ASUS液冷技術PUE1.18是這篇文章討論的核心
2026 液冷革命：ASUS 如何以直接液冷技術將資料中心 PUE 壓到 1.18？ NVIDIA GB200 NVL72 散熱實測分析
💡 核心結論：AI 運算密度超越氣冷極限，液冷成為 2026-2027 年資料中心主流；ASUS 以 D2C 技術達成 PUE 1.18，預計全球液冷市場將於 2027 年突破 150 億美元。
📊 關鍵數據：
- 2024 年全球資料中心用電量達 415 TWh（占全球 1.5%），IEA 預測 2030 年將翻倍。
- ASUS 為台灣 NCHC 部署的液冷 AI 超級電腦 PUE ≤ 1.18，較傳統氣冷（PUE 1.6-1.8）節能 30% 以上。
- 2026 年 NVIDIA GTC 大會將首次展示 ASUS 液冷生態系統，涵蓋 NVIDIA Vera Rubin NVL72 架構。
- 2027 年全球液體冷卻資料中心市場預測規模：152 億美元（CAGR 24.3%）。
🛠️ 行動指南：資料中心營運商應於 2026 年啟動液冷试点計劃，優先針對 AI/ML 工作負載機架進行 D2C 改造；選擇具策略合作夥伴（如 Schneider Electric、Vertiv）背書的解決方案以降低風險。
⚠️ 風險預警：液冷技術初期投資成本高於氣冷 20-30%，冷卻液洩漏風險管理不善可能導致伺服器損壞；缺乏標準化介面可能造成供應商鎖定。
引言：當 AI 算力撞上物理極限，散熱成為新戰場
根據國際能源署（IEA）2024 年報告，全球資料中心用電量已達 415 TWh，佔全球電力需求約 1.5%。隨著 OpenAI、Anthropic 等公司掀起的大語言模型（LLM）訓練與推論需求爆發，單一 AI 工作負載的功耗密度已突破 50 kW/機架，這數字在五年前僅為 10 kW/機架。傳統氣冷技術的散熱極限約為 20-30 kW/機架，這意味著若不採用液冷，未來三年的 AI 資料中心將面臨熱崩潰風險。
觀察到台灣國家高速網路與計算中心（NCHC）近期 deploy 的全液冷 AI 超級電腦，ASUS 提供從散熱設計到系統整合的一站式方案，結合 NVIDIA HGX H200 與 GB200 NVL72 叢集，成功將 PUE（電源使用效率）控制在 1.18，較傳統氣冷資料中心（PUE 1.6-1.8）節能超過 30%。此案例成為 2026 年液冷技術落地的最佳實證。
ASUS 如何打造全液冷 AI 超級電腦？台灣 NCHC 案例深度解析
ASUS 液冷解決方案的核心在於整合硬體、散熱元件與能源管理系統。根據官方資料，該方案包含三大配置：
- Direct-to-Chip (D2C)：冷卻液直接接觸 CPU/GPU 晶片，移除熱源效率比傳統氣冷高出 10 倍以上。
- 列間 CDU（Cooling Distribution Unit）：在機櫃列之間部署冷卻分配單元，缩短冷卻路徑，降低寄生損耗。
- 混合式配置：針對非 AI 高密度負載機架，採用後門熱交换器（Rear Door Heat Exchanger）與 D2C 混 Brigadoon
ASUS 的策略夥伴包括 Schneider Electric（供電與能源管理）、Vertiv（CDU 系統），以及 Auras Technology、Cooler Master 等精密元件供應商。這種生態系統整合能力確保大規模部署時的穩定性與效能。
Pro Tip：解析 ASUS D2C 技術的三層散熱架構
直接液冷的關鍵在於「熱介質」與「泵送系統」的設計。ASUS 採用 dielectric fluid（絕緣冷卻液），允許冷卻液直接灌溉處理器而不產生短路風險。第一層：GPU/CPU 整合冷板（Cold Plate）；第二層：機櫃級 CDU 維持液溫 45-50°C；第三層： Facility-level 熱回收系統將廢熱轉供大樓空調。此三層設計讓 PUE 低於 1.2 成為可能。
NCHC 案例數據佐證
台灣國家高速網路與計算中心（NCHC）的旗艦 deployment 是 ASUS 液冷技術的首度大規模驗證。該部署結合：
- Nano4 NVIDIA HGX H200 叢集
- 最新 NVIDIA GB200 NVL72 系統
採用 DLC（直接液冷）技術後，系統峰值功耗為 100 kW/機架，但實際熱萃取率達 95%，僅剩 5% 熱能需依賴輔助氣冷。這使得 PUE 值精準控制在 1.18，同時提供極致算力。
直接液冷（D2C）技術原理：為什麼能將 PUE 壓到 1.18？
PUE（Power Usage Effectiveness）的計算公式為：資料中心總耗電 / IT 設備耗電。傳統氣冷資料中心的 PUE 約 1.6-1.8，表示每消耗 1 kW 的 IT 電力，需要額外 0.6-0.8 kW 用於冷卻、損耗與備援。
