Bukan Nvidia Sahaja: Pusat Data AI Mengangkat Permintaan Transformer, Kuasa dan Penyejukan

Ledakan AI bukan lagi cerita cip semata-mata. Setiap pelayan AI tambahan memerlukan elektrik yang perlu diturunkan voltannya, diagihkan, disandarkan dan ditukar dalam pusat data—sementara haba yang terhasil perlu disingkirkan dengan selamat. Itu memperluas peluang pasaran kepada pengeluar transformer, pakar sistem kuasa dan pembekal penyejukan cecair, bukan hanya Nvidia.

Mengapa perbelanjaan infrastruktur semakin rancak

McKinsey mengunjurkan permintaan pusat data global boleh meningkat daripada sekitar 82 gigawatt (GW) pada 2025 kepada kira-kira 220 GW pada 2030. Permintaan berkaitan AI dijangka meningkat 3.5 kali ganda, daripada lebih kurang 44 GW kepada 155 GW, berbanding kenaikan 1.7 kali ganda bagi beban kerja bukan AI. 22

Nilai pelaburan yang diperlukan juga besar. McKinsey menganggarkan pusat data di seluruh dunia mungkin memerlukan AS$6.7 trilion menjelang 2030, termasuk AS$5.2 trilion untuk kapasiti sedia AI. Ini ialah anggaran perbelanjaan modal yang diperlukan, bukannya pesanan yang telah ditempah atau perbelanjaan yang sudah dijamin. 28

Ketumpatan rak yang lebih tinggi ialah faktor yang menyebarkan perbelanjaan ke seluruh rantaian bekalan. Satu senario Bank of America yang dipetik dalam laporan menjangkakan penggunaan kuasa sebuah rak AI boleh melepasi 1.5 megawatt (MW) menjelang 2030. Jika berlaku, setiap pemasangan memerlukan infrastruktur elektrik dan penyejukan yang jauh lebih canggih berbanding persekitaran pelayan biasa. 20

Siapa yang mendapat manfaat—dan sebabnya

Transformer dan peralatan grid: HD Hyundai Electric serta Hainan Jinpan

Transformer menurunkan voltan elektrik daripada grid kepada paras yang boleh digunakan oleh pelayan, sistem penyejukan dan peralatan agihan kuasa. Ia menjadi hambatan praktikal apabila syarikat utiliti dan pemaju pusat data membuat pesanan lebih awal untuk mendapatkan peralatan yang bekalannya terhad. Reuters melaporkan permintaan kukuh infrastruktur AI pada separuh pertama 2026, khususnya dari Amerika Utara, bagi HD Hyundai Electric dari Korea Selatan dan Hainan Jinpan Smart Technology dari China. 142

HD Hyundai Electric menunjukkan kesan kekangan bekalan terhadap operasi. Syarikat itu melaporkan lebih AS$1.4 bilion pesanan baharu pada suku kedua, dengan tunggakan pesanan menghampiri AS$8.5 bilion pada penghujung Jun 2026. 36 Tunggakan besar membantu memberi gambaran hasil masa depan, tetapi ia bukan hasil sebenar: jadual penghantaran, kos komponen dan penyempurnaan projek tetap menentukan sama ada ia diterjemahkan kepada keuntungan.

Penukaran dan sistem kuasa: Delta Electronics

Pusat data memerlukan lebih daripada sambungan kepada grid. Ia juga memerlukan penukaran kuasa, agihan, sistem sandaran dan kawalan dalam kemudahan itu sendiri. Delta Electronics mempunyai pendedahan kepada kuasa AI, penyejukan dan infrastruktur pusat data. Syarikat itu memberitahu Reuters bahawa penyelesaian ini kekal sebagai pemacu pertumbuhan ketika ia mengembangkan pengeluaran di Thailand, Amerika Syarikat dan lokasi lain. 1

Keluasan penawaran ini boleh menjadi kelebihan kerana sistem bersepadu menyelesaikan masalah pelanggan yang lebih rumit berbanding satu komponen sahaja. Namun, pembekal sistem masih perlu bersaing di peringkat global dan membuktikan kebolehpercayaan pada skala besar.

