文 | 半導體產業縱橫

最近，英偉達在官方博客上宣佈了一件事：其下一代AI計算平台Rubin將徹底取消風扇，100%依賴液冷運行。同一個月，韓國科學技術院（KAIST）團隊發表論文，展示了一種將室溫水直接注入芯片內部微管道的冷卻技術，性能係數達到此前世界紀錄的10倍。再往前推幾天，SK海力士發布了在HBM內存封裝中直接集成散熱元件的iHBM方案。

這些消息密集地出現，並非巧合。當單顆AI加速器的功耗逼近1000W、單個機架的功率接近1兆瓦時，空氣冷卻的物理極限已經到了。施耐德電氣總裁的判斷很直接："一旦單芯片功耗超過某個閾值，液冷就不再是可選項，而是必需品。"

圍繞"散熱"這件事，半導體產業正在經歷一次從芯片內部到數據中心外牆的全鏈路重構。

01 KAIST的顛覆性突破

在芯片級散熱領域，傳統的外部液冷方案正面臨流體阻力大、泵送能耗高以及溫度分佈不均的瓶頸。6月16日，KAIST研究團隊發表了一項突破性研究，展示了一種從芯片內部進行冷卻的超高效液冷技術。

KAIST團隊沒有依賴昂貴的合成金剛石等特種導熱材料，而是將"歧管微通道"（manifold microchannel）結構直接雕刻在硅半導體芯片內部。這種設計類似於一個高效的物流網絡，通過在芯片上均勻分佈多個微型入口和出口，大幅縮短了冷卻流體的傳輸距離，從而顯著降低了流阻和所需的泵送壓力。

該技術的核心優勢體現在三個維度：第一，極高的冷卻效率——在實驗中，該系統實現了106,000的冷卻性能係數（COP），這一指標是2020年《Nature》所記錄的世界紀錄的10倍，意味着芯片製造商只需十分之一的泵送功率就能移除同等數量的熱量。第二，極限熱負荷下的穩定性——即使在每平方釐米2000瓦的極端熱負荷下，該系統仍能使用普通的室溫水將芯片溫度控制在100°C的安全閾值以下。第三，與現有工藝的兼容性——整個微通道的製造工藝在350°C以下完成，完全兼容現有的商業半導體晶圓代工生產線，無需耗資數十億美元採購新設備。

KAIST教授Sung Jin Kim指出，隨着AI半導體和先進電子封裝的性能越來越受熱量限制，這項技術有望成為未來高性能計算系統的基礎冷卻解決方案。微流控芯片冷卻技術的商業化前景廣闊，據Fact.MR的報告預測，全球微流控芯片冷卻市場將從2025年的3.843億美元激增至2036年的28.6億美元，複合年增長率（CAGR）高達20%。

02 HBM5時代的「熱防禦戰」

在AI計算系統中，計算核心（GPU/ASIC）與高帶寬內存（HBM）之間的數據傳輸是性能的關鍵。然而，隨着HBM從HBM3E向HBM4E甚至HBM5演進，堆疊層數預計將達到20層左右，熱量積聚已成為限制性能和可擴展性的核心瓶頸。存儲芯片三巨頭SK海力士、三星和美光的競爭焦點，已從單純的容量和帶寬比拼，轉向了封裝級熱管理技術的較量。

5月27日，SK海力士率先發布了"iHBM"熱解決方案，宣佈將其應用於包括HBM5在內的下一代產品中。傳統的HBM設計依賴於通過基礎裸片散熱，而SK海力士的iHBM方案則從結構上進行了顛覆。該技術將冷卻元件直接集成到HBM堆棧與GPU之間的D2D PHY接口中。ICE是一種硅基材料，具備高導熱性但電絕緣，在封裝內部構建了一條額外的散熱通道。SK海力士官方數據顯示，該設計可將熱阻降低30%，同時顯著提升系統在高負載下的運行穩定性。

