金刚石材料在AI芯片散热中的具体作用机制及商业前景如何?

随着AI大模型训练与推理需求的爆发,GPU等高性能芯片的功耗急剧上升,传统风冷及单相液冷方案逐渐触及散热极限。两相液冷虽效率高,但受限于封装热阻堆栈过高,难以大规模商用。在此背景下,金刚石材料因其超高热导率被视为突破散热瓶颈的关键。

请问金刚石材料如何通过重构热阻堆栈来助力两相液冷技术的落地?其在Lidded与Lidless不同封装形式下的应用路径有何区别?目前行业内是否有成功的商业化部署案例,其经济效益体现在哪些方面?

最佳答案 匿名用户编辑于2026/08/15 08:30

金刚石材料在AI芯片散热中的应用主要基于其卓越的热学性能,包括极高的热导率和极低的热膨胀系数。在芯片功率密度不断攀升的背景下,传统铜基材料已难以满足散热需求,金刚石成为重构热管理方案的核心材料。

在Lidded封装中,金刚石复合材料主要用于替代传统的铜或铜合金IC均热片。由于金刚石热导率远高于铜,且热膨胀系数更低,它能更有效地将芯片产生的热量均匀扩散至散热器,减少界面热应力。而在Lidless封装中,金刚石可作为衬底材料直接集成在芯片下方。研究表明,采用减薄硅衬底结合单晶金刚石的方案,可将单位面积热阻显著降低至1mm²·K/W以内。这种低热阻特性使得芯片背面温度能够维持在较高水平(如87℃以上),从而满足水在常压或低压下沸腾的条件,成功激活两相液冷的相变换热机制,解决了此前因温度不足无法驱动两相液冷的难题。

商业化方面,Akash Systems等公司已率先实现金刚石散热技术的商业部署,将其应用于NVIDIA和AMD的GPU服务器中。测试数据显示,该技术不仅能降低GPU和HBM的温度,还能大幅节约数据中心制冷电力,甚至在高环境温度下维持高性能运行。此外,由于散热效率提升带来的算力密度增加,单台服务器在全生命周期内可创造显著的额外经济价值,证明了该技术在AI数据中心具备广阔的市场前景和商业可行性。

参考报告REPORT

四方达-300179-深度报告:复合超硬材料头部企业,金刚石钻针+散热打造成长新动能.pdf

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