為什麼Jeremy Lin(林書豪)總是跟其他紐約尼克隊隊員撞來撞去、抱來抱去？

本文與 高柏科技 合作，泛科學企劃執行。

當我們談論能擊敗輝達（NVIDIA）、Google、微軟，甚至是 Meta 的存在，究竟是什麼？答案或許並非更強大的 AI，也不是更高速的晶片，而是你看不見、卻能瞬間讓伺服器崩潰的「熱」。

 2024 年底至 2025 年初，搭載 Blackwell 晶片的輝達伺服器接連遭遇過熱危機，傳聞 Meta、Google、微軟的訂單也因此受到影響。儘管輝達已經透過調整機櫃設計來解決問題，但這場「科技 vs. 熱」的對決，才剛剛開始。 

不僅僅是輝達，微軟甚至嘗試將伺服器完全埋入海水中，希望藉由洋流降溫；而更激進的做法，則是直接將伺服器浸泡在冷卻液中，來一場「浸沒式冷卻」的實驗。

但這些方法真的有效嗎？安全嗎？從大型數據中心到你手上的手機，散熱已經成為科技業最棘手的難題。本文將帶各位跟著全球散熱專家 高柏科技，一同看看如何用科學破解這場高溫危機！

運算=發熱？為何電腦必然會發熱？

這並非新問題，1961年物理學家蘭道爾在任職於IBM時，就提出了「蘭道爾原理」（Landauer Principle），他根據熱力學提出，當進行計算或訊息處理時，即便是理論上最有效率的電腦，還是會產生某些形式的能量損耗。因為在計算時只要有訊息流失，系統的熵就會上升，而隨著熵的增加，也會產生熱能。

換句話說，當計算是不可逆的時候，就像產品無法回收再利用，而是進到垃圾場燒掉一樣，會產生許多廢熱。

要解決問題，得用科學方法。在一個系統中，我們通常以「熱設計功耗」（TDP，Thermal Design Power）來衡量電子元件在正常運行條件下產生的熱量。一般來說，TDP 指的是一個處理器或晶片運作時可能會產生的最大熱量，通常以瓦特（W）為單位。也就是說，TDP 應該作為這個系統散熱的最低標準。每個廠商都會公布自家產品的 TDP，例如AMD的CPU 9950X，TDP是170W，GeForce RTX 5090則高達575W，伺服器用的晶片，則可能動輒千瓦以上。

散熱不僅是AI伺服器的問題，電動車、儲能設備、甚至低軌衛星，都需要高效散熱技術，這正是高柏科技的專長。

「導熱介面材料（TIM）」：提升散熱效率的關鍵角色

在電腦世界裡，散熱的關鍵就是把熱量「交給」導熱效率高的材料，而這個角色通常是金屬散熱片。但散熱並不是簡單地把金屬片貼在晶片上就能搞定。

現實中，晶片表面和散熱片之間並不會完美貼合，表面多少會有細微間隙，而這些縫隙如果藏了空氣，就會變成「隔熱層」，阻礙熱傳導。

為了解決這個問題，需要一種關鍵材料，導熱介面材料（TIM，Thermal Interface Material）。它的任務就是填補這些縫隙，讓熱可以更加順暢傳遞出去。可以把TIM想像成散熱高速公路的「匝道」，即使主線有再多車道，如果匝道堵住了，車流還是無法順利進入高速公路。同樣地，如果 TIM 的導熱效果不好，熱量就會卡在晶片與散熱片之間，導致散熱效率下降。

那麼，要怎麼提升 TIM 的效能呢？很直覺的做法是增加導熱金屬粉的比例。目前最常見且穩定的選擇是氧化鋅或氧化鋁，若要更高效的散熱材料，則有氮化鋁、六方氮化硼、立方氮化硼等更高級的選項。

典型的 TIM 是由兩個成分組成：高導熱粉末（如金屬或陶瓷粉末）與聚合物基質。大部分散熱膏的特點是流動性好，盡可能地貼合表面、填補縫隙。但也因為太「軟」了，受熱受力後容易向外「溢流」。或是造成基質和熱源過分接觸，高分子在高溫下發生熱裂解。這也是為什麼有些導熱膏使用一段時間後，會出現乾裂或表面變硬。

為了解決這個問題，高柏科技推出了凝膠狀的「導熱凝膠」，說是凝膠，但感覺起來更像黏土。保留了可塑性、但更有彈性、更像固體。因此不容易被擠壓成超薄，比較不會熱裂解、壽命也比較長。

