阿斯匹靈的外交陰謀－《暗黑醫療史》

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。

• 作者：墨爾 David S. Moore、諾茨 William I. Notz
• 譯者：鄭惟厚、吳欣蓓

實驗法中「隨機化」的必要性

隨機化比較實驗是統計學裡面最重要的概念之一。它的設計是要讓我們能夠得到釐清因果關係的結論。我們先來弄清楚隨機化比較實驗的邏輯：

• 用隨機化的方法將受試者分組，所分出的各組在實施處理之前，應該各方面都類似。
• 之所以用「比較」的設計，是要確保除了實驗上的處理外，其他所有因素都會同樣作用在所有的組身上。
• 因此，反應變數的差異必定是處理的效應所致。

我們用隨機方法選組，以避免人為指派時可能發生的系統性偏差。例如在鐮形血球貧血症的研究中，醫師有可能下意識就把最嚴重的病人指派到羥基脲組，指望這個正在試驗的藥能對他們有幫助。那樣就會使實驗有偏差，不利於羥基脲。

從受試者中取簡單隨機樣本來當作第一組，會使得每個人被選入第一組或第二組的機會相等。我們可以預期兩組在各方面都接近，例如年齡、病情嚴重程度、抽不抽菸等。舉例來說，隨機性通常會使兩組中的吸菸人數差不多，即使我們並不知道哪些受試者吸菸。

新藥研究上不隨機分組帶來的後果：安慰劑效應

如果實驗不採取隨機方式，潛藏變數會有什麼影響呢？安慰劑效應就是潛藏變數，只有受試者接受治療後才會出現。如果實驗組別是在當年不同時間進行治療，所以有些組別是在流感季節治療，有些則不是，那麼潛藏變數就是有些組別暴露在流感的程度較多。

在比較實驗設計中，我們會試著確保這些潛藏變數對全部的組別都有相似的作用。例如為了確保全部的組別都有安慰劑效應，他們會接受相同的治療，全部的組別會在相同的時間接受相同的治療，所以暴露在流感的程度也相同。

要是告訴你，醫學研究者對於隨機化比較實驗接受得很慢，應該不會讓你驚訝，因為許多醫師認為一項新療法對病人是否有用，他們「只要看看」就知道。但事實才不是這樣。有很多醫療方法只經過單軌實驗後就普遍使用，但是後來有人起疑，進行了隨機化比較實驗後，卻發覺其效用充其量不過是安慰劑罷了，這種例子已經不勝枚舉。

曾有人在醫學文獻裡搜尋，經過適當的比較實驗研究過的療法，以及只經過「歷史對照組」實驗的療法。用歷史對照組做的研究不是把新療法的結果和控制組比，而是和過去類似的病人在治療後的效果做比較。結果，納入研究的 56 種療法當中，用歷史對照組來比較時，有 44 種療法顯示出有效。然而在經過使用合適的隨機化比較實驗後，只有 10 種通過安慰劑測試。即使有跟過去的病人比，醫師的判斷仍過於樂觀。

目前來說，法律已有規定，新藥必須用隨機化比較實驗來證明其安全性及有效性。但是對於其他醫療處置，比如手術，就沒有這項規定。上網搜尋「comparisons with historical controls」（以歷史對照組來比較）這個關鍵字，可以找到最近針對曾使用歷史對照組試驗的其他醫療處置，所做的研究。

對於隨機化實驗有一件重要的事必須注意。和隨機樣本一樣，隨機化實驗照樣要受機遇法則的「管轄」。就像抽一個選民的簡單隨機樣本時，有可能運氣不好，抽到的幾乎都是相同政治傾向一樣，隨機指派受試者時，也可能運氣不好，把抽菸的人幾乎全放在同一組。

我們知道，如果抽選很大的隨機樣本，樣本的組成和母體近似的機會就很大。同樣的道理，如果我們用很多受試者，加上利用隨機指派方式分組，也就有可能與實際情況非常吻合。受試者較多，表示實驗處理組的機遇變異會比較小，因此實驗結果的機遇變異也比較小。「用足夠多的受試者」和「同時比較數個處理」以及「隨機化」，同為「統計實驗設計」的基本原則。