三星電子不甘示弱，在隨後的COMPUTEX 2026展會上展示了其搭載HPB技術的HBM5模型。三星DS部門首席技術官Song Jae-hyuk確認，HPB技術已在HBM4E中實施，其可靠性得到了驗證。與SK海力士類似，三星也瞄準了D2D PHY這一主要熱源區域。HPB技術在D2D PHY區域引入了獨立的硅基熱路徑，以改善熱傳導。三星此前已將銅基HPB結構應用於其Exynos 2600應用處理器中，實現了高達16%的熱阻降低。而在HBM應用中，三星正致力於將HPB集成到整個內存堆棧的全局設計中，優化基礎裸片和核心裸片的佈局。

美光科技則採取了不同的技術路線。美光將重點放在低功耗HBM設計上，主要通過其硅通孔（TSV）溝槽冷卻技術來實現。該技術在AI加速器芯片的硅片內部蝕刻微觀溝槽，並循環冷卻液以減少內部熱量積聚。此外，美光在2025年獲得的一項美國專利揭示了一種基於電氣被動冷卻TSV的垂直熱管理結構。這些專門的散熱TSV與信號TSV位於同一封裝引腳內，不佔用額外的裸片面積，形成了一條低阻力的垂直散熱通道。

HBM廠商在熱管理上的激烈角逐表明，先進封裝技術已經超越了單純的電氣互連範疇，將熱傳導路徑作為架構設計的核心要素。這一轉變將深刻影響未來AI芯片的封裝良率和製造成本。

03 英偉達Rubin平台的重構

如果說KAIST和存儲廠商解決的是芯片和封裝級別的散熱問題，那麼英偉達則在系統和數據中心級別推動了一場基礎設施的革命。2026年6月21日，英偉達官方博客發布了一篇文章，詳細披露了其新一代Rubin平台的散熱架構。

Rubin平台是全球首個100%全液冷AI計算平台。在Rubin服務器中，不僅是GPU和CPU，所有的網絡組件也都完全由閉環液冷系統進行冷卻，徹底消除了系統內的風扇。這種設計的核心突破在於其冷卻液（75%水和25%丙二醇的混合物）的運行溫度。傳統的冷卻液入口溫度通常在30°C左右，而Rubin系統將冷卻液入口溫度推高至45°C，流出服務器時的溫度達到約55°C。

提高冷卻液溫度是基於一個基本的物理學原理：熱量從高溫物體流向低溫物體。冷卻液到達室外散熱器時溫度越高，無源室外乾式冷卻器就越容易在不依賴機械冷水機或蒸發冷卻塔的情況下帶走熱量。據行業估計，冷水機組溫度每提高1度，冷卻能耗成本可降低約4%。

英偉達數據中心冷卻與基礎設施總監Ali Heydari表示："DSX參考設計實現了零水消耗。除了在某些氣候條件下可能有1%的時間需要冷水機組外，這幾乎是一個無需蒸發冷卻的閉環系統。" 對於一個50兆瓦的超大規模數據中心而言，轉向這種液冷基礎設施每年可節省超過400萬美元的冷卻能源和水資源成本。此外，全液冷架構大幅提升了機架密度，原本佔用6個機架單元的系統現在只需2個單元，同時消除了傳統風冷服務器高達85分貝以上的噪音。

英偉達的這一舉措具有強大的產業號召力。由於Rubin平台採用全液冷設計，所有為該平台構建系統的雲服務提供商（CSP）和數據中心運營商都必須完成向液冷技術的過渡。戴爾和Supermicro等服務器製造商已迅速響應。戴爾推出了無風扇、直接液冷的PowerEdge XE8812服務器，單機架可容納144個GPU，功率超過300kW。Supermicro則與埃克森美孚合作，驗證基於NVIDIA B300 AI服務器的浸沒式冷卻技術，並交付了端到端的Rubin NVL4液冷機架解決方案。

04 液冷初創公司的黃金時代

隨着液冷技術成為剛需，資本市場對該領域的關注度空前高漲。近期，液冷初創公司頻頻傳出鉅額孖展消息。

Accelsius宣佈完成6500萬美元的B輪孖展，由建築技術巨頭江森自控（Johnson Controls）領投。該公司的NeuCool兩相直接到芯片液冷平台採用無水設計，據稱與傳統系統相比可節省高達50%的能源，每個插槽的冷卻能力超過4500W。

