吉瓦

Gigawatt（GW） 是用於衡量「功率（Power）」的國際標準單位。功率代表電能輸出或消耗的瞬時速率，其基礎單位為瓦特（Watt, W）；而吉瓦（Gigawatt, GW）等於十億瓦特，屬於極大規模的功率單位，通常用來描述在大型發電廠的裝置容量或國家區域電網的尖峰負載。

過去，資料中心的電力需求通常以「百萬瓦（MW）」為單位衡量。然而，隨著 AI 大型語言模型（Large Language Model, LLM）的訓練與推論需求急遽增加，單一機器的算力已不足夠，必須協調數十萬個 GPU 同時運作。這樣的轉變，使資料中心的用電規模快速放大。

McKinsey 指出，為了滿足未來持續增長的資料中心需求，資料中心的供電能力將必須從原本的數十 Megawatt，進一步達到 Gigawatt 等級。

另一方面，根據 Deloitte 的 AI 基礎建設研究指出，美國 AI 資料中心的電力需求預計將從 2024 年的 4 GW，在 2035 年激增至 123 GW，增幅超過 30 倍。

這意味著未來的 AI 科技發展，將邁入以 Gigawatt 級電力規模為核心的全新階段。重點不再只是 GPU 的數量堆疊，而是如何透過更低能耗、更高效率與更具永續性的設計，長時間穩定運行大量 GPU。

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為了便於理解電力計算單位的不同量級，電力系統根據規模使用不同的前綴詞（Kilo, Mega, Giga, Tera）。以下是吉瓦與其他常用單位的換算關係：

．Watt = 1W
．Kilowatt = 1kW = 1,000W (10³)
．Megawatt = 1MW = 1,000,000W (10⁶)
．Gigawatt = 1GW = 1,000,000,000W (10⁹)
．Terawatt = 1TW = 1,000,000,000,000W (10¹²)

在面對 AI 與高效能運算（HPC）應用快速擴張所帶來的電力與散熱挑戰時，技嘉提供企業級的一站式資料中心解決方案，涵蓋從前期諮詢、整體架構設計、系統部署與驗收，到後續長期維運的完整生命週期服務。透過整合伺服器硬體、系統平台、電力架構與冷卻技術，協助企業在高密度運算環境中兼顧效能、穩定性與永續發展。

在電力層面，技嘉著重於資料中心整體供電架構的最佳化，包含電力分配、即時監測與冗餘設計，並透過電源管理機制提升用電效率，確保在高負載運作下仍能維持穩定供電，降低營運風險。這樣的設計使資料中心能夠支撐大規模 AI 訓練所需的長時間、高功率運作。

在散熱方面，技嘉導入液體冷卻與浸沒式冷卻等先進技術，並可依據實際需求建置完整的資料中心冷卻管線與熱交換系統，有效突破傳統風冷的物理極限，透過優化散熱效率，不僅能顯著改善資料中心的電力使用效率（PUE），也能讓伺服器內部晶片穩定運作，進而發揮最大運算效能。