Nvidia 全新 Rubin AI 數據中心主打「零耗水」？解構高溫液冷技術與隱藏環境成本

Nvidia 宣稱新一代 AI 伺服器無需用水，業界點解話只係解決咗四分之一問題？

全球對 AI 數據中心嘅需求不斷急升，同時亦引起咗大眾對龐大耗電量同耗水量嘅強烈反彈。為咗回應環保訴求，Nvidia 宣佈佢哋最新嘅 Rubin 世代 AI 基礎設施將會採用百分百全液冷（Liquid Cooling）參考設計。

Nvidia 可持續發展總監 Josh Parker 指出，新系統容許伺服器使用高達攝氏 45 度（華氏 113 度）嘅溫水進行冷卻，並透過閉環系統（Closed-loop system）運作。佢哋宣稱呢項技術已經「大幅消除咗龐大嘅電力消耗，同埋幾乎所有嘅用水量」。不過，外國科技媒體如 TechCrunch 同 Gizmodo 隨即提出質疑，指出 Nvidia 嘅說法忽略咗發電廠本身嘅巨大耗水量，亦未有交代建造呢類全液冷設施相比傳統氣冷（Air cooling）設施嘅成本差異。有專家認為，Nvidia 嘅方案實際上只係解決咗 AI 數據中心整體水足跡（Water footprint）嘅一小部分。

Nvidia Rubin 世代：45度高溫全液冷散熱技術詳解

打破傳統「冷氣房」迷思

傳統上，數據中心通常會維持喺極低溫嘅狀態。如果你行入一個舊式嘅數據中心，你會發現入面好似一個大型雪櫃咁凍，而且會聽到高達 85 分貝以上嘅風扇噪音（大聲到需要戴耳塞）。業界一直有個迷思，認為伺服器一定要喺極凍嘅環境下先可以安全運作，所以要設計複雜嘅冷熱通道（Hot and cold aisles），用強力風扇將冷氣吹向機架。Nvidia 今次提出嘅 45 度液冷技術，正正打破咗「數據中心一定要凍」呢個舊有觀念。

閉環液冷系統運作原理

根據 Nvidia 嘅官方資料，Rubin 平台放棄咗所有風扇同傳統冷氣設計。新設計採用 75% 水同 25% 丙二醇（Propylene glycol）混合而成嘅冷卻液。冷卻液會直接流經安裝喺處理器上嘅冷卻板（Cold plates），喺熱源處直接帶走熱力。

Nvidia 指出，即使冷卻液進入伺服器時嘅溫度高達攝氏 45 度（比一般溫泉或浴缸水仲要熱），當佢吸收完晶片熱力排出時，水溫大約會升到攝氏 55 度，而晶片依然能夠維持最高效能運作。因為攝氏 55 度嘅水溫相對較高，喺大部分氣候環境下，數據中心只需要依賴室外嘅乾式冷卻器（Dry coolers）——類似大型汽車水箱散熱網——就可以將熱力直接散發到空氣中，一年入面可能只有極少數日子需要開啟耗電嘅機械製冷設備（Chillers）。

零耗水與空間效益提升

呢個閉環系統最大嘅賣點，係冷卻液會喺系統入面不斷循環再用。Nvidia 表示，系統喺整個設施嘅生命週期內只需要注水一次，所以設施內部幾乎唔會產生額外嘅水分蒸發同消耗。相比起傳統使用冷卻塔（Cooling towers）嘅系統每年每兆瓦（Megawatt）需要消耗大約 260 萬加侖水，新設計可謂達到「100% 減水」嘅效果。

另外，因為放棄咗龐大嘅氣冷散熱排同風扇，伺服器嘅密度得以大幅提升。原本需要佔用 6 個機架單位（Rack units）嘅系統，而家只需 2 個單位就可以容納。即係話，喺同一個空間入面，可以擺放更多算力更強嘅伺服器，同時運作亦變得非常寧靜。

業界與媒體質疑：未解決真正嘅「耗水危機」

視角盲點：數據中心外嘅隱藏「水足跡」

雖然 Nvidia 喺數據中心內部嘅減水成績表非常亮眼，但 TechCrunch 嘅分析文章指出，評估 AI 產業嘅環境影響，絕對唔可以只局限喺「數據中心嘅四面牆之內」。要推動龐大嘅 AI 伺服器，需要消耗天文數字嘅電力，而發電過程本身就係一個巨大嘅「食水怪」。

發電廠本身需要大量用水

目前全球大約一半嘅數據中心電力來自化石燃料發電廠。根據美國地質調查局（USGS）資料，美國化石燃料發電廠每日消耗高達 27 億加侖嘅水，主要用於蒸發冷卻。以下係一份近期研究針對唔同發電方式耗水量嘅數據：

• 天然氣發電廠：每產生 1 千瓦時（kWh）電力，需要消耗 1.17 公升水。
• 燃煤發電廠：耗水量更高達每千瓦時 2.2 公升。
• 水力發電：雖然唔會直接「消耗」水，但水庫表面嘅水分蒸發，折算後每產生 1 千瓦時電力亦等於流失 6.8 公升水。

