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大模型的参数规模还在膨胀，AI芯片的散热压力也随之上升。一台满载的AI服务器，功耗是普通服务器的十倍以上；热量散不出去，再强的算力也只能降频运行。
当然，散热本身是芯片行业的老问题。传统服务器的CPU，仅靠风冷就能压住几百瓦的功耗。但到了AI时代，液冷取代风冷成为主流方案，芯片到冷却液之间的热阻管控，也正在成为产业竞争的新焦点。
AI芯片散热难题
与传统服务器CPU相比，AI芯片的结构复杂得多，功耗也早已不在一个量级。
早期服务器时代，单台服务器的功耗维持在数百瓦级别，基础风冷加简易冷板液冷，再配合芯片侧的电压频率调节，就足以满足散热需求。
如今英伟达算力平台的迭代提速，机柜功耗从数十千瓦一路攀升到200千瓦以上，单颗高端AI芯片功耗突破四千瓦，未来可能向七八千瓦迈进，这将直接影响设备稳定性。
行业数据显示，芯片温度超过七十摄氏度后，每升高一摄氏度，设备可靠性都会明显下降。长期高温会加速芯片老化、缩短使用寿命，极端情况下还会引发硬件形变和故障停机，造成算力中断。
传统的风冷早已压不住AI芯片。空气传热的物理上限就在那里，即便提升风速，也难以消解局部热点；设备只能靠降频、限功率保证安全。
液冷成为主流
对比空气散热，液体比热容高、导热性好，能快速带走芯片上的集中热量，既适配超高功耗设备，规模化应用后还能降低数据中心整体能耗。液冷因此成了高功率AI服务器的标配，业内对这个方向已有共识，但具体路线的分歧才刚刚开始。
当前，液冷分冷板式与浸没式两大路线。冷板式液冷成本可控、适配性强，占据主流市场；浸没式液冷散热更强、更节能，但初期投入是冷板式的两到三倍，短期内难以普及。
不过，比起成本，液冷方案真正的难题在于芯片到冷却液之间的热阻。
先进封装让芯片的堆叠层数持续增加，每一层介质都会产生热阻；多层导热界面材料叠加，芯片工作温度会随之升高数摄氏度。功耗一旦迈入千瓦级，细微的热阻损耗便被放大，直接制约散热效率。
因此，行业的研发重心开始从提升水冷渗透率，转向降低芯片与冷却液之间的热阻；多条技术路径正在落地。
厂商一方面扩大水冷板覆盖范围，把散热区域从芯片正面延伸到主板背面，用双层水冷板结构同步处理多个热源；另一方面精简导热层级，移除冗余盖板和导热界面材料，减少热量传递中的损耗。
微通道技术成为下一代散热方案的核心突破口：冷却液直接贴近芯片热源，导热路径大幅缩短，绕开多层介质带来的热阻。
业界预测，这项技术最快2028年量产，能适配未来七八千瓦级的超高功耗芯片。
除了微通道技术，可拆式散热盖架构也在逐步落地，把散热界面和水冷板后置装配，避免多层导热界面材料叠加的损耗，进一步提升热传递效率。
另外，材料与封装技术也在提供新解法。研究团队的测试显示，传统八层堆叠的DRAM芯片，工作温度可达九十五摄氏度；改用新型混合键合技术替代传统微凸点结构后，温度能降到七十摄氏度。
研发人员还在尝试用高导热材料替代封装绝缘层，配合定向导热路径设计，满足HBM高密度堆叠场景的散热需求。
结语
根据行业统计，2025年全球散热市场规模已突破1580亿美元，年均复合增长率4.8%，预计2030年将超过2000亿美元。
AI算力持续升级，散热赛道的竞争也会更激烈。短期内，冷板式液冷仍是主流。而中长期看，低成本浸没式技术、微通道散热和新型封装导热技术，将行业突破的关键。
