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資料中心挑戰｜Data Center Design Challenges 全面解析
AI 伺服器的部署正面臨史無前例的挑戰：單櫃功耗暴增、熱負載大幅上升、空間與結構需求日益嚴苛。
企業若仍以傳統資料中心邏輯因應，恐將面臨設備降頻、冷卻不足甚至停機的風險。
然而，這不代表每家公司都必須從零打造新機房。
許多企業已透過策略性調整部署架構、升級基礎設施或委託專業 IDC 託管，成功兼顧算力成長與成本控管。
本文將分析 三種具代表性的因應策略，協助企業管理者找出最適路徑。
圖片來源：The Link Layers
一、AI伺服器部署策略一：降低裝機密度，採多機房部署
AI 伺服器雖然需要龐大算力與電力，但 企業不必將所有高功耗設備集中部署。
一種可行策略是降低單一機房密度，改以多點佈局分散熱源與電力壓力。
1. 分散部署降低風險
企業可將 AI 工作負載拆分至多個地理據點運行。
以國外為例，美國印第安納州與艾奧瓦州因 氣候涼爽、土地成本低且電力穩定，成為 AI 訓練機房的熱點。
這些地區擁有天然氣冷卻優勢，能顯著降低冷卻成本，對大型 GPU 叢集而言具有經濟效益。
透過將 訓練、推論、備援等工作負載分別部署於不同區域，企業可有效 分散單點故障風險，也可因應 能源供應不穩、天然災害或電力限制 等不可預期事件。
在台灣，若考慮多據點部署，企業可評估 台南沙崙綠能科學城、雲林風電併網區與桃園龍潭園區 等地。
這些區域具備綠電取得潛力、土地彈性與特定冷卻優勢，能作為 AI 訓練、推論與備援據點。
然而，因 地狹人稠，各區部署仍需謹慎考量 用電容量、網路延遲與防災條件，並與政府能源政策密切配合。
2. 提升營運彈性與能源效率
多據點部署除強化業務連續性，亦有助利用各地綠電資源，提升能源效率。
例如，企業可評估與特定地區 簽署 CPPA 長約，取得穩定的太陽光電或風電供應，並 優化碳排績效與合規成本。
當 AI 工作負載分散運行 時，企業亦能根據 各地即時電價、氣候條件與排程彈性 進行動態調度。
例如在 離峰時段將部分運算轉移至夜間電價較低的據點，或 將模型訓練任務指派給氣候涼爽地區的伺服器節點，進一步 節省冷卻與電費支出。
此策略亦適用於台灣本地。
例如，南部日照充足且土地成本相對低，可導入太陽光電自發自用；中部具備離岸風電上網潛力，企業可考慮雲林或彰化周邊部署 綠電導向節點。
不過，跨機房架構亦伴隨挑戰，包括 資料同步延遲、模型一致性維護、網路頻寬與安全控管 等問題。
企業需建構跨據點的資源調度與監控平台，方能真正發揮分散部署的效益。
二、AI伺服器部署策略二：投資高效冷卻與電力基礎設施
若 企業具備現有資料中心，可透過 升級設施來支援 AI 伺服器高密度特性，確保算力穩定運行。
1. 電力系統升級
AI 伺服器的高功耗特性讓傳統供電架構面臨極大挑戰。
許多企業已開始 升級 UPS 容量、導入三相電力系統、強化 PDU 與配電盤，甚至考慮 採用 48V 直流供電，以降低傳輸線損與熱能耗損。
企業亦應全面檢視備援機制，強化發電設備與電池系統，確保在停電時仍具備即時應變能力。
在台灣，受限於 工業用電分配制度與變電容量限制，企業進行大規模升級前，需 主動與電力公司協調，並留意建置時程與審查流程。
2. 冷卻系統改造
AI 伺服器常搭載多顆 GPU，單機櫃熱密度極高，傳統風冷難以應對。
企業可導入 後門水冷、冷板水冷，或針對特定區域採用 浸沒式液冷技術，有效移除局部熱點。
為部署 液冷管線與冷卻分配單元（CDU），許多機房需 重新規劃通道、架高地板或天花板結構。
某些 液冷機櫃重量可達 2 公噸以上，超過傳統地板承載力，需 直接建在樓板（slab floor）上。
浸沒式液冷佔用體積更大，將導致 單位面積可部署設備數下降，影響整體規劃密度。
3. 局部改造策略降低資本壓力
考量 升級成本高昂，不少企業採取 「混合式升級」策略，針對 特定高熱區域機櫃重點改造，其餘維持原樣。
此策略可在 預算有限下達成 AI 部署目標，避免 一次性巨額資本支出。
三、AI伺服器部署策略三：與專業IDC合作，採用高階Colocation託管
企業若 不願自建或升級資料中心，可選擇將 AI 伺服器託管至具備高密度機櫃支援的 IDC（專業資料中心），例如 中華電信 有提供相關服務。
1. 即時獲得高密度機房資源
IDC 業者提供支援 20–100kW 單櫃功率的設施，內建 水冷系統 與 專業運維團隊，能快速滿足部署需求。
部分 IDC 更提供 預設液冷槽、預先測試的機櫃設計，減少客戶自行調試成本。
在台灣，部分 具備國際資本背景的 IDC 已在 雙北、新竹與台中 展開布局，積極吸引 AI 導向客戶。
國內電信商亦開始提供 GPU 專區與液冷機櫃租用方案。
2. 靈活擴充與成本優勢
Colocation 服務可依需求彈性增減空間，避免 過度投資與閒置資產。
其 冷卻與電力成本 也因 多租戶規模經濟 而分攤，有效降低單一客戶支出。
特別是在 初期導入階段，企業可 快速試行 AI 應用，再依實際需求 擴充機櫃與算力資源。
3. 管理與安全仍需審慎規劃
企業仍應 審慎評估 IDC 夥伴，確認其 SLA、資料保護機制與法規遵循能力，特別是在 處理敏感數據 與 金融、醫療等高規產業應用 時。
企業亦可考慮導入自有加密設備與遠端監控機制，確保 資訊安全與運營可控。
四、AI加速資料中心進化，也加速基礎設施的汰換
AI 正重塑資料中心建置與營運的基本邏輯。
高密度、高功耗、高冷卻需求已成常態，傳統設施若不升級，恐難支撐未來算力需求。
企業應及早布局部署策略，根據自身業務模式選擇最適解法，無論是改造現有機房、分散據點還是委外 IDC 託管，皆須 權衡效益與風險。
AI 不只是技術變革，更是基礎設施能力的革命。
只有充分理解趨勢並積極應對 Data Center Design Challenges，企業才能在競爭中取得先機。
👉 回顧上一篇 Data Center Design Challenges 相關閱讀：資料中心三大設計挑戰：不只是多裝幾台 GPU 而已
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以下為參考資料來源：
McKinsey & Company：https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/ai-power-expanding-data-center-capacity-to-meet-growing-demand
RCR Wireless：https://www.rcrwireless.com/20250328/fundamentals/top-ai-datacenter-power
Cushman & Wakefield：https://www.cushmanwakefield.com/en/insights/global-data-center-market-comparison
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