發現沒有粒線體的真核生物？——《科學月刊》

本文由 高柏科技 合作，泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時，曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏，那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓，引來眾多師生抗議。

「從此以後，我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中，帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言：在理論模型中，氨是太空熱控系統的理想介質；但在現實的辦公大樓裡，它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯，但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險，以及必須為後果負責的工程師。

高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ，曾任職於美國 OAO 工程部熱流組，深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球，他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心：當晶片運算速度無止境攀升，那股伴隨而生的熱，究竟該往哪裡去？

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗，彷彿進步毫無邊界。然而，每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化，一旦設備過熱，系統便會降頻保護。在物理現實面前，再動聽的發表會敘事也必須低頭。

回顧個人電腦發展早期，晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後，鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級，其實更像是對空間的極限勒索：晶片功率翻倍，發熱源的面積卻沒變大，機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出，散熱設計的核心只有三要素：功率、熱源面積與空間限制。他舉例，在標準的 1U 機箱中，若發熱面積約為三十乘三十毫米，氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數，而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於，風扇轉速提升的背後，是噪音、電力損耗與空間占用。

因此，「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫，而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱，卻也將新的挑戰帶入機房：漏液風險、流道堵塞、材料相容性，以及維運時的難度。工程的進步，本質上鮮少是徹底消滅問題，更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的，不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人，是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中，沒有空氣能讓風扇製造對流；受光面溫度破百度，陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射，以及熱管與環路型熱管（LHP）來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱，冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力：在他設定的特定條件下，實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能；但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變，移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦（kW）。他強調「每秒」的觀念，因為散熱談的是動態流動速率，而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此，太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度，偏好無馬達幫浦的被動式設計；但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度，往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒：技術是否「先進」，與它是否「適合」當下的場景，始終是兩回事。

好論文，為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」，而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作，還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據，在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時，也曾遇過實驗數據無法複製，或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠，而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝，高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」，每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作，並指派專業人才在過程中持續微調、校正，確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測，但由於儀器預設以「水」校正，換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算，卻發現缺乏重複性，數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面，改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證，才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號，而在於那段不夠優雅的挫折：假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻，企業需要的不只是會算數的人才，而是能洞察研究何時「走鐘」，並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

林唯耕坦言，過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」，進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽，卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計，若無法穩定生產或贏得客戶信任，也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案，誰來負責出貨？

訪談尾聲，主持人國威提出了一個時代難題：假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計，企業該選擇全面擁抱 AI 的速度，還是保留緩慢但穩定的工程驗證，以規避潛在的失效風險？

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是：兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案；但工程師仍須實作原型，進行嚴苛的性能與可靠度測試，最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺，而是基於一項事實：AI 的資料庫裡，通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節，且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代，最稀缺的未必是熟練下指令（Prompt）的人，而是具備這種能力的人：能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來，並且願意為最終的量產品質負起責任。

大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中，雲端是由龐大的機房架構而成，裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張，都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值，就是不讓這筆物理帳單，被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

恢復初始體重與延長健康壽命

身體的能量大多由細胞裡的能量工廠產生，也就是粒線體。這種能量以 ATP 的形式存在，用來驅動體內種種的生物過程，維持新陳代謝。攝取果糖後，身體會產生尿酸，對能量工廠造成氧化壓力，導致 ATP 產量減少，最後果糖所含的熱量會以脂肪和肝醣的形式儲存在體內。這個過程能幫助我們儲備能量，以因應食物不足的狀況。

生存開關活化所產生的氧化壓力，可能對細胞內的能量工廠和身體其他部位造成損害。在自然界中，這種氧化壓力通常為時短暫，能量工廠很快就會恢復正常運作。相對之下，現代人體內的生存開關卻是全年無休、火力全開。原本是為了生存而暫時抑制粒線體的能量產生，沒想到卻變成一種永久的枷鎖，並帶來嚴重的後果。

長期暴露在慢性氧化壓力中，會使能量工廠的結構發生變化。粒線體會變小，功能下降。即使在生存開關並未活化的狀況下，粒線體產生的能量也不復以往。這等於重新設定了新陳代謝的基礎值，降低能量的產生和使用，隨之而來的便是體重增加。因為身體現在認定減重前的體重才是正常，所以將體重減輕視為生存威脅，於是調整新陳代謝速率做為因應。這時，你的新陳代謝就成為你的敵人！

