AI 散熱的下一波機會,會從哪裡來?

圖片來源:優分析產業數據中心

隨著 Blackwell、Rubin 等平台功耗與封裝尺寸持續放大,均熱片、補強框與水冷板的單價及使用量同步提升,率先切入高階晶片散熱的健策(3653-TW),也因此成為市場最具代表性的受惠者。

但現在值得關注的,不只是既有龍頭還能成長多少,而是當 AI 運算架構與散熱技術進入下一次轉折時,是否會出現新的供應鏈機會。

新進者的機會

2026年07月24日(優分析/產業數據中心報導)⸺ 高階 AI 晶片的散熱零組件,不像一般標準零件。

每一代晶片都必須依照封裝尺寸、功耗與散熱需求重新設計,再經過晶片商、晶圓代工廠與封測廠長時間驗證。

因此,一旦某個平台開始大量出貨,客戶通常不會輕易更換已經完成驗證的供應商。

也因為如此,真正容易出現新供應商的時間點,通常有下面幾種情況。

第一,像是 Blackwell 升級到 Rubin,再往 Rubin Ultra、Feynman 發展,每一次平台升級,都可能改變封裝尺寸、晶片數量與散熱架構,因此需要重新送樣與認證。

第二,是過去市場幾乎都圍繞 NVIDIA GPU,因為大型語言模型訓練需要大量平行運算能力。

但隨著 AI 應用逐漸從模型訓練走向大規模推論(Inference),資料中心開始同時配置 GPU、CPU,以及 Google TPU、AWS Trainium、Broadcom ASIC 等各種客製化 AI 晶片。

高階散熱需求,也因此擴大到整個 AI 運算平台。這也是一詮近年最大的成長來源。

第三,則是當 AI 晶片需求快速增加,客戶除了追求技術能力,也會希望降低單一供應商的依賴或地緣政治風險,因此開始培養第二供應商。


(資料來源:優分析產業數據中心)

目前健策仍是高階 AI 散熱的領先者,不僅已布局 GPU、CPU、ASIC 等主要平台,也正積極發展水冷板與 MCL 等封裝級散熱產品。

一詮(2486-TW) 則屬後進者,但已成功切入 Google TPU、AWS Trainium、Broadcom AI ASIC 等平台,並同步投入均熱片、補強框、水冷產品與 MCL 技術開發。

(延伸閱讀:一詮(2486) 營收持續創高,結構性利多才剛開始?下一波成長還有哪些機會?)

散熱也開始往封裝內部靠近

AI 晶片不只功耗愈來愈高,封裝尺寸也持續放大。

當更多裸晶、HBM 與不同功能晶片被整合在同一個封裝內,基板更容易因為熱脹冷縮而翹曲,因此用來擴散熱量的 Lid,以及支撐封裝、抑制翹曲的 Stiffener,都必須做得更大、更厚,結構也更複雜。

這代表 AI 散熱零組件的成長,不只是出貨量增加,單一晶片所使用的散熱零組件價值也會同步提高。

不過,當晶片功耗從約 1,800W 持續往 2,300W,甚至 3,000W 發展,單純把水冷板做得更大、增加水流量,散熱效果也會逐漸接近極限。

因此,下一步的方向不是只讓水冷板變強,而是讓冷卻液更接近晶片。

MCL(Microchannel Lid,微通道蓋板)就是把原本分開的 Lid 與水冷板整合在一起,讓冷卻液可以直接在更靠近晶片熱源的位置流動,藉此縮短熱量傳遞的距離、降低熱阻,也有助於縮小散熱模組高度。

因此,健策與一詮都把 MCL 視為下一階段的重要產品。這也顯示 AI 散熱技術正從過去的系統層級水冷,逐步往更靠近晶片的封裝級散熱發展。

從 GPU 擴展到 ASIC,讓一詮成功找到第一波成長機會;而當散熱技術從傳統均熱片與水冷板,進一步走向 MCL 等封裝級散熱時,也可能再次迎來新一輪供應鏈重整。

對投資人而言,真正值得觀察的,是下一次技術換代時,誰有機會順利完成驗證、切入新的平台,成為下一個受惠者。

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