机壳内部的燃烧，让你的AI服务器算力正在变质！
—— 只有「不开箱测试」才能揭露真实的稳定力
业界在送测服务器时，多半是在开放环境、散热充分、条件理想的实验室情境下进行，通常很轻易的就能通过测试，各项初步结果与报告也显示一切「正常」。
然而，一但服务器进入「实际使用情境」中，被固定进机柜里、长时间维持高负载运作/连续运算时，机壳内的温度便会逐步升高，气流受到限制、热能难以排出，形成持续性的热堆积。当温度在封闭环境中越积越高，长时间散发高温彷佛一台烤箱时，这才是真正考验你的AI服务器效能与耐用性的「真实场景」！
开放环境 vs. 原机壳情境：AI 服务器效能为何呈现两种相反面貌？
因为AI服务器不像一般企业服务器，它具有以下高风险特性：
AI 服务器特性
- GPU密度高、Riser架构复杂
- PCIe Gen6导入超高密度信号
带来的SI风险
- 多跳传输、Connector/Cables成为讯号弱点
- 任何微小阻抗变化都可能导致效能折损
这样的架构下，只要一条SI质量不佳的PCIe链路，就可能造成整台AI服务器效能下降进而严重影响算力劣化，这并非组件损坏，而是算力在高温中默默流失的结果！此时，PCIe的讯号完整度、错误率、延迟表现等，都可能开始在热中变质。
传统的开放式验证无法揭露上述风险，因为那不是服务器真正运作的情境。在大AI时代，你更需要保留机壳的使用情境下做测试，想要揭露真实情境下的稳定性，唯一的答案是：
「不开箱测试」(Closed-chassis Test) — 在最真实的压力下，看见最真实的风险
百佳泰以「不开箱测试」型式，让 Server 在完整组装、实际运作的状态下直接受测，忠实还原客户会面临的「真实使用情境」。
测试结果显示：当 Server 长时间运转、热能在机壳内不断累积时，会引发一系列在传统实验室环境中难以察觉的问题，例如：
- 讯号衰减上升，传输稳定度下降
- 讯号抖动变大，误码与延迟增加
- Eye margin 变小，可靠度大幅降低
这些都是系统在市场上长期运作时最真实的压力来源。
不开箱测试能协助您提前看见与改善，避免将潜在风险带到量产与客户端，造成不可预测的巨额损失与品牌信任崩毁！
「不开箱测试」如此关键，却鲜少有人可以办到！
要模拟真实情境，就必须让服务器在完全封闭状态下烧机。
这意味着：
- 治具必须重新设计，所有监测都得自动化；
- 放入Thermal Chamber后，无法人工介入操作或设定；
- 必须在高温、长时间、无人值守的环境下完成所有纪录。
这不是一般测试设备能办到的事，而是需要方法、架构与经验的组合。
Allion Golden Methodology – Server测试流程概念（边测边烧 Burn & Measure）
- 「边测边烧」(Burn & Measure) 架构目标：让服务器在封闭机壳内同时进行高负载运算与高速传输，并在热量、功率、电气干扰齐发的真实条件下，同步观测讯号完整度（SI）、误码率（BER）、抖动（Jitter）等关键指标。
- 可发现的问题：测试结果能揭露高温状态下，讯号边缘退化、连接器阻抗变化，以及 Retimer / Redriver 组件在热压力下的补偿极限等问题。
- 自动化工具提升效率：藉AEMS 的全自动化功能，可在高温、长时间的压力下，完成对每一条 Lane 的全面覆盖测试，并将结果传输到外部的 Control PC 进行分析，确保「实验室的数据」真正反映「实际运行的行为」。
不开箱测试透过维持原机壳组装的情况下，进行讯号完整性验证，是唯一能在真实环境下看到 SI 效能变化的方式，从而避免服务器算力在高温下悄悄流失。
从实验室走向真实场域的测试革命 – 服务器可靠度评估的未来
传统人工测试：
- 无法真实还原实际运作场景的效能与风险
- 需拆机、更换模块、重复连接线缆
- 测试周期长达 40~60 天
- 常因操作限制而缩减测试覆盖率（仅 20%~50%）
- 真实仿真高温与高负载下的运作情境
- 无需人为操作即可完成长时测试
- 测试周期缩短至几天内完成
- 全面覆盖每条 Lane、每种工作温度
让「实验室的数据」真正反映「实际情境下的运作状况」，而不再只是漂亮的数字！
🏆 不开箱测试的价值：稳定、真实、具竞争力
✅ 揭露真实热压力下的讯号退化与降速行为
✅ 提前发现潜在失效点，降低RMA与维修成本
✅ 缩短开发周期、提升测试覆盖率与精确性
✅ 以真实数据证明产品可靠性与市场竞争力
🌟 避免服务器「看似正常运行、其实在悄悄燃烧自己」
一台AI服务器，外观看起来正常运作，但在封闭的机壳内，也许正经历：
- 讯号衰减
- 误码累积
- 效能下降
- AI算力悄悄变质
这些问题正默默持续发生，而你可能丝毫未察觉。
真正的风险，往往不是立即爆炸性的故障，而是长时间高温下的逐步劣化，唯有在「维持原机壳组态的真实情境」下观察系统行为与SI验证，企业才能真正掌握 AI 服务器的稳定度，避免算力在无声无息中被吞噬。
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