生存開關長期處於活化狀態，不只會影響體重和能量。現在更有證據指出，慢性或反覆出現氧化壓力，也會導致人體老化，於是皮膚出現皺紋，內臟器官緩慢磨損。所有的食物攝取，多少都會對能量工廠造成氧化壓力（第一章曾說過，減少熱量攝取可能延長壽命，原因可能正是在此）。然而，與其他營養相比，攝取果糖對粒線體造成的氧化壓力要大得多。

在我看來，若能在粒線體受到永久損傷之前，及早對肥胖症展開治療，效果最好。的確，我個人的經驗是，兒童和青少年的肥胖症比較容易治療，只需要改變飲食，減少攝取會活化生存開關的食物，因為年輕人仍然擁有大量功能正常的粒線體。相較之下，要治療肥胖症的長期患者挑戰就高得多，因為他們的能量工廠長期承受慢性的氧化壓力。然而，任務仍然可能達成，關鍵在於恢復粒線體。

要治療肥胖症，就得增加粒線體的產能

我們被「鎖定」在高體重和低能量的狀態，這聽來真是令人沮喪，但這種狀態並非不能改變，能量工廠是可復原的。基本上有兩大方法，首先，盡量減少對能量工廠的損害，讓它們有時間自然恢復。這種方法主要著重在中止生存開關持續活化。其次是積極修復能量工廠，甚或是增加生產粒線體，以彌補失去的數量。

在討論如何達成這兩項目標之前，我想先提供簡單的方法，讓你評估自己能量工廠的健康狀況：觀察自己的自然步態，也就是平時的行走速度。你可以記錄自己繞行附近一個街區的時間，同時佩戴計步器計算步數，然後算出每秒行走的步數和距離。另一種方法更簡單，只要記錄繞行街區的時間，將現在的時間與之後的時間進行比較，就能判斷粒線體的健康狀況是否改變。重點在於測量時要採行自然步態；換句話說，行走時請勿故意加快腳步。正常的步行速度約為每秒 1.2 公尺，但每秒 0.6 至 1.8 公尺都算正常範圍。我建議把目標設定為每秒 1.2 公尺以上。長期超重的人步行速度通常較慢，平均約為每秒 0.9 公尺。

研究顯示，自然步行速度與粒線體的品質呈現正相關，步行速度較快的人壽命較長，整體健康狀況也較好。步行速度減慢可能是因為骨骼肌疲勞增加，或 ATP 濃度低。值得注意的是，年輕超重者的步行速度往往與其他年輕人相似，但隨著年齡增長，超重者和正常體重者之間的步行速度差異會愈來愈大。

我鼓勵你去散步，評估你的自然步行節奏。這可幫助你深入了解減肥和維持體重的難易程度，不僅如此，長期監控自己的自然步行速度，還有助於評估體重控制的整體進展。

——本文摘自《大自然就是要你胖！》，2024 年 06 月，天下文化出版，未經同意請勿轉載。

約在 3,000 萬年前，地球上出現了人猿總科，我們和其他猿類共同的老老老老老祖宗，從此與猴子們踏上了不同的道路。

又過了 1,000 多萬年，那些在樹梢中討生活的表祖宗逐漸演化成了如今的長臂猿，而我們的老老老祖宗，儘管還距離我們現在的樣子甚遠，但終於開始沾上了「人」字，在分類上進入了「人科」的範圍。

然而從人科到「人」還有著漫漫長路，1,600 萬年前，我們的老老老祖宗和紅毛猩猩的老老老祖宗形成了兩條不同的分支；又過了 600 萬年到 800 萬年，大猩猩的祖先進入了另一個車道。

至此，我們的老祖宗「人」的成分進一步增加，終於在分類上進入了「人族」。

現代智人的祖先——露西

500 萬年前，我們的老祖宗與黑猩猩的祖先終於分離，開啟了屬於「現代人」的傳奇。

1974 年 11 月 24 日，美國古人類學家唐納德．喬納森（Donald Johanson）和他的同事在衣索比亞的阿瓦什河谷進行調查時，發現了一根暴露在沙土表面的人骨殘段。經過搜尋，他們又在周圍發現了其他骨骼碎片，還包括一塊下頜骨碎片。最終，他們花了三週時間搜尋到了 100 多件骨骼標本，在進行分析研究之後，他們得出結論，這些骨骼屬於同一個個體，他們給予了這個個體一個編號「AL288-1」。