——本文摘自《統計，讓數字說話》，2023 年 1 月，天下文化出版，未經同意請勿轉載。

埃米爾．貝利納（Emil Berliner），1851 年 5 月 20 日至 1929 年 8 月 3 日。

如果你是一位古典音樂發燒友，那麼一定聽過德意志唱片公司的鼎鼎大名。這家公司成立於 1898 年，是世界上最早的古典音樂廠商，它的創始人正是唱盤留聲機的發明者——埃米爾．貝利納。貝利納是出色的發明家兼企業家，是當之無愧的「唱片之父」。到目前為止，世界最知名的幾大唱片商標幾乎都與他有關聯。

愛迪生是個具有商業頭腦的發明家，他很在意一項發明的商業前景，因此根本不會花精力去推廣那個音質不太好、用幾次就壞的留聲機。這和他大力推廣照明系統形成了鮮明的對比。

不過，在研究錄音和揚聲裝置的過程中，愛迪生不斷改進揚聲器的語音品質，並將很多的專利授權給了做電話的貝爾。雖然貝爾對留聲機比較感興趣，也改進過愛迪生發明的留聲機，但效果也不是十分理想。

延伸閱讀：愛迪生誕辰｜科學史上的今天：2/11

要製造出一種實用的、大家真正願意購買的留聲機，就需要搞清楚聲音中到底包含了哪些資訊，然後將它們不失真地記錄下來；同時，還需要把記錄下來的聲音資訊大量複製，賣給大眾。

早在十七世紀，伽利略就發現聲音和振動相關，這種機械振動在空氣中以波的形式傳播，傳入我們的耳朵，就是聲音。振動的頻率越高，我們聽到的聲音就越高，人們甚至可以通過調整琴弦振動的頻率，發出不同的音高。但是人們並不知道為什麼每個語音聽起來都不一樣，為什麼 a 聽起來是 a，不會是 o。到了十九世紀初，法國數學家和流體力學家傅立葉（Jean Baptiste Joseph Fourier）發明了傅立葉轉換，它可以將任何波動信號變成很多單一頻率的波動信號（正弦波）的組合。

延伸閱讀：無所不能的傅立葉轉換：傅立葉誕辰｜科學史上的今天：3/21

這其實揭示了各種複雜聲音的本質，就是各種單一頻率聲音的組合。a 的聲音和 o 的聲音裡面都包含了很多相同頻率的波動信號，但是它們的組合方式不同。a 在某個頻率上音量特別大，而在另外一些頻率音量特別小；相反的，o 在另外一些頻率上音量比較大，因此它們聽起來並不相同。

要想清晰完整記錄聲音的資訊，記錄聲音振動的儀器就需要足夠精確地把不同頻率聲音的變化都記錄下來。同樣的，要想讓揚聲器播放的聲音十分逼真，就需要它振動的頻率範圍和人發音的頻率範圍一致。愛迪生其實僅解決了第二個問題，但是沒能很好地解決第一個問題，即他不能準確地把這種頻率的聲音都記錄下來。

解決第一個問題的，是美籍德裔發明家貝利納（Emile Berliner）。一八七○年，十九歲的貝利納為了躲避普法戰爭，隨著父母全家移民到了美國。貝利納剛到美國時做的是收入最低的工作，包括洗碗和送報。但是出於對發明的興趣，他很快就在電話和留聲設備研發方面嶄露頭角。他改進了電話話筒，並因此獲得專利。這個專利被貝爾買走，隨後他也就順理成章成為貝爾電話公司的一名工程師。

一八八六年，貝利納開始研究留聲機。他把一個圓盤均勻塗上石蠟，然後用一根針在石蠟上記錄聲音的振動。由於圓盤的旋轉比圓筒要穩定許多，而且堅硬的細針在石蠟上劃過時，可以準確記錄下各種頻率聲音振動時的細節，因此從一開始，貝利納研製的留聲機的聲音品質就比愛迪生的好很多。更重要的是，圓盤很容易生產，這種留聲機記錄聲音的材料成本要比愛迪生的低得多。