Pengurusan haba: AVC, Auras dan Envicool

Asia Vital Components (AVC), Auras Technology dan Shenzhen Envicool antara pembekal pengurusan haba yang terdedah kepada peralihan ke arah sistem AI berkepadatan tinggi. Apabila rak beroperasi pada suhu lebih tinggi, peluang tidak lagi terhad kepada kipas dan heatsink biasa. Ia meliputi cold plate, unit agihan penyejuk, pam, manifold, penukar haba dan kawalan haba di peringkat kemudahan.

Penyejukan cecair menjadi teras perubahan ini. Microsoft menyatakan penyejukan udara tradisional tidak dapat menampung ketumpatan perkakasan AI moden dalam pusat data AInya; pusat data tersebut menggunakan cecair sejuk yang dialirkan terus ke dalam pelayan untuk menyerap haba. 8 Satu ramalan Bank of America menjangkakan penyejukan cecair menyumbang 70% daripada pemasangan pusat data AI baharu menjelang 2030, meningkat daripada sekitar 30%. 2021

Namun, ramalan itu perlu dilihat sebagai senario, bukan kepastian. Kadar penggunaan akan berbeza mengikut seni bina cip, ketumpatan rak, keperluan kebolehpercayaan, pilihan pengendali dan ketersediaan sistem penyejukan yang telah diperakui.

Akses elektrik mungkin lebih penting daripada kapasiti pengkomputeran

Agensi Tenaga Antarabangsa (IEA) menjangkakan penggunaan elektrik pusat data global meningkat lebih dua kali ganda kepada sekitar 945 terawatt-jam (TWh) menjelang 2030. IEA juga menganggarkan kira-kira 20% projek pusat data yang dirancang mungkin berdepan kelewatan jika risiko grid tidak ditangani. 43

Masalahnya ialah ketidakpadanan tempoh masa. Kemudahan AI boleh dirancang dan dibina dalam beberapa tahun, tetapi penaiktarafan talian penghantaran, pencawang dan sambungan grid biasanya mengambil masa lebih lama. Di banyak rantau, sambungan ke grid boleh mengambil empat hingga 10 tahun. 53

Bagi pengeluar peralatan, keadaan ini membawa dua kesan yang bertentangan:

• Dalam jangka pendek: kekurangan transformer, suis gear dan peralatan berkaitan boleh menyokong pesanan, harga serta keterlihatan tunggakan. 42
• Dalam jangka panjang: kekurangan yang sama boleh melambatkan projek pelanggan dan menunda penghantaran peralatan yang menjadi asas hasil pembekal.

Justeru, peserta paling kukuh mungkin ialah syarikat yang memiliki produk diperakui, kapasiti pembuatan yang boleh diharap, bekalan komponen mencukupi dan keupayaan memenuhi jadual pelanggan—bukan sekadar syarikat yang dikaitkan dengan tema AI.

Tuntutan kecekapan perlu dibaca dengan cermat

Transformer keadaan pepejal (solid-state transformer) dan seni bina kuasa berasaskan silikon karbida (SiC) berpotensi menyokong reka bentuk pusat data berasaskan arus terus (DC) yang lebih cekap pada masa hadapan. Wolfspeed menyebut peningkatan kecekapan hujung-ke-hujung sehingga 5% dan pengurangan kehilangan penukaran 25% hingga 40% untuk peringkat tertentu yang menggunakan SiC. Namun, ini ialah tuntutan seni bina daripada vendor, bukan ukuran penjimatan sebenar bagi seluruh industri. 45

Begitu juga, bukti yang diberikan tidak menyokong angka penjimatan tenaga sejagat melebihi 27% bagi penyejukan cecair. Prestasi penyejukan bergantung pada asas perbandingan penyejukan udara, ketumpatan cip, suhu penyejuk, reka bentuk kemudahan dan sama ada haba buangan digunakan semula. Kesimpulan yang lebih kukuh ialah penggunaan AI berketumpatan tinggi meningkatkan keperluan untuk penyejukan cecair; jumlah penjimatan tenaga sebenar bergantung pada tapak. 824

Bukti sedia ada juga tidak menyokong andaian bahawa kadar penggunaan 40% untuk transformer keadaan pepejal akan menjadi hasil industri yang pasti. Transformer konvensional masih penting untuk infrastruktur grid dan kemudahan, manakala reka bentuk keadaan pepejal masih perlu melepasi halangan kos, kelayakan, kebolehpercayaan dan pematuhan grid.

