI的新伺服器，以及採用全液冷架構的AI POD。神達(3706)旗下神雲科技則展示模組化資料中心，並與合作夥伴推出無水式兩相液冷技術，增加高功耗設備進行規模化部署的可行方案。

液冷需求升高，來自單櫃功率密度持續增加。氣冷系統面對高密度GPU叢集時，散熱效率與能源使用都會受到限制。液冷逐步成為系統設計的一部分，供應商需要在伺服器開發階段，同步處理管路、冷卻介質、維護與安全性。

 

AI基礎建設進入標準化與模組化階段

各家廠商的共同方向，包括高密度運算、機櫃級整合、先進散熱與模組化資料中心。OCP開放運算標準可降低不同設備之間的整合難度，也有助於雲端服務商加快建置與擴充速度。

從資本支出的角度看，AI資料中心投資已從GPU採購延伸至電力、網路、散熱與機房工程。AI資本支出涵蓋範圍更廣，台灣供應鏈能參與的環節隨之增加。展會目前能確認的是技術與供應能力，營收貢獻仍要等待客戶驗證、量產排程與實際部署。

 

平台集中與資本支出延續性仍需追蹤

本屆展品高度圍繞NVIDIA平台，顯示輝達仍掌握AI伺服器生態系的重要規格與升級節奏。這有利於供應鏈集中資源開發，也讓產業對單一平台及少數大型雲端客戶資本支出的依賴升高。

我會持續觀察三個方向：Vera Rubin平台能否按規畫導入、液冷方案能否由展示轉向大量部署，以及大型科技公司的AI資本支出能否延續。若訂單、量產與資料中心建置同步推進，機櫃整合與散熱需求有望持續擴張；若雲端業者調整投資節奏，供應鏈也可能面臨規格投入先行、營收認列遞延的壓力。題材集中化仍是主要警訊，技術展示需要由實際訂單與企業獲利接續確認。