冷卻設備為何也成為 800V DC 的討論對象

Trane 指出，傳統交流供電的冷卻系統，在驅動壓縮機、泵與風扇時需經過多段電力轉換，每一段都會產生損耗；直接接受 800V DC 輸入，可減少這些轉換損耗。Trane 以典型 200 MW 資料中心估算，這項效率提升最多可釋出 1.8 MW 的運算容量，相當於最多十五座 120 kW 機櫃，或三座 600 kW 機櫃，此為 Trane 的估算。

NVIDIA 於 2026 年 8 月表示，800V DC 正被發展為擴充 AI 工廠的新電源架構。產業媒體 Converge Digest 認為，Trane 的展示把同一個直流方向，從運算機櫃延伸到機械冷卻設備。該媒體也指出，Trane 尚未宣布量產版 800V DC 冷水機組、客戶部署、價格或供貨時間，這項展示也不代表未來的 AI 資料中心將全面採用直流。

電源與散熱走向整合，對設備設計意味著什麼

以下為編輯觀點。Trane 的技術長表示，AI 工作負載正推升資料中心的功率密度。當電力與冷卻愈來愈需要被視為同一個系統來規劃，周邊的實體設備也會受到影響，包括設備佈局與空間規劃、元件與維修的可及性、線材與管路的走線與維修空間，以及機箱與機櫃結構如何配合客戶指定的冷卻方案。這些是設計上的考量，並非對特定產品能力的宣稱。

弘國科技的觀點：機構設計如何跟上電力與冷卻的演進

在弘國科技，我們的產品組合包括 1U、2U 和 4U 機架式機箱、ATX 嵌入式機箱與滑軌。需要說明的是，我們的官網並未列出 800V DC 冷水機組、電力轉換系統或液冷設備；Trane 的展示屬於產業動態，並非我們的產品或能力。

從我們的角度看，機箱是整體系統中的機械結構部分，其內部配置、走線空間與維修動線，會受到客戶所選電源與冷卻方案的影響。我們認為，機構設計與基礎設施需求之間的協調相當重要，尤其在客戶規格持續演進時，設備設計需要保有調整的彈性。對設備製造者而言，這項發展提醒我們，持續關注電力與冷卻架構的變化，並將其視為機構設計的輸入條件，是工作的一部分。

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AI 機櫃密度，正在改變電力傳輸的瓶頸 

NVIDIA 指出，瓶頸不只是瓦數，而是電力如何從電網送到 GPU。在傳統配電中，電力以交流電（AC）自電網進入並經過多次轉換，機櫃愈密集，每次轉換增加的損耗與複雜度就愈明顯。800 VDC 則以較高電壓、直流方式配電，讓電網與加速器之間的轉換階段減少。OCP 的文章補充，較高電壓可用較少導體傳輸相同電力，電流較低，有助於減輕纜線與導體的負擔。 

從機櫃電源到資料中心架構 

NVIDIA 描述的分階段路徑 

NVIDIA 提出三個階段：預計 2026 下半年推出、可與 MGX 相容的 800 VDC 電源機櫃，採混合架構，可裝入既有 AC 設施，將 800 VDC 送至同排運算機櫃，無須變更建築電力系統；預計 2027 年提供的列電力中心，透過架空 800 VDC 匯流排，單排最高支援 2 MW；以及針對新建設施、由電網直接轉換為 800 VDC 的 DC 電源區塊。以上時程與規格均為 NVIDIA 所述。 

OCP 的標準化與安全 

OCP 的文章說明，800 VDC 並非取代既有 AC 設施，而是可與之並存的另一種部署選項，並指出團隊正與 UL Solutions、NFPA、IEEE 與 IEC 合作，推進全球部署所需的安全認證與法規框架。NVIDIA 則表示，已有超過 80 家設備與基礎設施公司依相關規格開發產品。 

