基因研究的怪才，克雷格·凡特生日｜科學史上的今天：10/14

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。

2000 年的今天，美國總統柯林頓與英國首相布萊爾經由衛星連線共同向世人宣布：人類基因組計畫已完成第一份草圖。由超過六個國家（台灣也沒缺席，負責第四號染色體）、一千多名研究員的共同努力之下，完成了解開人類基因組的初步草圖。

在官方的大肆宣揚下，人們以為科學家們攜手合作達成了重大里程碑。其實當時完成定序的基因只有 85%，只是白宮早就敲定了這個日期召開記者會，不想再延後──或許是為了避免夜長夢多，讓這科學研究背後的醜陋競爭早日畫上句點。

競爭來自於克雷格·凡特（J. Craig Venter）。1990 年，由美國能源部和國家衛生研究院主導的國際人類基因組計畫正式啟動，凡特正是一開始就參與此計畫的其中一員。但他卻在金主的奧援下自立門戶，於 1998 年成立的賽雷拉基因公司（Celera Genomics），大手筆的採購三百台最新的自動化定序儀，打算以兩年的時間完成國際團隊原訂十五年才能完成的計畫。

凡特是個相當具爭議性的人物，他之前就曾將基因申請專利，拿來做商業用途，如今還是宣稱賽雷拉會將成果申請專利保護，並將優先獲知權賣給藥廠或其它公司。另一方面，國際團隊卻是本著科學精神將最新發現公諸於世，賽雷拉還能從中借力使力，擴大領先幅度。

國際團隊雖然鄙夷凡特的作法，卻在輸不得的壓力下，不得不也採用凡特的研究方法。於是雙方唇槍舌劍、互相指責，直到美國政府出面協調，雙方陣營才同意彼此合作，共享榮耀。

完整的人類基因圖譜要等到 2003 年 4 月 14 日才宣告完成。至於專利權的問題，直到 2013 年 6 月 13 日，才終於由美國最高法院的判決確立：人類基因不能取得專利權。

即便如此，我們可以預期此一重大的研究成果仍將帶來各種衝擊與爭議；當時柯林頓在記者會說：「今日劃時代的成就，只是一個起點，將來還有很多更艱辛的工作，等待要完成。」是的，艱辛的工作不只是判讀、診斷、醫療等技術方面，也將涵蓋道德面與法律面。

本文同時收錄於《科學史上的今天：歷史的瞬間，改變世界的起點》，由究竟出版社出版。

在最小的生命研究上一直有兩種策略，一種是利用簡單的細胞不停地把不必要的基因剔除，直到找到最小可以支持自我複製生長的基因组，另一種策略是全部的基因組都由人工來合成，設計出可以自己複製生長的細胞，兩種策略都各有優缺點。

剔除的方式要面對的是牽一髮動全身的基因組；不同的剔除路徑可能中間有很多不能維持生命的中間基因組，而在全人工合成上，首先要面對的就是怎麼有效正確的合成大分子的DNA，接著是怎麼把合成出來的基因組放入當作容器的細胞並且激活。這演講就是介紹以合成的路徑，研究人員面對了多少技術困難，最後順利合成百萬鹽基對的染色體，然後順利放入細胞讓這些基因組真的開始工作。

裡面幾個關鍵的步驟是：大量正確合成DNA、分開的合成DNA怎麼被組裝成單一基因組、同類細胞間的基因組要怎麼替換、異類細胞間的基因組要怎麼替換、還有就是面對處理甲基化跟限制酶對外來DNA的破壞，這些工作花了參與的科學家15年的時間，不過其依賴的技術基礎是整個分子生物的技術。這樣的技術有危險性也有很多可能的應用方式，像是在生物能源或是細胞疫苗工廠上，希望這樣的技術會引導出很多能幫助人的科學進展。

本文原發表於科學影像Scimage 演講[2010-08-16]