隨著AI伺服器算力需求爆發，NVIDIA GB200與下一代GB300架構的熱設計功耗（TDP）已攀升至2700W甚至更高，使散熱技術成為產業發展的核心瓶頸。
     儘管當前液冷技術備受注目，但其複雜的管路設計與潛在的洩漏風險，仍不是產業的最佳解方。清華大學動力機械工程學系特聘教授王訓忠博士，針對此挑戰，領銜研發極致氣冷方案，正面挑戰3000W的解熱極限，為高效能運算提供一套結構簡單、高度可靠且易於部署的替代方案。
     本場講座特別邀請王訓忠博士分享如何透過極致的氣冷工程設計，為高瓦數AI資料中心散熱帶來最具可行性的技術選擇。
     王訓忠教授團隊開發的複合式毛細均溫板散熱模組架構，設計解熱能力可達3600W至3900W，理論計算值足以消化3000W以上的熱量。目前研發進程正由單一GPU原型邁向針對GB200設計的大型均溫板，為GB200與GB300等級的AI晶片提供更安全的散熱支撐。