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隨著 AI 訓練與推論全面進入 Rack-level System（整櫃交付）階段，新一代 AI GPU 架構（如 GB200 / GB300、MI300 / MI400）已不再以單卡或單機為交付單位，而是以高密度、多節點、高功耗的整櫃系統形式部署於資料中心與 HPC 環境。

在此趨勢下，產業關注焦點已從單純的 GPU、HBM 或加速卡效能，延伸至單櫃實際承重能力、高功耗熱密度下的散熱結構可行性、空冷 / 液冷混合架構、整櫃預組與長距離運輸部署，以及對應未來 GPU 世代（HBM3E → HBM4）的結構延展性。

系統商目前面臨的結構性問題（工程實務）

1. 傳統資料中心機櫃承重不足，難以對應 AI GPU、電源模組與冷卻模組所帶來的實際重量。
2. 高功耗散熱架構多為一次性設計，難以支援未來 TDP 持續上升。
3. 整櫃運輸與部署風險未被納入結構設計，交付風險高。
4. 結構設計缺乏世代延展性，導致後續升級成本大幅提高。

上述問題並非系統設計能力不足，而是缺乏可長期演進的 AI 機櫃結構平台。

洪洋的專案定位

洪洋並非提供單一標準機櫃，而是以專案形式提供 AI / HPC 高功耗系統的「機櫃結構 × 散熱配置 × 整櫃運輸部署」整合平台。

洪洋的角色在於補齊系統商於機櫃結構層的關鍵風險，與系統架構設計並行對接，提供可量產、可驗證、可世代延續的結構解決方案。

洪洋 AI 機櫃結構平台核心特性

• 高密度 GPU 承重結構設計，對應新世代 AI Rack 長期運作負載。
• 空冷 / 液冷混合架構支援，彈性對應不同資料中心條件。
• 模組化結構設計，預留 GPU、電力與冷卻架構世代升級空間。
• 整櫃級抗震與運輸設計，延伸自軍工與醫療設備運輸經驗。
• 支援非標準機房、前期部署與特殊場域應用。
 

洪洋建議於 AI 專案初期即介入機櫃結構與系統配置評估、散熱與承重條件協同規劃，以及整櫃部署與運輸風險評估。合作形式以長期結構平台夥伴為目標，而非一次性專案交付。

當 AI GPU 世代推進速度超過資料中心與機櫃結構的演進速度，真正的瓶頸往往不在算力，而在承載算力的結構平台。