北京
当AI芯片功率突破1200瓦逼近一只电水壶，当数据中心机架功率飙升至250千瓦如同100多只电水壶同时烧水，"散热"这个看似冷门的话题，正从幕后配角跃升为制约整个智能时代的关键瓶颈。北京大学杨荣贵教授和华中科技大学李小波教授在《科学通报》发表题为“热管理学科前沿：从微纳传热到AI算力基础设施”的观点文章，从声子输运、界面热阻等基础物理出发，剖析芯片功耗墙与三维集成热阱困境，梳理数据中心液冷技术谱系，呈现从纳米到千公里的跨尺度热管理学科全景。
你有没有这样的体验：连续玩三局手游后，手机背面烫得几乎握不住？这背后藏着一个关乎整个AI时代的命题——热管理。
AI芯片"发烧"有多严重？
2017年，英伟达V100芯片功率约300瓦；2024年，Blackwell芯片飙升至1200瓦——相当于一只家用电水壶。下一代Rubin架构预计将突破2000瓦。一颗指甲盖大小的AI芯片，局部热流密度超过300 W/cm²，数倍于核反应堆堆芯。传统风冷极限仅约100 W/cm²，早已力不从心。业内流传一句话："散热能力就是算力。"
数据中心变成"大锅炉"
如果说芯片是"电水壶"，数据中心就是"大锅炉"。2000年单机架功率仅2千瓦，2025年AI机架已达140千瓦，下一代目标250千瓦——相当于100多只电水壶挤在一平方米空间同时烧水。传统风冷在25千瓦时就已达物理极限，再往上就会"热失控"。
图1 数据中心功率密度跃迁（2000~2030年）
液冷：给芯片"贴冰袋"还是"泡澡"？
水的吸热能力是同等体积空气的3200倍。当风冷走到尽头，液冷成为必选项。目前主流有四条路线：单相直触（给芯片贴循环"冰袋"，最成熟）、两相直触（冷却液在芯片表面沸腾，散热能力跃升）、单相浸没（整机"泡澡"）、两相浸没（整机"泡温泉"，最具突破）。四条路线面向不同场景，从100千瓦到250千瓦以上，各显神通。
图2 液冷技术路线谱系
从"被动散热"到"主动设计"
散热正在从芯片设计完成后的"补救措施"，跃升为前端"定边界"的核心环节。冷却策略必须前置到设计阶段，芯片峰值性能不再由晶体管数量决定，而由散热能力决定。中国科学院2022年将"电子设备热管理"纳入国家学科发展战略，这一领域正从工程技术配套跃升为战略基础能力。当你下一次感叹手机发烫或惊叹AI助手的聪明时，不妨想想：在这些日常体验背后，一场围绕"如何带走热量"的科技变革，正在悄然改写数字文明的底层代码。
文章信息
杨荣贵, 李小波. 热管理学科前沿: 从微纳传热到AI算力基础设施. 科学通报, 2026, doi:
10.1360/CSB-2026-0245
《科学通报》是中国科学院主管、中国科学院和国家自然科学基金委员会共同主办的综合性中文学术期刊，致力于快速报道自然科学各学科基础理论和应用研究的最新研究动态、消息、进展, 点评研究动态和学科发展趋势。
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