随着 Blackwell、Rubin 等平台功耗与封装尺寸持续放大，均热片、补强框与水冷板的单价及使用量同步提升，率先切入高阶晶片散热的健策(3653-TW)，也因此成为市场最具代表性的受惠者。

但现在值得关注的，不只是既有龙头还能成长多少，而是当 AI 运算架构与散热技术进入下一次转折时，是否会出现新的供应链机会。

新进者的机会

2026年07月24日（优分析／产业数据中心报导）⸺ 高阶 AI 晶片的散热零组件，不像一般标准零件。

每一代晶片都必须依照封装尺寸、功耗与散热需求重新设计，再经过晶片商、晶圆代工厂与封测厂长时间验证。

因此，一旦某个平台开始大量出货，客户通常不会轻易更换已经完成验证的供应商。

也因为如此，真正容易出现新供应商的时间点，通常有下面几种情况。

第一，像是 Blackwell 升级到 Rubin，再往 Rubin Ultra、Feynman 发展，每一次平台升级，都可能改变封装尺寸、晶片数量与散热架构，因此需要重新送样与认证。

第二，是过去市场几乎都围绕 NVIDIA GPU，因为大型语言模型训练需要大量平行运算能力。

但随着 AI 应用逐渐从模型训练走向大规模推论（Inference），资料中心开始同时配置 GPU、CPU，以及 Google TPU、AWS Trainium、Broadcom ASIC 等各种客制化 AI 晶片。

高阶散热需求，也因此扩大到整个 AI 运算平台。这也是一诠近年最大的成长来源。

第三，则是当 AI 晶片需求快速增加，客户除了追求技术能力，也会希望降低单一供应商的依赖或地缘政治风险，因此开始培养第二供应商。

（资料来源：优分析产业数据中心）

目前健策仍是高阶 AI 散热的领先者，不仅已布局 GPU、CPU、ASIC 等主要平台，也正积极发展水冷板与 MCL 等封装级散热产品。

一诠(2486-TW) 则属后进者，但已成功切入 Google TPU、AWS Trainium、Broadcom AI ASIC 等平台，并同步投入均热片、补强框、水冷产品与 MCL 技术开发。

（延伸阅读：一诠(2486) 营收持续创高，结构性利多才刚开始？下一波成长还有哪些机会？）

散热也开始往封装内部靠近

AI 晶片不只功耗愈来愈高，封装尺寸也持续放大。

当更多裸晶、HBM 与不同功能晶片被整合在同一个封装内，基板更容易因为热胀冷缩而翘曲，因此用来扩散热量的 Lid，以及支撑封装、抑制翘曲的 Stiffener，都必须做得更大、更厚，结构也更复杂。

这代表 AI 散热零组件的成长，不只是出货量增加，单一晶片所使用的散热零组件价值也会同步提高。

不过，当晶片功耗从约 1,800W 持续往 2,300W，甚至 3,000W 发展，单纯把水冷板做得更大、增加水流量，散热效果也会逐渐接近极限。

因此，下一步的方向不是只让水冷板变强，而是让冷却液更接近晶片。

MCL（Microchannel Lid，微通道盖板）就是把原本分开的 Lid 与水冷板整合在一起，让冷却液可以直接在更靠近晶片热源的位置流动，借此缩短热量传递的距离、降低热阻，也有助于缩小散热模组高度。

因此，健策与一诠都把 MCL 视为下一阶段的重要产品。这也显示 AI 散热技术正从过去的系统层级水冷，逐步往更靠近晶片的封装级散热发展。

从 GPU 扩展到 ASIC，让一诠成功找到第一波成长机会；而当散热技术从传统均热片与水冷板，进一步走向 MCL 等封装级散热时，也可能再次迎来新一轮供应链重整。

对投资人而言，真正值得观察的，是下一次技术换代时，谁有机会顺利完成验证、切入新的平台，成为下一个受惠者。

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