隨著生成式AI應用加速普及，巨大的數據資料處理與運算需求，造成晶片功耗及機櫃整體耗電大幅提升，功耗愈高，產生的熱愈多，就須把熱快速有效帶走，否則晶片會過熱甚至損壞，傳統氣冷解熱極限750W，若要突破解熱極限，光用風扇氣體降溫已不夠，必須加速採用能夠承受1,000W以上的液冷（Liquid Cooling）方案，不僅如此，也須優化電源管理架構，以確保系統的穩定性及高效運行。
以輝達（NVIDIA）Blackwell系列GB200超級晶片為例，其整合2顆Blackwell架構的Tensor Core GPU（即B200晶片）與1顆Grace CPU。單顆B200 GPU熱設計功耗（TDP）約1,200W，單顆Grace CPU的TDP約300W，合計每顆GB200超級晶片的總功耗約2,700W（1,200ｘ2＋300）。GB200 NVL72總機櫃TDP更高達130kW（13萬W）。當升級至GB300甚至是下一代Rubin平台時，功耗均將急速暴增。此數值皆已遠超傳統氣冷散熱極限（約750W），須採用液冷方案以確保散熱效率與系統穩定性。
液冷又分為「水冷（Water Cooling）」和「油冷」，目前主流為水冷。AI伺服器幾乎都採用水冷散熱方案，「液冷」與「水冷」多數情境下可視為同義。其核心原理是用液體作為導熱介質，直接或間接將高熱元件產生的熱量帶走。