液冷如何降低 PUE？關鍵在於：
- 消除冷卻 Fans：伺服器內部的 Fans 佔 IT 负载 5-15%，液冷可完全移除。
- 熱交換效率提升：液體熱容約為空氣的 4,000 倍，同樣體積的冷卻液可攜帶更多熱能。
- 降低 chiller 負載：液冷出水溫度可達 45-50°C，允許使用 free cooling 或蒸發冷卻，大幅減少壓縮機運轉時間。
Pro Tip：冷卻液選擇 dielectric 與非 dielectric 的取捨
Dielectric fluid（如 3M Novec）絕緣但熱容較低，適合直接晶片灌溉；非 dielectric（如礦物油）熱容高但需防止洩漏導致短路。ASUS 採用 dielectric 是為降低意外風險，但設計上需更精密控制流量與壓力。
NVIDIA Vera Rubin NVL72 與 GB200 NVL72：下一世代 AI 資料中心的散熱需求
NVIDIA 在 2025-2026 年歡送的 GB200 NVL72 系統是第一個真正需要液冷的 AI 平台。每台 GB200 NVL72 機架搭載 72 顆 Blackwell GPU，峰值功耗達 120 kW/機架。若以氣冷設計，風扇噪音將超過 100 dBA，且熱密度超出空氣對流極限。
ASUS 宣布將為 NVIDIA Vera Rubin NVL72 架構（推測為 Blackwell 後繼平台）提供最佳化液冷熱管理功能，這顯示 ASUS 已取得 NVIDIA 的早期硬體設計文件（reference design），能針對 GPU 供電與記憶體位置設計專用冷板。
Pro Tip：NVL72 的液冷設計挑戰在纜線與電源
NVL72 內含 72 顆 GPU，每顆需独立的液冷供電與控制線。ASUS 必須設計抗高溫、耐彎折的軟體化冷卻管路，並管理纜線走廊避免熱點。此外，GPU 電源模組的散熱面積有限，冷板需兼顧供電 VRM 與 GPU 晶片本身。
ASUS 將在 2026 年 3 月 16-19 日於美國聖荷西舉行的 NVIDIA GTC 大會首度展示液冷生態系統。這不只是一個解決方案，更是一個包含施耐德電機（Schneider Electric）的電源管理、Vertiv 的 CDU、以及 Auras Technology 的精密冷板在內的完整生态系。
2027 液冷市場規模預測：資料中心的能源效率軍備競賽
根據 Market Research Future 與 Grand View Research 的綜合預測，全球液體冷卻資料中心市場將從 2024 年的約 52 億美元增長至 2027 年的 152 億美元，複合成長率（CAGR）達 24.3%。
驅動因素包括：
- AI/ML 訓練集群：大規模 GPU 叢集的散熱瓶頸。
- 永續規範：歐盟與美國的資料中心 PUE 法規趨嚴，要求 ≤ 1.5。
- 總擁有成本（TCO）：液冷長期節能用電成本，投資回收期約 3-5 年。
- 边缘資料中心：空間限制下，液冷方案更緊湊。
ASUS 此次切入液冷市場，不僅為了 NVIDIA GTC 的展示效果，更是為了在 2027 年的數百億美元市場中取得先發優勢。
常見問題
液冷資料中心會洩漏嗎？如何管理風險？
液冷系統採用dielectric fluid，即使洩漏也不會導致短路。現代設計包含多重防護：管路內層為 PTFE 耐腐蝕材質，外層 reinforced with Kevlar；機架內設 leak detection 傳感器，一旦偵測異狀自動關閉泵浦。Auras Technology 等供應商已提供 zero-leakage 認證組件。
PUE 1.18 是否可長期維持？會隨負載變動嗎？
PUE 1.18 是在满载 AI 工作負載下的最佳化數值。實際運行中，若 IT 負載低於 70%，設施損耗佔比會略升，PUE 可能上升至 1.22-1.25。ASUS 的能源管理系統會動態調整泵浦轉速與冷卻液流量，確保全年平均 PUE 維持在 1.25 以下。
為什麼需要等到 2026 年才全面部署液冷？
技術成熟度曲線顯示，液冷關鍵元件（如冷板、CDU）的成本在 2024-2025 年還是氣冷的 1.5-2 倍。但隨著 NVIDIA Blackwell 與後繼平台的功耗持續攀升，2026 年成為臨界點：若不採用液冷，資料中心建設成本（特別是電力與空調）將超過伺服器本身。ASUS 此時推出整合方案，正好對應市場需求轉換。
參考文獻與延伸閱讀
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