AI 算力逼近极限，液冷成芯片散热新基建

当单颗 AI 加速器功耗逼近 1000 W、单个机架功率接近 1 兆瓦时，空气冷却的物理极限已被触及。施耐德电气总裁直言，「一旦单芯片功耗超过某个阈值，液冷就不再是可选项，而是必需品。」围绕散热，半导体产业正经历一次从芯片内部到数据中心外墙的全链路重构。

芯片级突破：KAIST 的歧管微通道方案

6 月 16 日，韩国科学技术院（KAIST）团队发表论文，提出一种直接在硅片内部雕刻「歧管微通道」（manifold microchannel）的液冷方案。该结构通过在芯片表面均匀分布多个微型入口与出口，大幅缩短冷却流体的传输距离，从而显著降低流阻和泵送压力。

冷却性能系数（COP）达 106,000，是 2020 年《Nature》所记录世界纪录的 10 倍；
在每平方厘米 2000 W 的极端热负荷下，仍能用室温水将芯片温度控制在 100°C 以下；
制造工艺在 350°C 以下完成，兼容现有商业半导体晶圆代工产线。

据 Fact.MR 预测，全球微流控芯片冷却市场规模将从 2025 年的 3.843 亿美元增至 2036 年的 28.6 亿美元，复合年增长率约 20%。

封装级热防御：HBM 三巨头的技术路线

HBM 从 HBM3E 向 HBM5 演进，堆叠层数预计达 20 层左右，热量积聚已成为性能瓶颈。存储三巨头正围绕封装级热管理展开角逐：

SK 海力士：5 月 27 日发布「iHBM」方案，将硅基绝缘散热元件（ICE）集成到 HBM 堆栈与 GPU 之间的 D2D PHY 接口中，可降低热阻 30%，将应用于 HBM5 等下一代产品；
三星：在 COMPUTEX 2026 上展示搭载 HPB 技术的 HBM5 模型，在 D2D PHY 区域引入独立硅基热路径，铜基 HPB 已在 Exynos 2600 上实现 16% 的热阻下降；
美光：聚焦低功耗 HBM 设计，利用硅通孔（TSV）沟槽冷却与电气被动冷却 TSV 构建垂直散热通道，不占用额外裸片面积。

机架级革命：英伟达 Rubin 100% 全液冷

2026 年 6 月 21 日，英伟达在官方博客披露新一代 Rubin 平台的散热架构，这也是全球首个 100% 全液冷 AI 计算平台。在 Rubin 服务器中，GPU、CPU 以及全部网络组件均由闭环液冷系统冷却，彻底取消风扇。

冷却液采用 75% 水 + 25% 丙二醇，入口温度推高至 45°C，流出温度约 55°C；
据行业估算，冷水机温度每提高 1°C，冷却能耗成本可降低约 4%；
50 兆瓦超大规模数据中心转向该方案后，每年可节省超过 400 万美元的冷却与水资源成本；
机架密度大幅提升，原本占 6 个机架单元的系统只需 2 个单元，噪音从 85 分贝以上降至几乎无声。

英伟达数据中心冷却与基础设施总监 Ali Heydari 表示，DSX 参考设计已实现零水消耗，仅在部分气候条件下约 1% 的时间需要冷水机组介入。戴尔、Supermicro 等 OEM 已迅速跟进，PowerEdge XE8812 可在单机架容纳 144 颗 GPU、功率超 300 kW。

初创公司抢滩，资本市场热烈回应

液冷赛道的资本热度同步攀升。Accelsius 完成江森自控领投的 6500 万美元 B 轮融资，其 NeuCool 两相直液冷平台单插槽冷却能力超 4500 W；Omen AI 在 6 月底完成 Nava Ventures 领投的 3100 万美元 A 轮融资，用微型光谱仪配合 AI 实时监测冷却液化学成分，提前预警细菌与设备磨损。二级市场上，Rubin 液冷细节发布后传统 HVAC 股票应声下跌，Vertiv、施耐德电气则持续走高，BNP Paribas 在 6 月研报中将 Vertiv 与 Eaton 列为 AI 数据中心冷却首选标的。

边界之外的隐忧

液冷并非万能药。芝加哥大学教授 Andrew Chien 指出，英伟达 45°C 闭环系统的「零水消耗」仅指数据中心物理边界以内；据 Xylem 与 Global Water Intelligence 分析，到 2050 年，发电厂将消耗 AI 新增水资源需求的 54%，半导体制造占 42%，冷却环节仅占约 4%。此外，亚利桑那、得克萨斯、新加坡等炎热地区在最热时段仍需依赖机械冷却，而新增 AI 数据中心恰恰集中在这些水资源紧张区域。浸没式冷却虽可将 PUE 降至 1.05（如 KDDI 大阪堺市数据中心），但维护复杂、前期资本支出高，对老旧机房改造难度极大。经济学中的「杰文斯悖论」同样适用：散热成本下降，反而可能刺激更多、更密集的算力部署。

结语

芯片冷却已从边缘工程支持环节跃升为 AI 基础设施的核心战略要素。从 KAIST 的微通道创新，到 SK 海力士与三星的封装级热防御，再到英伟达主导的机架级全液冷，一条清晰的技术演进路线已浮现：冷却系统正不断向热源——硅片本身——逼近。热管理正成为 AI 时代的新摩尔定律，定义着算力增长的物理边界与商业天花板。