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Le spécialiste taïwanais du thermique s'attend à ce que tous les serveurs IA basés sur GPU et ASIC fonctionnent sur un refroidissement liquide d'ici fin 2027.
mer. 11 novembre 2026 · 00h06 EST · 3 min de lecture
En technologie
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Asia Vital Components a commencé à expédier des plaques froides double face conçues pour les serveurs IA qui utilisent des conceptions de distribution d'énergie verticales.
La société taïwanaise de gestion thermique a également fait une prévision audacieuse. Il s'attend à ce que tous les serveurs d'IA basés sur GPU et ASIC adoptent le refroidissement liquide d'ici la fin de 2027. Pour une entreprise qui vend du matériel de refroidissement liquide, c'est une prédiction qu'elle aimerait beaucoup se réaliser.
Pourquoi les assiettes froides ont une deuxième face
Une plaque froide est un bloc métallique posé contre une puce chaude. Le liquide circule à travers des canaux à l’intérieur du bloc et évacue la chaleur. Considérez-le comme un radiateur boulonné directement sur le processeur.
L'alimentation verticale, ou VPD, modifie la façon dont l'électricité atteint la puce. La puissance circule à travers la planche sur un chemin vertical au lieu d'être acheminée par les côtés. Cette conception place les composants électriques dans un endroit où la chaleur s'accumule également.
Le résultat est un problème de refroidissement à deux fronts. AVC affirme que les clients choisissent de plus en plus de plaques froides double face pour gérer les conceptions VPD. En termes simples, une plaque doit désormais refroidir dans les deux sens à la fois.
L’entreprise se prépare également à un silicium encore plus chaud. AVC développe des plaques froides capables de gérer des puces ayant une puissance thermique de conception, ou TDP, supérieure à 2 300 watts. Le TDP correspond à peu près à la quantité de chaleur qu'une puce est censée produire sous une charge importante, et 2 300 watts représentent beaucoup de chaleur dans un très petit espace.
Les chiffres derrière les prévisions
AVC a présenté ses perspectives lors d'un appel aux résultats le 10 novembre 2026. Les résultats financiers ont donné un certain poids aux prévisions.
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Les revenus du troisième trimestre 2026 ont atteint un record de 59,09 milliards de dollars NT. Cela représente une hausse de 51,8 % par rapport à la même période un an plus tôt.
Les marges ont également évolué dans la bonne direction. La marge brute a grimpé à 33,86 %, soit un gain de 7,74 points de pourcentage sur un an. La société a crédité la demande pour des produits de refroidissement liquide de plus grande valeur et un meilleur mix de ventes.
L’élan s’est poursuivi au quatrième trimestre. Les revenus d’octobre 2026 ont atteint un record de 22,1 milliards de dollars NT, soit une augmentation de 34 % d’une année sur l’autre.
Pour suivre le rythme, AVC prévoit d’augmenter sa capacité de production de refroidissement liquide de plus de 50 % en 2027. L’essentiel de cette croissance proviendra de ses installations au Vietnam. La société a prévu des dépenses en capital de 15 à 17 milliards de dollars NT pour son expansion au Vietnam.
Nvidia, les hyperscalers et le changement ASIC
AVC occupe déjà une position forte sur le segment le plus prestigieux du marché. Il détient une part estimée de 40 à 50 % du marché des plaques froides pour les plates-formes GB200 et GB300 de Nvidia.
Il est également reconnu comme un fournisseur privilégié pour l’architecture attendue Vera Rubin de Nvidia.
La liste des clients va au-delà de Nvidia. AVC a travaillé avec de grands hyperscalers, notamment AWS, Google, Meta et OpenAI, prenant en charge à la fois les conceptions GPU et les puces ASIC personnalisées.
C’est dans cette deuxième catégorie que l’entreprise prévoit le plus grand changement à venir. AVC prévoit que les revenus des ASIC dépasseront ceux des GPU dans son segment de serveurs en 2027.
Les ASIC sont des puces conçues pour une tâche spécifique, plutôt que des processeurs graphiques à usage général. Les grands acteurs du cloud les construisent en interne pour exécuter plus efficacement leurs propres charges de travail d’IA.
Divulgation : Cet article a été édité par Diego Almada Lopez. Pour plus d'informations sur la façon dont nous créons et révisons le contenu, consultez notre politique éditoriale.
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