人工智能（AI）正以持续加快的速度进化，但其澎湃算力的背后，是一场日益严峻的“高烧”危机。散热，已成为制约AI性能持续突破的关键瓶颈。要理解这场“热战”，我们需从芯片发热的第一性原理说起。 

01芯片为何会发热？

图1.晶体管演进：体硅平面晶体管；绝缘体上应变硅/锗技术；多栅/鳍式场效应晶体管器件

现代芯片的核心是数以百亿计的CMOS晶体管，它们通过快速的“开关”动作来处理二进制信号（0和1）。然而，物理规律决定了这一过程无法实现100%的能量转换：

导通损耗： 电流流经构成晶体管的半导体和金属材料时会遇到电阻，产生焦耳热。 

漏电损耗： 晶体管在关闭状态下，存在微量的漏电流，同样导致能量损耗。 

开关损耗： 在状态切换的瞬间，会出现短暂的短路电流。

图2.半导体硅中能量转移过程的图示与特征时间尺度

伴随着芯片正常运行，这些能量最终几乎全部以热量的形式释放，成为芯片发热的根本原因。

02高温的破坏力：从性能衰减到寿命折损 

图3.底层封装功率器件产热与散热示意图

如果热量无法被及时带走，芯片温度将急剧上升，引发恶性循环，对芯片造成即时和长远的双重伤害： 

→ 即时影响：性能暴跌与可靠性下降 

性能降级： 高温会使晶体管开关速度变慢，并导致漏电流呈指数级增长。这不仅增加了额外功耗，还会使信号模糊，降低计算可靠性。 

恶性循环：高温→漏电增加→功耗与热量再升高→温度进一步攀升。此过程一旦开始便难以自止。 

为防止芯片因过热而永久损坏，系统会主动触发降频、降功耗的“过热保护”，这正是手机或电脑发烫时运行卡顿的直接原因。

→ 长期影响：物理损伤与寿命锐减 

高温会加速电子迁移，侵蚀芯片内部微细的金属结构，可能导致电阻激增甚至断路。 

高温还会引发热载流子注入、栅极氧化层降解等结构性损伤，直接破坏晶体管的核心功能。 

这些物理损伤是累积且不可逆的，将显著缩短芯片寿命。对于需要长期高负载运行的AI芯片而言，热管理直接关系到其使用寿命和经济价值。 

数据来源：[6-8]

因此，均衡性能和损耗，将AI芯片的工作温度稳定在合理区间（如60℃-85℃），是保障其算力与寿命的关键。 

03为何散热挑战日益严峻？ 

图4.三维集成电路中的典型热点分布示意图

过去，半导体产业长时间遵循“登纳德缩放定律”，晶体管尺寸缩小后，其功耗也会同步降低，使得摩尔定律下芯片的功耗密度（单位面积发热量）也整体可控，风冷、热管等技术足以应对。然而，当晶体管尺寸逼近物理极限（如2nm及以下），量子隧穿等效应使得“缩放红利”消失，摩尔和登纳德定律同时失效。为了持续提升性能，行业转向了3D堆叠（Chiplet）、多核架构等创新技术，这反而使得热量在更小的空间内高度集中。尤其是在AI大模型的驱动下，单芯片功耗已突破1400瓦，传统散热方案已力不从心，散热由此成为性能提升的主要现实约束。（数据来源：[8]）

04破局之路：AI散热的新技术与金刚石材料的潜力

图5.微流体电子协同冷却设计器件

面对挑战，散热技术本身也在经历革命： 

芯片级集成散热： 将微流道等冷却结构直接集成到芯片内部，实现“内生”散热，效率远高于外部散热。 

智能热管理： 通过在芯片内布设大量传感器，并利用AI算法预测温度变化，实现动态、精准的散热控制。 

多模态融合散热： 结合液冷、相变材料等多种技术，形成协同散热方案。 

而在众多前沿材料中，金刚石展现出巨大的应用潜力。其热导率高达2000-2200 W/(m·K)，是铜的5倍以上，且具备优异的电绝缘性，是高功率芯片的理想散热材料。目前，金刚石的应用形式日趋多样： 

散热基板： 直接贴合芯片核心，快速导出高热流密度热量。 

热界面材料（TIM）： 填充芯片与散热器间的微观空隙，显著降低接触热阻。 

复合材料： 如铜-金刚石复合材料，兼具高导热和易加工特性。 

复合散热方案： 例如“金刚石热沉 + 微流道”技术。 

随着化学气相沉积（CVD）等人造金刚石技术的成熟和成本降低，这一“散热王者”有望在不久的将来，为AI算力的持续飞跃提供坚实的“冷却”基石。

沃尔德

Advanced Diamond Thermal Management Solutions

致力于AI、通信、高端电子器件的高效热管理方案

单晶/多晶金刚石热沉片

超高热导率，支持超平整加工与精准尺寸定制，适配晶圆级直接键合等高端应用场景

金刚石导热硅/碳化硅基复合晶圆

兼具Si/SiC的半导体兼容性与金刚石的超高热导率，适配晶圆级批量加工需求

金刚石铜 / 铝复合材料

高功率、轻量化需求场景提供高性价比适配的散热解决方案

参考文献和数据来源

[1]E. Pop, S. Sinha and K. E. Goodson, "Heat Generation and Transport in Nanometer-Scale Transistors," in Proceedings of the IEEE, vol. 94, no. 8, pp. 1587-1601, Aug. 2006, doi: 10.1109/JPROC.2006.879794.

[2]Yuan Qin et al 2023, "Thermal management and packaging of wide and ultra-wide bandgap power devices: a review and perspective", J. Phys. D: Appl. Phys. 56 093001

[3]Woon, WY., Kasperovich, A., Wen, JR. et al. Thermal management materials for 3D-stacked integrated circuits. Nat Rev Electr Eng 2, 598–613 (2025). https://doi.org/10.1038/s44287-025-00196-0

[4]Wu, Z., Xiao, W., He, H. et al. Jet-enhanced manifold microchannels for cooling electronics up to a heat flux of 3,000 W cm−2. Nat Electron 8, 810–817 (2025). https://doi.org/10.1038/s41928-025-01449-4

[5]van Erp, R., Soleimanzadeh, R., Nela, L. et al. Co-designing electronics with microfluidics for more sustainable cooling. Nature 585, 211–216 (2020). https://doi.org/10.1038/s41586-020-2666-1

[6]Engineering at Meta. How Meta keeps its AI hardware reliable - Engineering at Meta[EB/OL]. (2024). https://engineering.fb.com/2024/11/19/ai-hardware/meta-ai-hardware-reliability/

[7]EMBERSON L, SNODIN B, OWEN D. Leading AI chip designs are used for around four years in frontier training[EB/OL]. (2025). https://epoch.ai/data-insights/gpu-frontier-lifespan

[8]NVIDIA. An AI Factory for AI Reasoning NVIDIA DGX B300[EB/OL]. [2025-01-20]. https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-b300/.