嘉定企业推石墨烯新品，赋能AI算力芯片散热
在上海举行的2026未来产业新材料博览会上，嘉定区中科悦达（上海）材料科技有限公司推出了高导热柔性石墨烯垫片。凭借超高导热和良好柔性的特性，该产品被广泛应用于AI算力、消费电子、汽车电子、通信及航空航天等领域，帮助高端设备提升效率并降低成本。用铅笔在纸上书写，留下的印记其实是由多层石墨烯组成的。作为由碳原子构成的单原子层二维材料，石墨烯的厚度仅为头发丝的二十万分之一，是目前已知最薄的物质，被称作“新材料之王”。针对大尺寸、大功率AI算力芯片面临的散热挑战，中科悦达研发团队致力于实现纵向高导热和界面低热阻，
AI数据中心金刚石铜散热解决方案
伴随AI大模型与生成式AI技术的广泛应用，算力产业正经历前所未有的增长。作为数字经济的关键驱动力，算力正在推动各行业加速数字化转型。然而，随之而来的高功耗、高散热和高能耗问题，已成为AI数据中心进一步发展的主要障碍。为此，业界主流趋势正从传统风冷快速转向液冷技术，以应对AI高算力带来的散热挑战。当前数据中心的散热方案主要包括风冷与液冷两种。随着芯片功耗持续上升，液冷技术已逐渐成为高密度计算场景的首选。其中，冷板式液冷占据市场主导地位，占比超过95%。该技术通过液冷板与芯片间接接触，类似于为芯片敷上一层“制
算力芯片散热新纪元：技术迭代与痛点解析
一、散热技术演进脉络随着算力需求激增，AI散热技术已跨越风冷、单相液冷、两相及微通道液冷，并迈向芯片内生散热阶段。其核心驱动力在于解决单芯片功率超1000W、机柜总功率达60–150kW以及热流密度突破500W/cm²的极端散热难题。1）风冷阶段（2015年以前）技术原理：风扇搭配热管或均热板（VC）配合散热片。散热能力：单机柜功率控制在20kW以内，热流密度低于50W/cm²。主要短板：超过30kW后散热效率急剧下降，机房能源使用效率（PUE）常超过1.5。2）冷板液冷时期（2018-2023）技术原理
AI芯片散热难题如何破解？神奇均温板给出答案
以英伟达最新B200 GPU为例，其功耗高达1000W，热量密度达到123W/cm²。换算一下，每平方厘米的发热量甚至超过家用微波炉的功率。若无法及时散热，芯片可能随时罢工。如何解决？关键在于一种新技术——基于毛细蒸发强化的高性能均温板（简称VC，Vapor Chamber）。传统的散热方式，如热管散热，已难以满足AI芯片的高要求。因此，科研人员开始关注均温板技术——可以将其理解为“扁平化、会吸热的高效导热板”。其工作原理并不复杂：是否毛细芯越薄导热越快？实验数据表明：200微米粉末烧结毛细芯的性能远超1
AI算力浪潮下的八类稀缺金属
1. 铟——AI光模块的“命脉”铟是制造磷化铟、砷化镓的重要基础材料，为800G/1.6T光芯片及高速互连器件提供底层支撑。AI算力快速放量带动光模块需求飙升，但全球高端铟材供给偏紧，海外技术壁垒突出，国产替代空间较大。2. 镓——算力芯片的“骨架”镓主要用于氮化镓、砷化镓器件生产，支撑AI芯片的高频驱动与功率放大。高端镓基材料产能多集中在海外，国内自给率仍不足15%。随着算力芯片扩产推进，供需缺口进一步扩大，价格也持续走高。3. 锗——光通信的“基石”锗是高纯锗、磷化锗的关键原料，关系到高速光芯片和数据