算力就是營收｜AI 不只是 GPU：散熱、電力、機械結構與台股供應鏈

黃仁勳：算力就是營收 - 6/1, Computex Taipei keynote

負責產出算力的是 AI Server，或說是 AI 機櫃、AI 資料中心，晶片是裡頭關鍵元素，但同時也需要電源、散熱才能順暢運作。

這生意有多大？

根據摩根士丹利估算，一台 NVIDIA Vera Rubin VR200 NVL72 機櫃，整套價格約 778 萬美元，相當於一棟台北市中心豪宅，比起上一代 GB300 幾乎翻倍 (400 萬到 778 萬，+95%)，幾乎每個零件都在漲價。拆解漲幅後，GPU 只佔 38% 漲幅，剩下 62% 來自記憶體、PCB、被動元件、ABF、電源、散熱、機構件等，這些零件台灣供應鏈幾乎都有參與。 

要讓 AI server 能順利運轉產出算力，除了 GPU 和記憶體，還需要穩定持續的電力、能持續把高熱散去的散熱系統，以及能承重、連接、維修的機械結構。

這篇要拆解的，是 AI 資料中心三個關鍵：散熱、電力、機械結構，分別在做什麼，以及對應到台股的哪些類股和標的。

 

AI 工廠：讓算力穩定變成收入

圖：黃仁勳 NVIDIA Computex 2026 主題演講。 來源：ServeTheHome 

黃仁勳用一張簡報拆解 AI 資料中心的商業邏輯：

Compute is Revenue，算力就是營收。

綠色線是理想狀況，藍色是實際狀況。

如果 AI 機櫃順暢運轉，就能持續產出 tokens、產出收入；但實際上只要過熱、斷電、故障，或設備提早退役，收入就會下降。

名詞解釋：

• TTFT/TTFI
  Time To First Token/Inference，機櫃蓋好後多久產出第一個 token/推論？ 

• Token/Watt
  每瓦電能產出多少 tokens？

• MTBI
  Mean Time Between Issues (兩次故障之間的平均時間)

• Useful Life
  機櫃使用壽命

這些事情當然跟晶片有關，但不只跟晶片有關。

要讓藍色線盡量逼近綠色線，除了晶片與技術，資料中心也需要三件事：熱要帶得走、散得快，穩定持續的電、耐用的機械結構。

 

散熱/液冷：帶走 AI 機櫃運作所產生的熱能

AI 機櫃功耗愈大，就會產出愈多熱能。GB200 NVL72 一櫃約 120kW，GB300 NVL72 再推進到 135–150kW 等級，一個機櫃的用電量相當於 1-2 棟一般住宅大樓。往後看，預計 2027 推出的下一代 Rubin Ultra 機櫃，預期會再跳到 600kW 等級。 

這種功耗下，傳統的氣冷模式已不一定夠用，AI 機櫃的設計正在往液冷推進，簡單說就是液體能比氣體帶走更多熱量，能讓熱散得更快。

「液冷」是一整套系統：水冷板貼近 GPU、CPU 等熱源，把熱帶出來；管路和分歧管讓冷卻液流動；QD 快接頭負責連接；CDU、Sidecar 和熱交換器，把熱從機櫃帶出去。

對應到台股供應鏈：

 

根據 TrendForce 估算，AI 伺服器液冷滲透率從 2024 的 14%、2025 的 33%，預期 2026 將接近 50%，滲透率成長 x AI 伺服器成長，這賽道明顯處於成長趨勢。

對應到台廠營收，散熱大廠在 2026 年第一季都出現大幅成長：

• 奇鋐：Q1 營收 490 億元，年增 110%，EPS 20.17 創單季新高

• 雙鴻：Q1 營收 85.5 億元，年增 93.6%，EPS 12.61，創單季新高

• 富世達：Q1 營收 41.8 億元，年增 85.8%，EPS 13.38，創單季新高
  

 

電源/BBU：穩定輸送大量電力

如上一段所說，AI 機櫃的功耗從 120kW → 150kW，下一代預計飆到 600kW，一個機櫃的耗電量相當於數棟住宅大樓，不只是瞬間負載更大、波動更快，也有不能斷電的壓力。

對 AI 工廠來說，電力的量和穩定都是必須。

這裡至少分成兩部分：

• 電源供應與電源管理，讓高功率設備能穩定、有效率地吃到電

• BBU 備援電池，在斷電或電力波動時提供緩衝，避免整櫃設備直接停擺

 