Peluang margin dan risikonya

Pembekal peralatan kuasa boleh mendapat manfaat apabila kapasiti pengeluaran yang layak adalah terhad. Transformer voltan tinggi dan peralatan berkaitan ialah produk khusus dengan tempoh tempahan panjang, manakala asas grid sedia ada turut memerlukan naik taraf selain pembinaan pusat data baharu. Pertumbuhan pesanan dan tunggakan HD Hyundai Electric menggambarkan dinamik yang memihak kepada pembekal itu. 36

Pembekal pengurusan haba pula mempunyai profil berbeza. Penyejukan cecair meningkatkan nilai kandungan bagi setiap rak dan memberi ganjaran kepada kejuruteraan, kebolehpercayaan serta integrasi sistem. Namun, ekosistem haba sangat kompetitif, dan komponen individu boleh menjadi komoditi lebih pantas daripada sistem lengkap. Risiko utama termasuk perubahan seni bina yang cepat, tumpuan pelanggan, tekanan harga dan pengembangan pembuatan yang akhirnya boleh melonggarkan kekangan bekalan hari ini.

Kerangka praktikal untuk menilai bakal pemenang adalah dengan bertanya sama ada sesebuah pembekal mampu:

1. menghasilkan peralatan yang diperakui pada skala besar;
2. mendapatkan komponen kritikal dan kapasiti lebih awal daripada permintaan;
3. menyediakan sistem kuasa atau haba bersepadu, bukan bahagian terpencil sahaja;
4. mengekalkan harga dan kebolehpercayaan ketika kitaran produk berubah pantas; dan
5. berkembang ke pasaran antarabangsa tanpa menjejaskan mutu, aliran tunai atau prestasi penghantaran.

Adakah pusat data terapung dan bawah laut jawapan utama?

Pusat data terapung dan bawah laut mungkin berguna di lokasi tertentu yang kekurangan tanah, air tawar, kapasiti penyejukan atau kelulusan pembangunan. Kemudahan bawah laut boleh menggunakan air laut di sekelilingnya untuk penyejukan, dan China telah menggerakkan projek ke arah operasi komersial, termasuk pusat data bawah air berhampiran Shanghai yang dikuasakan tenaga angin luar pesisir. 47

Bagaimanapun, reka bentuk ini masih merupakan pilihan khusus, bukannya pengganti kampus pusat data di darat. Ia membawa cabaran tersendiri dari segi kejuruteraan, penyelenggaraan, sambungan rangkaian dan kelulusan. Kepentingan terdekatnya bukan untuk menggantikan pembinaan konvensional, tetapi menunjukkan pilihan apabila kekangan kuasa, air dan tanah menjadi terlalu serius.

Kesimpulan

Ledakan AI meluaskan peluang infrastruktur melangkaui GPU. Pengeluar transformer seperti HD Hyundai Electric dan Hainan Jinpan berada pada kedudukan baik ketika peralatan grid sukar diperoleh; Delta mempunyai pendedahan kepada rangkaian kuasa dan penyejukan; manakala AVC, Auras serta Envicool terdedah kepada peningkatan kandungan pengurusan haba bagi rak berkepadatan tinggi. 1

Pemenang yang tahan lama ialah pembekal yang boleh menukar permintaan kepada penghantaran yang konsisten dan sistem yang menguntungkan. Namun, peringatan utama tetap sama: akses grid, tempoh menunggu peralatan dan pelaksanaan projek boleh memperlahankan pembinaan walaupun permintaan AI kekal tinggi. Dalam kitaran ini, penghantaran elektrik dan penyingkiran haba bukan isu sampingan—kedua-duanya ialah kekangan teras yang menentukan secepat mana kapasiti AI boleh dibina. 4342