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AI運算需求快速成長，資料中心散熱正成為企業擴充AI基礎設施的新瓶頸。Google上周發表名為Brazos的液冷系統，不同於傳統需要建置冷卻水系統的液冷架構，Brazos採用Sidecar（側掛式）設計，將液冷設備整合為獨立模組，直接安裝於AI機架旁，讓既有風冷資料中心也能部署高密度AI伺服器，而不必進行大規模機房改造。

Google表示，Brazos已正式提供，並將透過合作夥伴推廣至產業市場，希望讓更多企業與資料中心業者採用這套設計。

Brazos將液冷系統縮小至機架等級

目前市場上的液冷方案，多數需要資料中心配置冷卻水管路、冷卻水分配單元（CDU）以及相關基礎設施，在部署上伴隨高額投資與長達數個月的施工時間。

Google的Brazos設計(上圖，來源：Google Cloud)是將完整液冷系統整合成側掛模組，並採用OCP的ORv3機架規格，由3個液冷模組搭配整合式機架歧管組成，每個模組占用11個OU高度，共同支援單一的AI機架散熱需求。

換言之，原本屬於資料中心層級的液冷設備，被縮小為可隨機架部署的模組化設備，使液冷部署從「改建機房」轉變為「增加一個AI機架」。

建立封閉液冷循環，不需連接資料中心冷卻水

Brazos系統的最大特色是，採用Google稱之為「self-contained liquid ecosystem」的自成一體的液冷生態系 。

AI晶片產生的熱量先由冷板吸收後，再透過封閉式液體循環送往側掛模組內建的Liquid-to-Air熱交換器，最後直接將熱量排放至資料中心的熱通道，整個過程不需連接建築物冷卻水系統，也不必新增冷卻水管路。

由於液體始終在封閉迴路內循環，IT設備與資料中心設施彼此隔離，不僅降低漏液風險，也讓既有風冷資料中心能以較低成本導入液冷AI設備。

對企業IT而言，這代表未來升級AI運算時，不必等待機房重新設計，只需新增具備液冷能力的AI機架，即可逐步擴充算力。

單機架支援60kW熱負載，維修採模組化設計

根據Google公布的資料，Brazos每個機架最高可支援60kW熱負載，可使用去離子水（DI Water）或25%丙二醇混合液（PG25）作為冷卻液，供電則採40至60V直流電，可直接連接標準機架匯流排（Rack Busbar）。

其在管理上，該系統支援Modbus over TCP，可整合既有資料中心監控平台，同時內建漏液偵測與壓力釋放機制，並符合UL、CSA及IEC 62368-1等安全規範。

Google也在設計上強調Brazos的維護便利性。整個側掛模組採用滑軌結構，可直接抽出維修，幫浦與風扇也採用熱插拔、現場可替換（FRU）設計，方便現場快速更換，降低設備故障造成的停機時間。

隨著新一代AI加速器功耗持續增加，資料中心升級的挑戰已從運算能力轉向基礎設施能力。液冷雖然被視為AI資料中心的重要技術，但如何兼顧部署速度與成本，仍是企業導入的主要考量。

Brazos反映出AI基礎設施的新思維，將液冷能力封裝成標準化、模組化產品，讓企業可以依需求逐機架擴充，而不是一次投入機房大改造。