AI 機櫃成為交付單位：從 HPE 與 Vultr 的 12 億美元訂單，看基礎架構製造的新門檻

2026 年 9 月 30 日，HPE 宣布取得雲端基礎設施業者 Vultr 一筆 12 億美元的訂單，將在 Vultr 位於美國的資料中心部署 AMD Helios AI Rack by HPE 系統。HPE 表示，這是該公司首筆 AMD Helios 訂單。路透社同日報導，HPE 將為 Vultr 提供搭載 AI 晶片、HPE 網路交換器與軟體的 AMD Helios AI 機櫃，並同步調高網路事業的長期成長預期。需注意的是，HPE 新聞稿並未揭露機櫃數量與交付時程，12 億美元亦為訂單金額，而非已認列營收。 

從單一伺服器到整合式 AI 機櫃：基礎架構單位正在改變 

依 HPE 說明，每座機櫃整合 72 顆 AMD Instinct MI455X GPU，搭配 AMD EPYC「Venice」CPU、AMD Pensando Vulcano AI 網卡與 ROCm 軟體，並以每座六個 HPE Juniper Networking QFX5252 scale-up 乙太網路交換器托盤連接全部 72 顆 GPU；HPE 同時強調直接液冷與機櫃級工程能力。另據 Data Center Dynamics 報導 AMD 7 月發表會內容，Helios 採用寬度 1,200 公釐的 Open Rack Wide 雙倍寬機櫃、50V 直流液冷匯流排與盲插式快速接頭液冷設計，預期重量約 5,000 磅。以上皆為廠商公布資料。 

這筆訂單不代表所有 AI 客戶都會採購整座機櫃，但它提供了一個具體例證：在高密度 AI 部署中，設計、製造、驗證與交付的單位，正從單台伺服器逐步移向整座機櫃。 

 

當機櫃本身成為系統，製造需要重新思考什麼？ 

以下為產業分析觀點，並非 HPE、AMD 或超鴻的官方說法。 

精密結構與製造一致性 

當運算托盤、交換器托盤、匯流排與液冷歧管必須在同一個機櫃框架內精準對位，尺寸一致性、材料選擇與組裝重複性的重要性隨之提高。對一座寬度達 1.2 公尺、重量以噸計的機櫃而言，結構剛性、托盤導軌與盲插接點的對位精度，都可能影響後續組裝與維護。 

散熱、維護與系統整合 

液冷帶來的是一般性的工程考量：元件配置、冷卻液接口位置、管路與歧管的走線空間、維修時的操作空間，以及洩漏管理，都需要與機構設計同步規劃，而非機櫃完成後再行補強。 

從製造到部署的協同 

機櫃級系統牽涉運算、網路、電源、散熱、機構與線材等多方供應鏈，工廠組裝、測試、運輸與現場安裝的銜接，也比單台伺服器出貨更為複雜。製造端的核心問題，已不只是交出一個符合尺寸的機殼，而是這個機殼能否成為整合系統中穩定、可重複的一環。 

超鴻對 AI 基礎架構製造的觀點 

當 AI 基礎架構走向機櫃級整合，支撐運算、網路、電源與散熱的實體結構，已成為整體部署設計的一部分。根據超鴻精密官方網站，公司提供設計、樣品與模具開發服務，製程涵蓋雷射、NCT 沖床、NC 折彎、沖壓成型、CNC 銑削、焊接、鋁擠與壓鑄，並可提供整機組裝出貨；主力產品包含機櫃、CDC（貨櫃式數據中心）與光通訊設備。 

超鴻表示，公司長期為全球前五大機櫃廠商提供機櫃打樣與量產製造服務，並能依客戶的系統配置與規格調整機櫃設計，包括機殼結構、線材與管路走線空間，以及搭配不同散熱方案的機構設計。在機櫃級整合的趨勢下，這類跨結構、走線與散熱的設計與製造經驗，正是客戶因應持續演進之伺服器與機櫃規格時的實務需求。 

 

結語 

HPE 與 Vultr 的案例顯示，當運算、網路、液冷與電源在同一座機櫃內協同運作，機構設計、製造公差與組裝品質，便成為系統可部署性與可維護性的前提之一。機櫃級整合改變的，不只是 AI 基礎架構的部署方式，也包括實體基礎架構的設計與製造方式。不過，並非所有部署都會走向整櫃採購，實際需求仍取決於工作負載、機房條件與營運模式；對製造端而言，能否在多方規格之間維持一致且可重複的製程，才是長期的競爭基礎。 

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