隨著人工智慧（AI）數據中心市場呈現爆炸式增長，「熱管理」已成為決定AI基礎設施競爭力的核心技術。半導體、冷卻系統、電力設備乃至煉油行業都在全面投入熱管理技術研發。
據市場研究公司 Fortune Business Insights 預測，全球熱管理系統市場預計將從 2025 年的 819.7 億美元增長至 2034 年的 1694 億美元，複合年增長率為 8.5%。人工智慧數據中心設施投資預計也將從去年的 7500 億美元飆升至今年的 1 兆美元。
註：根據 Dell'Oro Group 的預測，全球數據中心資本支出 (CapEx) 預計將在 2026 年首次超過 1 兆美元，這印證了上述數字的發展趨勢。
一位業內人士指出：「數據中心冷卻方式分為風冷、晶片級液冷和浸沒式冷卻。」他補充道：「其中，浸沒式冷卻作為下一代冷卻技術正日益受到關注。」該人士進一步解釋說：「提高冷卻效率對於提升電源使用效率（PUE）至關重要，韓國正在積極開展相關技術研發，包括開發浸沒式冷卻解決方案。」
在半導體行業，散熱管理已成為下一代記憶體器競爭的核心。特別是高帶寬記憶體器（HBM）——人工智慧半導體的核心——採用了一種將DRAM晶片堆疊成多層的結構。隨著堆疊層數的增加，有效散熱技術變得愈發重要。
三星電子（005930.KS）近日發佈了新一代3D內存技術「zHBM」。zHBM將內存垂直堆疊在AI加速器之上，縮短了數據傳輸距離，與傳統HBM相比，系統性能提升高達8倍，能效提升高達3倍。值得一提的是，zHBM有望通過將熱阻降低一半來有效解決散熱問題。
三星還展示了一款名為「zNAND-O」的高性能NAND解決方案。該方案結合了V-NAND堆疊技術和矽通孔（TSV），可將NAND晶片堆疊成4層或8層結構，目標市場為設備端和邊緣AI市場。
SK海力士（000660.KS）同樣展示了其下一代記憶體技術HBF（高帶寬閃存），並將散熱管理技術定位為核心競爭優勢。該公司在HBM4和HBM4E的研發過程中，不斷推進散熱材料和封裝技術的進步。SK海力士與閃迪共同發佈了首個開放的HBF標準規範，旨在拓展HBF生態系統。
上周，兩家公司在加州聖克拉拉舉行的「FMS 2026」大會上發佈了一系列下一代內存技術。其中最引人注目的是CXL（Compute Express Link），它被譽為下一代HBM。CXL技術能夠將CPU、GPU和內存有機連接起來，從而擴展帶寬和容量。
三星電子展示了基於CXL內存池的KV緩存卸載實驗結果，證明了大容量內存池技術的潛力。SK海力士與Marvell合作推出了基於CXL的PNM（近內存處理）內存模塊「CMM-Ax」，並表示在超長上下文LLM環境下，其吞吐量比單個GPU高出5.5倍。
PIM（內存內處理）技術，即內存同時執行計算任務，是兩家公司都在大力投資的另一個領域。三星電子憑藉其LPDDR5X-PIM（全球首款此類產品）榮獲「FMS最佳展示獎」，而SK海力士則發佈了其LPDDR6-PIM開發路線圖。這項技術面向邊緣AI市場——例如無需通過中央雲平台的設備端AI——其優勢在於能夠以低功耗運行高性能AI。
LG電子正將製冷業務打造為人工智慧時代未來的增長引擎。人工智慧數據中心製冷解決方案是LG電子B2B業務的核心領域之一。憑藉其現有的商用暖通空調業務，該公司正積極推進冷水機組、冷卻系統和空調設備的研發，以瞄準全球數據中心市場。
大信證券分析師樸康浩解釋說：「截至今年上半年，該公司已獲得約6000億韓元（約合4.263億美元）的人工智慧數據中心冷卻解決方案訂單。」他補充道：「如果LG電子所暗示的價值數兆韓元的額外訂單能夠實現，預計到2027年，其環保解決方案（ES）部門的盈利能力將得到提升。」
註：LG電子2026年上半年新訂單總額約為9500億韓元（約合6.75億美元）。該公司正通過擴大國內外產能並利用其獲得輝達認證的液冷設備，增強其海外訂單競爭力。（News1，2026年7月30日）
人工智慧數據中心的功率密度遠高於普通服務器，僅靠傳統的風冷難以有效散熱。LG電子正將其結合高效冷水機和液冷技術的綜合冷卻解決方案拓展至北美和歐洲市場。
隨著熱管理技術成為新的競爭前沿，電力設備公司和煉油行業也在加速冷卻領域的技術發展。
LS Electric 和曉星重工正在擴大其數據中心電源設備和超高壓變壓器業務，同時專注於開發能夠減少發熱量並提高冷卻性能的高效電源設備。
SK Enmove正致力於研發專用於浸沒式冷卻的冷卻液，將其作為未來的增長業務。浸沒式冷卻是將服務器直接浸入一種特殊的、不導電的介電冷卻液中以帶走熱量的方法。與傳統的風冷相比，它具有更高的冷卻效率和更低的能耗，因此被視為人工智慧數據中心的下一代冷卻技術而備受關注。
煉油行業也正密切關注熱管理液市場的增長潛力。HD Hyundai Oilbank正與首爾國立大學人工智慧數據中心和韓國陶瓷工程技術研究院合作，展示其「Xtier E-Cooling Fluid」產品。S-Oil的浸沒式冷卻液「e-Cooling Solution」是一種適用於包括數據中心、儲能系統（ESS）和電動汽車（EV）電池在內的高溫環境的熱管理解決方案。該公司計劃與成均館大學超級計算中心等機構開展示範測試。
與此同時，主導人工智慧半導體市場的輝達據稱正在考慮降低其下一代GPU「Rubin Ultra」的HBM內存配置。這被解讀為應對高性能HBM供應短缺的一項措施。
市場研究公司TrendForce預測，DRAM供應短缺預計將持續到2027年。儘管HBM位出貨量預計在2027年同比增長50%至60%，但仍無法滿足市場需求。SK海力士已公開表示，其2026年的HBM、DRAM和NAND產能已全部售罄，三星電子也警告稱，內存短缺將持續到2027年。
註：TrendForce 於 2026 年 8 月 4 日正式宣佈，輝達已開始評估 12 層 HBM4E 的低規格替代方案。此前，12 層 HBM4E 一直是 2025 年至 2026 年上半年 Rubin Ultra 的基準規格。此舉是由於 DRAM 供應短缺持續到 2027 年，以及 12 層 HBM4E 的驗證和良率時間表存在不確定性所致。此前，由於 LPDDR5X 供應受限，輝達已將其下一代 Vera Rubin 超級晶片的 SOCAMM 容量減半。此外，服務器廠商也在 2026 年上半年削減了 RDIMM 的容量——這表明內存供應緊張的局面正在蔓延至整個人工智慧半導體規格領域。
如果輝達降低HBM規格，客戶可能需要部署更多GPU來處理大型語言模型（LLM）推理等AI工作負載。這可能會導致包括微軟、Meta、亞馬遜和Google在內的主要雲運營商增加數據中心建設成本，這些運營商正在擴大其AI基礎設施投資。
然而，業內觀察人士將輝達的這一舉動解讀為一個象徵性事件，表明「內存牆」正在成為人工智慧擴展的關鍵瓶頸。這反映了這樣一個現實：儘管人工智慧的計算需求呈爆炸式增長，但HBM的供應卻受到物理產能擴張速度的制約。 (半導體行業觀察)