電源架構改變的，不只是電源 

以下為產業分析觀點。OCP 描述的側置電源機櫃設於運算機櫃旁，並以足夠的交流電容量與列空間為前提；匯流排、連接器與 DC-DC 轉換器等環節，也各有供應商投入。當電源硬體移入機櫃與列，機櫃內外的空間配置、散熱與維修動線，都得重新規劃。 

弘國科技的觀點：機架式機箱與機構相容性 

在弘國科技，我們的產品組合包括 1U、2U 和 4U 機架式機箱，以及 ATX 嵌入式機箱和滑軌。雖然這些產品並非 800VDC 元件，且我們的網站也沒有提供相關的電氣規格，但其相關性在於它們屬於機架基礎設施的機械結構部分。 

當電源架構、散熱與機櫃配置同步演進，機架式機箱的高度與內部配置，以及滑軌的承載與相容性，都會因機櫃與平台而異。我們的觀察是，這類機構需求宜在機櫃設計階段就與客戶討論並及早驗證，而不是等到採購尾端才處理。對以機架式機箱與滑軌為產品線的弘國科技而言，理解客戶機櫃的實體限制，是在電源架構演進中較務實的定位。 

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GPU 之外，部署仍取決於整個機櫃 

加速器要真正發揮效益，還需要完整的安裝、供電、散熱與維護系統。NVIDIA 表示，其 Vera Rubin NVL72 MGX 設計採用 100% 液冷運算托盤，並以電路板中板取代纜線連接，機櫃則搭配 45°C 液冷與液冷匯流排。TrendForce 於 2026 年 8 月預估，AI 晶片液冷滲透率將由 2025 年約 33% 升至 2026 年的 53%，並預期 NVIDIA GB／VR 機櫃級方案出貨量在 2026 年倍增。 

數據反映的趨勢與限制 

DIGITIMES 指出，三個類別的成長幅度存在明顯差異，反映 AI 機櫃供應鏈不同環節的需求正在快速變化。其中，導軌組的快速成長尤其值得留意。 

就本文分析而言，三個類別分別對應高密度機櫃的三項實體需求：散熱、供電，以及設備的安裝與維護。 

不過，仍需審慎解讀這些數據。這些類別的營收可能也包含非 AI 產品，而成長率本身無法反映各類別的市場規模或具體成長來源。因此，這些數據呈現的是資金流向，而非成長背後的原因。 

伺服器越密集，機構設計越關鍵 

隨著伺服器密度提高，機箱高度與內部配置會影響機櫃空間利用，安裝時間、可維護性與機構相容性也會直接影響部署。SemiAnalysis 報導，黃仁勳在 CES 2026 表示，無纜線設計讓運算托盤的組裝時間從約 2 小時縮短至 5 分鐘。 

導軌需承載更重的系統 

Taiwan News 指出，AI 伺服器重量增加，使導軌必須承受更大負載，同時維持順暢與耐用；液冷的普及則壓縮機櫃內部空間，帶動對更薄導軌設計的需求。 

機箱與滑軌：部署的機構基礎 

弘國科技（Aeon AI Technology）官網列出 1U、2U、4U 機架式機箱、ATX 嵌入式機箱與滑軌等產品。一般而言，1U 至 4U 的差異在於機櫃密度，以及擴充卡、儲存與氣流空間之間的取捨；ATX 嵌入式機箱則對應以標準 ATX 主機板為核心的系統；滑軌則讓機箱固定於機櫃，並能拉出進行維修。 

我們的觀察是，當散熱與電源架構日益複雜，機構件已不再只是採購尾端的配件。承載、深度、間隙與相容性的需求會因機櫃與平台而異，因此機箱與滑軌宜與機櫃設計同步評估並及早驗證，才能降低實際導入時的問題，並減少後續維護的困難。 

AI 基礎建設的下一階段，需要的不只是更多算力，也需要讓高密度算力能夠部署、維護與擴充的實體系統。對以機箱與滑軌為產品線的弘國科技而言，在機櫃設計階段就與客戶討論需求，是務實的做法。 

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