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AI 散热,又一个千亿市场

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大模型的参数规模还在膨胀,AI芯片的散热压力也随之上升。一台满载的AI服务器,功耗是普通服务器的十倍以上;热量散不出去,再强的算力也只能降频运行。

当然,散热本身是芯片行业的老问题。传统服务器的CPU,仅靠风冷就能压住几百瓦的功耗。但到了AI时代,液冷取代风冷成为主流方案,芯片到冷却液之间的热阻管控,也正在成为产业竞争的新焦点。

AI芯片散热难题

与传统服务器CPU相比,AI芯片的结构复杂得多,功耗也早已不在一个量级。

早期服务器时代,单台服务器的功耗维持在数百瓦级别,基础风冷加简易冷板液冷,再配合芯片侧的电压频率调节,就足以满足散热需求。

如今英伟达算力平台的迭代提速,机柜功耗从数十千瓦一路攀升到200千瓦以上,单颗高端AI芯片功耗突破四千瓦,未来可能向七八千瓦迈进,这将直接影响设备稳定性。


行业数据显示,芯片温度超过七十摄氏度后,每升高一摄氏度,设备可靠性都会明显下降。长期高温会加速芯片老化、缩短使用寿命,极端情况下还会引发硬件形变和故障停机,造成算力中断。

传统的风冷早已压不住AI芯片。空气传热的物理上限就在那里,即便提升风速,也难以消解局部热点;设备只能靠降频、限功率保证安全。

液冷成为主流

对比空气散热,液体比热容高、导热性好,能快速带走芯片上的集中热量,既适配超高功耗设备,规模化应用后还能降低数据中心整体能耗。液冷因此成了高功率AI服务器的标配,业内对这个方向已有共识,但具体路线的分歧才刚刚开始。

当前,液冷分冷板式与浸没式两大路线。冷板式液冷成本可控、适配性强,占据主流市场;浸没式液冷散热更强、更节能,但初期投入是冷板式的两到三倍,短期内难以普及。

不过,比起成本,液冷方案真正的难题在于芯片到冷却液之间的热阻。

先进封装让芯片的堆叠层数持续增加,每一层介质都会产生热阻;多层导热界面材料叠加,芯片工作温度会随之升高数摄氏度。功耗一旦迈入千瓦级,细微的热阻损耗便被放大,直接制约散热效率。

因此,行业的研发重心开始从提升水冷渗透率,转向降低芯片与冷却液之间的热阻;多条技术路径正在落地。

厂商一方面扩大水冷板覆盖范围,把散热区域从芯片正面延伸到主板背面,用双层水冷板结构同步处理多个热源;另一方面精简导热层级,移除冗余盖板和导热界面材料,减少热量传递中的损耗。

微通道技术成为下一代散热方案的核心突破口:冷却液直接贴近芯片热源,导热路径大幅缩短,绕开多层介质带来的热阻。

业界预测,这项技术最快2028年量产,能适配未来七八千瓦级的超高功耗芯片。

除了微通道技术,可拆式散热盖架构也在逐步落地,把散热界面和水冷板后置装配,避免多层导热界面材料叠加的损耗,进一步提升热传递效率。

另外,材料与封装技术也在提供新解法。研究团队的测试显示,传统八层堆叠的DRAM芯片,工作温度可达九十五摄氏度;改用新型混合键合技术替代传统微凸点结构后,温度能降到七十摄氏度。

研发人员还在尝试用高导热材料替代封装绝缘层,配合定向导热路径设计,满足HBM高密度堆叠场景的散热需求。

结语

根据行业统计,2025年全球散热市场规模已突破1580亿美元,年均复合增长率4.8%,预计2030年将超过2000亿美元。

AI算力持续升级,散热赛道的竞争也会更激烈。短期内,冷板式液冷仍是主流。而中长期看,低成本浸没式技术、微通道散热和新型封装导热技术,将行业突破的关键。

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