過去幾年裡，人工智慧（AI）浪潮推動著基礎設施建設，同時以英偉達、AMD和谷歌為首的AI晶片持續疊代，單晶片TDP普遍已超過了1kW，機櫃解決方案功率更攀升至數百kW，散熱成為了另外一個需要解決的問題。在此大背景下，液冷散熱逐步成為高端AI基礎設施的標準配置，滲透率不斷上升。
據TrendForce報道，最新產業研究顯示，2026年液冷散熱在AI晶片的滲透率將從2025年的33%升至53%，2027年有望進一步提升至59%。
英偉達今年GB/VR等整櫃式方案出貨量預計將翻倍成長，2027年儘管有Kyber NVL144時程可能遞延的因素，但是整體GPU機櫃需求未受影響，預估出貨年增長幅度仍超過30%。AMD的策略也從單一GPU產品擴大至完整AI平台布局，2026年下半年起，結合CPU、GPU和高速互連的Helios AI機櫃方案將開始出貨，預計2027年大規模放量。無論是英偉達還是AMD，以上方案已全面採用液冷散熱技術。
另外一個值得關注的是谷歌，是各大雲服務供應商中最積極導入液冷散熱技術的一家，在伺服器中的使用比例超過了80%。憑藉多年自研AI加速器（TPU）及整合AI基礎設施的經驗，谷歌已建立高度定製化的液冷散熱架構，並隨著TPU功耗不斷提升、出貨量成長，將液冷散熱由單一伺服器層級延伸至整櫃式系統設計，推動了整體液冷散熱的滲透率。