愛迪生是一個在發明權方面從不讓步的人。他和貝利納打了一場曠日持久的官司，最終獲勝。然而，他的那種圓筒式留聲機雖然後來也改進了聲音品質，但實在不便於普及，很快就在市場上消失了。

在和愛迪生打官司期間，貝利納在柏林開辦了一家唱片公司，這就是著名的「德意志留聲機公司」（Deutsche Gramophone）。直到今天這家公司的黃色商標，依然被音樂發燒友視為唱片高品質的象徵。

貝利納還發明了一種大量複製唱片的方法。他在圓形鋅片上塗上石蠟，在錄音時，聲音振動控制的錄音針就會劃去鋅片上的石蠟，然後將鋅片用酸腐蝕，被劃掉石蠟的部分就會被腐蝕出聲道。這樣就得到了唱片的母盤，之後就能大量地複製唱片了，唱片的成本低到工薪階層的家庭完全能夠支付得起。

進入二十世紀，馬可尼在無線電報上的成功讓一些發明家開始嘗試使用無線電傳輸語音和音樂信號。人們將聲音的頻率和振幅載入到固定頻率的無線電波上，並隨著無線電波一同被發送到遠方。在接收端，接收機再將聲音信號從無線電波中分離出來。

一九○六年十二月，美國發明家和企業家費森登（Reginald Fessenden）開始了無線電廣播業務，播放音樂和一些音訊節目。但是由於沒有很好的接收機，這種廣播失真嚴重，而且一台接收機只能接收很低頻率的信號，因此也無法普及。

人們在進行無線電廣播時認識到，在資訊傳輸中存在一個必須解決的大問題，那就是信號的失真和被干擾。雖然在進行有線傳輸或者無線電報發送時，資訊失真的問題也普遍存在，但是大家對它的認識只局限於信號「足夠好」或者「不太好」。如果是前一種情況，大家就認為此時能夠進行通信；如果是後一種情況，大家就認為此時通信中斷了。

但是到了無線電廣播時，人們發現，儘管收到的語音能夠辨識，但是和說話人的語音聽起來完全不同。至於干擾，有線通信是不容易被干擾的，因為每個設備之間都有自己專用的線路；但是無線通訊則不同，電磁波在經過大氣時，會被自然界本身的電磁波干擾，接收到的信號中混有大量雜訊，有時雜訊甚至比信號還強，以至無法準確辨識信號。

那時還沒有關於資訊失真和雜訊的理論，我們今天常說的失真率、信噪比，都是在資訊理論出來之後才被普遍接受的概念。當時的工程師只能靠摸索來消除失真和雜訊的影響，但是效果並不理想。

這種情況在兩個發明出現之後才得到有效的改善：一是一九○七年美國科學家德福里斯特（Lee de Forest）發明了電子三極管；二是一九一七年法國發明家萊維（Lucien Lévy）提出了超外差式接收原理。之後，馬可尼及時將業務轉移到無線電廣播上來，他在英美等國迅速建立起無線電臺，並在全世界銷售收音機。

一九二○年六月，英國馬可尼公司利用廣播轉播了音樂會的盛況。同年，美國西屋電氣公司的廣播站利用廣播報導了總統選舉的情況。

留聲機和無線電廣播的出現大幅度豐富了人們的生活，大眾可以藉由它們欣賞高水準的音樂和文藝節目，同時，人們獲取資訊的方式也從閱讀報刊書籍逐漸變為聽廣播。當然，人類也從此開始記錄文字以外的資訊。

今天，我們能夠聽到邱吉爾在二戰時的精彩演說，以及馬丁．路德在半個世紀前呼籲人權平等的聲音。那些聲音所傳達給人們的資訊，不僅包括演說的內容，還有他們豐富的情感，這是在留聲機出現前人們完全無法想像的。

當然，對人類來說，更豐富的資訊是在圖片中。

——本文摘自《資訊大歷史：人類如何消除對未知的不確定》，2022 年 6 月，漫遊者文化，未經同意請勿轉載。