電源功耗不斷提升，電力架構持續升級，NVIDIA 已提出下一代的 800V VDC 電力架構，預計 2027 推出；公布的合作夥伴清單中，台達電、光寶科與貿聯-KY 是少數入列的台廠。 

 

對應到台廠營收，電源大廠 2026 Q1 也都繳出明顯成長：

• 台達電：Q1 營收 1,594 億元，年增 34.5%，EPS 7.91，創單季新高。

• 光寶科：Q1 營收 434 億元，年增 19%，EPS 1.66，近五年同期新高。

• 貿聯-KY：Q1 營收 208.6 億元，年增 29.4%，創歷史新高，EPS 11.66。

 

 

機械結構：組裝機櫃內各式零件，保留可維修性 

AI 機櫃裡有 GPU、CPU、PCB、電源、散熱模組、線束、Busbar，還可能有液冷管路，本身就是一個非常複雜的結構，內含各種設備零件。AI 機櫃也非常重，一台 GB200 NVL72 機櫃重達 1.36 噸，相當於一台中型轎車。 

主要有幾個重點：

• 承重：機櫃變重，整體結構要撐住

• 連接：高功率與高速訊號要穩定接上

• 維修：故障時要能將對應零件拉出維修

 

若沒實際見過 AI 機櫃或電腦主機等裝置，機械結構物件有些可能較抽象，以下簡單名詞解釋：

• 滑軌：類似抽屜內滑軌，裝在機櫃內側兩邊，讓伺服器可以輕易推拉

• 機構件：泛稱機械結構零件，包括外殼、骨架、卡扣、支架等

• 轉軸：讓零件可以翻開、開合的關節，例如維修時要翻開面板

• 連接器：讓兩條線或設備能插起來的零件，類似 USB 接頭、電源插頭

• 線束：多條電線、訊號線綁在一起的組合，讓配線整齊

• Busbar (匯流排)：高功率配電用的金屬條，AI 機櫃高電流區用它代替傳統線材

 

AI 機櫃目前不只是數量增加中，單台也變的更複雜、更昂貴。根據大摩估算，VR200 機櫃整機 ASP 比上一代 GB300 翻倍 (從 400 萬美元跳到 778 萬美元)；重量也從數百公斤級，跳升到超過 1 噸，AI 機櫃本身出貨量成長 x 單台複雜度提升，對這類零組件的需求也跟著放大。

對應到台廠營收：

• 川湖：Q1 營收 54.49 億元，年增 37.8%，EPS 36.58，創單季新高。

• 嘉澤：Q1 營收 93.28 億元，年增 20.12%，創單季新高，EPS 21.37。

 

涵蓋電源、散熱、機械結構的 ETF

如果不想一擋一擋個股研究，目前有幾檔台股 ETF 持股有包含散熱、電力與機械結構。但須注意被動式 ETF 成分股與權重會定期調整，主動式則可能隨時變動，以下僅供參考，實際持股需要查詢最新公告。

 

被動式 ETF

• 00894 中信小資高價 30 (今年以來報酬率 77.55%)
  涵蓋本文三類持股：台達電 (電源)、奇鋐 (散熱)、貿聯-KY (機械結構)

主動式 ETF

• 00980A 主動野村台灣優選  (今年以來報酬率 61%)
  持股：台達電、奇鋐、川湖、貿聯-KY

• 00981A 主動統一台股增長 (今年以來報酬率 86.6%)
  持股：台達電、奇鋐、貿聯-KY

• 00982A 主動群益台灣強棒 (今年以來報酬率 62.88%)
  持股：台達電、奇鋐、川湖、貿聯-KY

 

提醒：持股主要是列出持有的本文三大類股，並不一定是該 ETF 主要持股；今年報酬計算至撰文當下 6/2，數據來源 google finance

 

小結

AI 機櫃裡不只是 GPU 和記憶體。

晶片決定 AI 能不能算，散熱、電力和機械結構決定它能不能穩定地算、有效率地算、長時間地算。

 

▌Compute is Revenue，算力就是營收 ▌ 

 

藍線跟綠線的差距，散熱不好就要降頻 (Token/Watt 下降)、電力不穩會當機 (MTBI 縮短)、機械結構撐不住就提早退役 (Useful Life 縮短)。每一點差距都是少賺的營收。

而這些問題，在台灣供應鏈中大致都有對應廠商。

這篇文章說明了 AI 機櫃中的三個關鍵物理要素：電源、散熱、機械結構，並介紹對應的台灣廠商，並非投資名單建議，投資前一定要先理解自己在投資的東西。

 

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