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