這是一個足以震驚古人類學界的發現，喬納森和同事們為此在營地舉辦了慶祝晚宴。在晚宴的背景音樂，披頭四〈Lucy in the sky with diamonds〉的歌聲中，他們又為「AL288-1」取了一個更為大家所熟知的名字——露西。

經過進一步的研究，喬納森披露了更多關於露西的細節：

露西是生活在 320 萬年前，20 歲左右的女性南方古猿，屬於南方古猿阿爾法種（Australopithecus afarensis）。

她的腦容量不大，只有現代人類的 1/3 到 1/2。但是她已經出現了與黑猩猩明顯不同的特徵：露西已經習慣直立行走了。直立行走，一直被看作「猿向人類進化」過程中的重大事件。也正因此，露西所屬的南方古猿阿爾法種以前經常被稱為人屬物種的祖先，也就是我們現代人智人的祖先。

不過基於化石證據進行的古人類研究經常會因為新發現的化石而顛覆。2011 年 5 月，美國克里夫蘭大學的古人類學教授約翰尼斯．海爾—塞拉西（Yohannes Haile-Selassie）在南方古猿阿爾法的分布區，又發現了一個生活在距今 330 萬年到 350 萬年的南方古猿近親種（Australopithecus deyiremeda）。這個新種類的原始人挑戰了「露西是人類的祖先」以及「在這個時期這個區域僅有一種人」的觀點。

這樣一來，曾被稱為「人類的非洲老祖母」的露西可能要地位不保，不過科學家為我們找來的那位「共同的母親」——「線粒體夏娃」的證據倒是愈發明確了。

媽媽的媽媽的媽媽⋯⋯ 粒線體的母系遺傳

每個人的細胞中都有來自母親和父親的 46 條 DNA。除此之外，我們的線粒體中還攜帶著線粒體 DNA，線粒體是為細胞提供能量的細胞器。與父母雙方各提供 23 條染色體不同，精子中沒有線粒體，因此受精卵中的線粒體全部來自卵細胞的細胞質，也就是線粒體 DNA 全部是由媽媽傳給孩子的。

媽媽生了女兒，女兒再生孩子的時候，會繼續將母親的線粒體 DNA 傳遞下去；但是如果某位女性的所有後代都是男孩，因為男性不能傳遞線粒體DNA，她的線粒體 DNA 就丟失了。

粒線體夏娃 共同的母親

1987 年美國加州大學的瑞貝卡·卡恩（Rebecca Cann）和艾倫·威爾遜（Allan Wilson）帶領研究小組做了全球性的實驗。他們提取了不同人種 148 個胎盤中的線粒體 DNA，並對其進行研究。

結果顯示，這些線粒體 DNA 有高度的相似性。經由計算，他們得出了一個令人震驚的結論：現代人類應該有一位共同的母親，她是生活在約 15 萬年至 20 萬年前的一位非洲女性。對此進行報導的記者羅傑·勒溫（Roger Lewin）為這位「共同的母親」取了個眾所皆知的名字——「線粒體夏娃」。

其實「夏娃」這個稱謂並不準確，「她」應該不是一個人，而是這個遺傳位點的共同祖先。牛津大學的人類遺傳學教授布萊恩·賽克斯（Bryan Sykes）是世界上第一個證明可以從古人類的遺骸中提取 DNA 的學者。1999 年，他帶領小組，在研究分析了 6,000 多份歐洲人的線粒體 DNA 後，將他們分類歸屬於七個「母系氏族」，也就是七個「夏娃」。

她們是所有歐洲人的先祖，每個歐洲人的 DNA 都可以追溯到這七位「夏娃」的身上。他為她們取了名字，並根據考古學、地質學等知識，構築出了她們的生活，寫出了一本像小說一樣的科普書《夏娃和她的七個女兒》。

——本文摘自《真的假的！奇怪知識又增加了：自說自話的總裁顛覆認知的科學奇想》，2023 年 7 月，晴好出版，未經同意請勿轉載。