OK，到這裡，「匝道」的問題解決了，接下來的問題是：這條散熱高速公路該怎麼設計？你會選擇氣冷、水冷，還是更先進的浸沒式散熱呢？

液冷與 3D VC 散熱技術：未來高效散熱方案解析

傳統的散熱方式是透過風扇帶動空氣經過散熱片來移除熱量，也就是所謂的「氣冷」。但單純的氣冷已經達到散熱效率的極限，因此現在的散熱技術有兩大發展方向。

其中一個方向是液冷，熱量在經過 TIM 後進入水冷頭，水冷頭內的不斷流動的液體能迅速帶走熱量。這種散熱方式效率好，且增加的體積不大。唯一需要注意的是，萬一元件損壞，可能會因為漏液而損害其他元件，且系統的成本較高。如果你對成本有顧慮，可以考慮另一種方案，「3D VC」。

3D VC 的原理很像是氣冷加液冷的結合。3D VC 顧名思義，就是把均溫板層層疊起來，變成3D結構。雖然均溫板長得也像是一塊金屬板，原理其實跟散熱片不太一樣。如果看英文原文的「Vapor Chamber」，直接翻譯是「蒸氣腔室」。

在均溫板中，會放入容易汽化的工作流體，當流體在熱源處吸收熱量後就會汽化，當熱量被帶走，汽化的流體會被冷卻成液體並回流。這種利用液體、氣體兩種不同狀態進行熱交換的方法，最大的特點是：導熱速度甚至比金屬的熱傳導還要更快、熱量的分配也更均勻，不會有熱都聚集在入口（熱源處）的情況，能更有效降溫。

整個 3DVC 的設計，是包含垂直的熱導管和水平均溫板的 3D 結構。熱導管和均溫板都是採用氣、液兩向轉換的方式傳遞熱量。導熱管是電梯，能快速把散熱工作帶到每一層。均溫板再接手將所有熱量消化掉。最後當空氣通過 3DVC，就能用最高的效率帶走熱量。3DVC 跟水冷最大的差異是，工作流體移動的過程經過設計，因此不用插電，成本僅有水冷的十分之一。但相對的，因為是被動式散熱，其散熱模組的體積相對水冷會更大。

從 TIM 到 3D VC，高柏科技一直致力於不斷創新，並多次獲得國際專利。為了進一步提升 3D VC 的散熱效率並縮小模組體積，高柏科技開發了6項專利技術，涵蓋系統設計、材料改良及結構技術等方面。經過設計強化後，均溫板不僅保有高導熱性，還增強了結構強度，顯著提升均溫速度及耐用性。

隨著散熱技術不斷進步，有人提出將整個晶片組或伺服器浸泡在冷卻液中的「浸沒式冷卻」技術，將主機板和零件完全泡在不導電的特殊液體中，許多冷卻液會選擇沸點較低的物質，因此就像均溫板一樣，可以透過汽化來吸收掉大量的熱，形成泡泡向上浮，達到快速散熱的效果。

然而，因為水會導電，因此替代方案之一是氟化物。雖然效率差了一些，但至少可以用。然而氟化物的生產或廢棄時，很容易產生全氟/多氟烷基物質 PFAS，這是一種永久污染物，會對環境產生長時間影響。目前各家廠商都還在試驗新的冷卻液，例如礦物油、其他油品，又或是在既有的液體中添加奈米碳管等特殊材質。

另外，把整個主機都泡在液體裡面的散熱邏輯也與原本的方式大相逕庭。如何重新設計液體對流的路線、如何讓氣泡可以順利上浮、甚至是研究氣泡的出現會不會影響元件壽命等等，都還需要時間來驗證。

高柏科技目前已將自家產品提供給各大廠商進行相容性驗證，相信很快就能推出更強大的散熱模組。

偷偷練習射籃應該是很多愛打籃球朋友的共同記憶，除了一次一次練習手感以外現在又有了新的工具－把投籃的教練裝戴手臂上!