相較之下，風力同太陽能發電嘅耗水量極低（分別約為 0.01 同 0.03 公升）。但國際能源署（IEA）預測，去到 2030 年，為應付數據中心增長嘅電力需求，仍有超過 40% 嘅新增電力將依賴天然氣同煤炭。所以，發電廠同晶片製造過程所消耗嘅水分，隨時係數據中心內部用水量嘅兩倍甚至三倍。業界估計，Nvidia 嘅新系統實際上只能解決 AI 整體水資源消耗問題嘅 25% 至 33%。

建造成本缺乏透明度

除咗整體水耗問題，科技媒體 Gizmodo 亦留意到一個重點：Nvidia 嘅官方網誌完全無提及建造呢類 100% 全液冷數據中心嘅初期成本。傳統氣冷數據中心嘅基建技術已經非常成熟，建造成本相對較低；而要全面過渡到高密度、配置複雜喉管同液體分配單元（Coolant Distribution Units, CDU）嘅全液冷環境，前期投資極有可能大幅增加。雖然 Nvidia 強調新系統可以慳返大量電費同水費（例如一個 50 兆瓦嘅設施每年可節省過 400 萬美元），但對於營運商嚟講，投資回報期（ROI）依然係一個需要審慎計數嘅未知數。

散熱技術與發電方式比較整理

為咗令大家更清晰理解各項技術同發電方式嘅差異，我哋整理咗以下比較資料表：

數據中心冷卻技術比較

各類發電方式耗水量比較 (每產生 1 千瓦時電力)

亞洲華人地區 AI 數據中心嘅實務考量

針對香港、台灣、新加坡同中國大陸等地區，引入 Nvidia 呢類新型全液冷數據中心，需要面對唔同嘅地理同基建挑戰：

香港及新加坡：土地優勢 vs 氣候限制

香港同新加坡同樣面對「寸金尺土」嘅問題，營運數據中心嘅租金同土地成本極高。Nvidia 新系統能夠將機架體積縮減三分之二，對呢兩個地區嘅營運商嚟講極具吸引力，因為可以大幅提高每平方呎嘅算力產值。

不過，港星兩地氣候常年炎熱潮濕。雖然 45 度液冷系統可以減少對機械製冷嘅依賴，但喺酷熱天氣日子（例如室外氣溫逼近攝氏 35 度或以上），室外乾式冷卻器嘅散熱效率會受到考驗，可能仍需配備一定程度嘅輔助製冷系統。另外，兩地高度依賴化石燃料（香港依賴天然氣及燃煤，新加坡高度依賴天然氣）發電，代表數據中心背後嘅隱藏整體耗水量依然龐大。

台灣：供電網絡與水資源雙重挑戰

台灣作為全球半導體同 AI 伺服器製造重鎮，數據中心嘅發展極為迅速。台灣每年都會面對旱季缺水（例如過往嘅「百年大旱」）嘅風險，Nvidia 嘅零耗水內部設計無疑可以減輕當地水庫嘅直接壓力，減少科技業同民生爭水嘅情況。

但另一方面，台灣嘅電力供應網絡相對緊張，而且火力發電佔比依然偏高。如何喺大力發展高耗能 AI 產業嘅同時，平衡發電廠嘅用水需求以及維持整體電網穩定，將會係當地業界需要解決嘅核心問題。

中國大陸：地理優勢與廢熱回收潛力

中國大陸幅員廣大，部分位於西部或北部（如貴州、內蒙古）嘅數據中心樞紐氣候較為涼快，極度適合部署呢類 45 度溫水液冷系統。喺呢啲地區，幾乎可以全年單靠室外冷空氣進行乾式散熱，無需開啟任何製冷壓縮機。

更值得留意嘅係，Nvidia 提到新系統具備廢熱回收（Waste heat recovery）潛力，排出嘅 55 度溫水可用於鄰近商業或住宅區嘅供暖。喺中國北方等有漫長冬季供暖需求嘅地區，呢項技術可以產生龐大嘅協同效應，將原本浪費嘅熱能轉化為民生用途，進一步提升整體能源使用效率。

總結

綜合各方資訊，Nvidia 推出嘅 Rubin 世代全液冷 AI 數據中心設計，喺工程技術上無疑係一項重大突破。容許伺服器喺攝氏 45 度高溫下運作，配合閉環系統，確實能夠大幅度減低設施內部嘅直接水資源消耗，並顯著提升空間同能源效益。對於面臨土地不足、營運成本高昂嘅亞洲城市嚟講，具有好高嘅實用價值。

不過，從宏觀角度分析，AI 產業鏈嘅環境成本並未因此而完全消除。只要推動 AI 運算嘅龐大電力依然依賴高耗水嘅化石燃料發電廠，所謂嘅「零耗水」就只能夠局限於數據中心嘅物理邊界之內。未來 AI 產業要真正實現可持續發展，除咗要依賴硬件廠商改善散熱技術之外，亦必須配合全球可再生能源嘅普及同電網升級。業界同營運商喺評估是否全面轉用新技術時，應該具備全局視野，將建造成本、發電隱藏消耗等因素一併納入考量，先可以做出最符合長遠利益嘅決定。