另一家備受矚目的初創公司是Omen AI。該公司在6月底完成了由Nava Ventures領投的3100萬美元A輪孖展。隨着液冷系統的普及，冷卻液的健康狀況成為影響數據中心穩定運行的隱患。Omen AI開發了一種微型光譜儀，利用人工智能實時監測冷卻液的化學成分，在細菌爆發或設備磨損導致數百萬美元停機損失之前發出預警。目前，該公司已與包括TensorWave在內的十多家數據中心客戶展開合作。

在資本市場的二級市場，投資者也用真金白銀對液冷趨勢投下了讚成票。在英偉達發布Rubin液冷細節後，傳統HVAC（供暖、通風與空調）股票應聲下跌。這反映出市場認為傳統風冷設備在AI數據中心市場的份額將被液冷技術迅速侵蝕。同時，Vertiv、施耐德電氣等在液冷領域佈局深厚的企業，其市值在過去一年中實現了顯著增長。BNP Paribas在6月的研報中將Vertiv和Eaton列為AI數據中心冷卻領域的首選標的。

05 邊界之外的挑戰

儘管液冷技術在降低數據中心內部能耗和水耗方面展現出巨大潛力，但它並非解決AI能源危機的"萬能藥"。

芝加哥大學計算機科學教授Andrew Chien指出，英偉達的45°C閉環系統確實是一項工程壯舉，但所謂的"零水消耗"僅僅是數據中心物理邊界內的統計結果。根據Xylem和Global Water Intelligence的分析，到2050年，直接用於數據中心冷卻的水資源僅佔AI新增水資源需求的約4%。相比之下，為數據中心供電的發電廠消耗了54%的水資源，而半導體制造環節則消耗了42%。這意味着，液冷技術雖然解決了"近水樓台"的冷卻問題，但並未從根本上消除AI產業鏈對整體水資源和能源的龐大消耗。

此外，地理環境也是液冷技術普及的制約因素。英偉達的45°C系統在溫帶氣候可以實現無冷水機組運行，但在亞利桑那、得克薩斯或新加坡等炎熱地區，在最熱的日子裏仍需依賴機械冷卻。而當前大量規劃中的AI數據中心恰恰位於這些水資源緊張的地區。

在商業落地方面，浸沒式冷卻等先進技術仍面臨維護複雜性的挑戰。將服務器浸泡在介電液體中意味着硬件維護需要將設備從冷卻槽中吊出、排液並清潔，這大大增加了運維的時間和難度。日本電信巨頭KDDI與三菱重工合作，在大阪堺市部署了採用浸沒式冷卻的商業數據中心，將冷卻能耗降低了94%，PUE降至1.05。但這類部署的前期資本支出遠高於風冷系統，且對現有老舊數據中心的改造難度極大。

經濟學中的"傑文斯悖論"同樣適用於此：當冷卻每一瓦特算力的成本變得更低、更容易時，最可能的結果是部署更多、更密集的算力，從而在系統層面上抵消了單位能耗的節省。

06 結語

芯片冷卻已經從一個邊緣的工程支持環節，躍升為決定AI基礎設施成敗的核心戰略要素。從KAIST的微通道創新，到SK海力士與三星的封裝級熱防禦，再到英偉達主導的機架級全液冷革命，一條清晰的技術演進路線已經浮現：冷卻系統正在不斷向熱源（硅片）逼近。

在這個由算力驅動的新時代，誰能最有效地管理熱量，誰就能在性能、密度和運營成本上佔據優勢。熱管理不再僅僅是物理學問題，它已經成為AI時代的"新摩爾定律"，定義着算力增長的物理邊界與商業天花板。對於半導體產業鏈的參與者而言，掌握先進冷卻技術，就是在未來的AI算力版圖中握住了至關重要的入場券。