影片中介紹一種特殊的袖套，內裡裝設加速裝置，可以偵測手臂與手腕的運動，所以投球的速度跟軌跡可以由袖套所收集的數據加以估計，然後即時用聲音或是光來給運動員回饋。雖然這樣的工具還未能全面幫助練習籃球上，不過以往的運動分析都是在運動資料以攝影機或是局部的感測器擷取後，再慢慢分析運動員的姿勢來改正。這樣的新工具開啟了一種新的可能性，假如配合上更多元完整的動作偵測分析與環境條件，或許將來有一天只要裝上特定的運動服裝，就可以自動學習，看見查克拉的流動，慢慢精通各種運動的竅門。

轉載自科學影像scimage

恭喜台灣代表隊（如果你想稱中華台北代表隊，也行）在亞洲籃球錦標賽進入四強，而且是大逆轉擊敗超強對手中國隊（如果想稱大陸隊，也行）！

http://www.youtube.com/watch?v=GU6OkAgFM2o

我是沒看比賽啦…一方面是在忙，另一方面，雖然不科學，但因為過往經驗顯示只要我有看球，台灣隊都會輸，所以也就養成了不看現場轉播的好習慣 XD  不過籃球真的是我從小到大唯一認真玩過，也唯一能持續的運動，林志傑、田壘、曾文鼎、蔡文誠、戴維斯(Quincy Davis)等名字跟人都還對得起來，所以比起職棒復興、高球、網球選手在國外發光發熱等消息，這場勝利真的讓我振奮不已。

回到主題，我想認真問各位，你認為這屆的的代表隊跟過去有哪些不同點？而這些不同點真的會影響成敗嗎？

球員不同、或心理素質不同、教練不同、或戰術不同…這些當然都是差異處，但我想要的答案是更科學、更量化一點的，我認為這樣的答案或許可以幫助台灣隊更清楚自己贏在哪裡。

舉例來說，比起之前，本屆代表台灣出賽的球員在練習過程以及在前幾場，彼此之間是否有更多友善的肢體碰觸？例如這篇提到：

UC-Berkeley 的心理學家Kraus等人就好奇地想知道籃球隊友之間的身體碰觸頻率、次數，跟球隊整個球季表現是否有關。他們針對2008-2009 NBA例行賽的前兩個月中，球員在球賽中與隊友的碰觸次數加以計算，然後再與之後各隊的例行賽表現做比較分析。

結果他們發現，隊友之間互相碰觸愈多，球隊的表現就愈好！這些球隊得分多、失分少、傳球跟助攻都多，更有效率，贏得更多球賽。而即使研究者將其他變因移除，像是NBA專家的球季前預測、樂觀程度、球季初的表現、以及球隊薪資等，隊員間的碰觸次數依然可以用來預測球隊表現。

再者，球員們傳球是否比較多？例如這篇提到：

美國明尼蘇達大學 (University of Minnesota, Twin Cities) 的Brian Skinner利用簡單的機率模型預測最佳的投籃時間，並比對2006到2010年間，共4,720場NBA 賽事的非官方數據。

……………..

A隊加倍傳球速度的優勢，不是來自於相對加倍的投籃率，而是藉由增加最佳投籃的選擇機會來提升進攻效率。另外，Brian Skinner 也指出，NBA球員也不傾向在進攻時間內太早出手投籃。

球員睡得是否比較飽？這看單看比賽實在看不出來，但可能也是影響比賽的關鍵，例如這篇提到：

任職於史丹佛睡眠實驗室(Stanford Sleep Disorders Clinic and Research Laboratory)的Cheri Mah Mah與睡眠專家William Dement合作，他們的研究對象為11名無睡眠困擾的大學男籃球員，觀察在兩個球季間球員們睡眠時數增加對運動表現、反應時間和白日睏睡度的影響。一開始先讓球員維持平常的睡眠作息（每晚睡6到9小時）二到四周，接下來增加睡眠時間至每晚10小時並維持五到七周，期間也要求禁止攝取酒和咖啡因。結果發現：球員們在睡眠時數增加後短跑速度變快、投籃命中率提升9個百分點、疲勞程度下降，且球員們也都覺得自己在場上的表現變得更好。

除此之外，當然還有很多可能影響的變因，若能全面地調查跟研究，應該可以找出有趣的結果。

如今被視為是大數據（Big Data）的時代，很多人也都會利用各式各樣的穿戴式運算來「量化自我」（Quantified Self），例如戴著可以偵測多樣體能狀態，並同時紀錄跟提醒配戴者的手環等。我並不知道台灣的SBL或籃球國手培訓是否已經用上大數據的概念（我猜是沒有啦），但我期待台灣隊大勝中國隊並進入四強帶起的這波籃球復興熱潮，可以激發研究者深入探究，提出解釋，為這次的好成績提供更多足以驗證的佐證資料，也為未來的勝利打下基礎。

當然，也希望有運動科學相關領域的專家夥伴加入討論，我很想知道還有哪些國內外的研究針對籃球運動，提出了有趣的科學解釋或發現。

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