纳米散热，会是AI芯片的救星吗？

AI芯片的功率密度正变得极高。训练和运行大型人工智能模型，需要处理器并行完成海量计算，会在很小的面积内产生巨大热量。与此同时，新一代AI加速器把算力裸片、高带宽内存与复杂封装集成在一起，热量更难散出。一旦温度过高，芯片就必须降频、消耗更多能源用于散热，还可能面临可靠性下降的风险。因此，散热不仅制约数据中心效率，还决定未来AI硬件的性能上限。

对于性能最强的AI系统，当下的主流方案是液冷。AMD的Instinct MI355X加速器典型板载功耗为1400瓦。NVIDIA液冷版GB300 NVL72整机柜最高功耗可达142千瓦；该公司Rubin系列则采用全液冷设计，冷却液进入机柜时温度最高可达45摄氏度。

在这样的功耗水平下，从风冷转向液冷是必然选择。但冷却液只能带走传递到它这里的热量。AI芯片产生的热量，在到达冷板之前，仍要穿过硅基底，还要经过封装与散热器之间薄薄的热界面。随着封装尺寸更大、温度更高、三维集成度提升，这一段内部导热路径，已经成为散热难题的核心部分。

很多阻碍都出现在微米与纳米尺度：微观表面粗糙度、微小空隙、不同材料之间的界面、极薄的粘接层。这正是纳米技术能够发挥作用的地方。关键在于：经过材料制备、组装成型，并承受多年热循环之后，纳米工程手段能否降低真实封装的热阻。

主流高性能AI加速器普遍采用2.5D倒装封装。算力裸片与高带宽内存（HBM）堆叠芯片并排放置在硅中介层上，这层薄硅结构为二者提供高密度电气连接。中介层位于裸片下方，而非上方。

因此，算力裸片的主要散热路径向上。有源电路产生的热量，穿过本体硅材料传导至裸片背面，再经过热界面材料（TIM），传递到盖板、均热板或者冷板。一部分热量也会向下流入中介层与基板，旁边的HBM堆叠芯片也会和算力裸片产生热交互。但中介层以及并排布置的HBM，通常不在通往散热器的主垂直散热通道上。

热量还需要从集中的热点区域横向扩散，散热系统才能高效带走热量。此前有过一种方案：当材料取向使热量沿着石墨烯高导热平面传导时，可以减小局部温度梯度。这项研究同时说明了材料取向的重要性：石墨烯横向导热能力远强于垂直穿透其层状结构的导热能力。

真正的3D架构会改变这种结构。例如Imec对未来方案做过仿真：HBM堆叠芯片直接置于GPU上方。在这种结构下，内存就成为逻辑芯片与顶部散热结构之间垂直导热路径的一部分。

简单热界面的面热阻可用下面公式近似计算：

式中k为热界面材料（TIM）的热导率，t为粘接层厚度，也就是组装完成后TIM的实际厚度。两个Rc代表上下两个接触面的接触热阻。

这个公式说明，单凭热导率很难评判一款TIM的优劣。即便材料本身导热性很强，如果粘接层太厚、无法贴合接触面，或是微小空隙造成接触不良，界面散热效果依旧不理想。2025年《自然・电子学》的一篇观点文章指出，表面粗糙度、形变适配能力、粘接层厚度与界面接触状态，是实际TIM性能的核心限制因素。

在当前2.5D AI加速器封装中，HBM堆叠芯片与算力裸片并排布置在硅中介层上。算力裸片大部分热量向上穿过硅背面与热界面材料，抵达散热器。未来将HBM直接堆叠在逻辑芯片上方的3D方案，会让垂直导热路径的散热难度大幅提升。

微小缝隙为何至关重要

肉眼看起来平整的表面，放大后其实凹凸不平。微观凸起率先接触，表面之间会留下微小空隙。这些空隙会大幅降低实际导热接触面积。

TIM用来填充这些不规则空隙，但现代AI封装让这项工作变得困难。封装体积大，包含多种热膨胀系数不同的材料，封装内部存在温度梯度。在反复升温、降温过程中，封装会发生翘曲变形。由此带来的接触压力、粘接层厚度变化，其尺度甚至和TIM薄膜本身相当。

因此，一种本征导热性能优异但质地坚硬的材料，实际表现可能不及预期 —— 它无法跟随表面形变。而另一种本征导热率更低、质地更软的材料，因为贴合效果更好，总热阻反而更低。

垂直排列碳纳米管就是典型例子。碳纳米管（CNT）可以形成茂密的阵列，单根碳管可沿轴向导热，阵列整体还具备机械压缩能力。这种特性既能提供导热通路，又能更好贴合不平整的接触面。

即便热界面材料（TIM）导热性很强，如果微观粗糙度造成接触面存在空隙，散热效果依旧很差。机械形变适配能力、接触热阻、粘接层厚度，和材料本体热导率同等重要。

碳纳米管：理想与现实的差距

碳纳米管的案例，说明不能把理想纳米材料的性能，等同于组装完成后的热器件性能。

一项经典测试测得单根多壁碳纳米管室温热导率超过3000瓦/米・开尔文，不过不同研究中，单根碳纳米管的实验数值差异很大。

对比2024年一项面向热管理应用的垂直碳纳米管束研究：研究人员测得300K环境下，该管束有效热导率仅约37瓦/米・开尔文。研究认为，差距部分源于集成碳纳米管结构内部的缺陷与管束聚集效应。

单根纳米管3000瓦/米・开尔文，而集成管束仅37瓦/米・开尔文，强烈反差直观体现工程难点。成品器件中的热量，会遇到单管之间的接触、缺陷以及额外界面，这些在理想材料中并不存在。相关研究表明，不同声子（传递热量的原子振动）之间不一定能高效交换能量，这会带来额外热阻。

正因如此，近年大量碳纳米管研究聚焦集成工艺。2023年有研究报道，铜箔封装的垂直碳纳米管阵列，可以制成独立TIM，兼容传统封装；在LED测试器件中，相比商用对照TIM，器件温度降低17摄氏度。2026年《自然・通讯》一篇论文采用冰升华工艺解决转移难题，转移后垂直碳纳米管结构保留率超过95%。在手机测试中，这款碳纳米管界面相比商用导热垫，热点温度降低约4摄氏度。

这两项实验都没有复刻千瓦级AI芯片封装的工况，但都解决了从发现纳米新材料到量产可用TIM之间的实际工程障碍。

相关商用产品也已经面世。陶氏推出定向碳纳米管导热垫，目标应用包含AI系统、数据中心、GPU、ASIC、冷板以及其他大功率电子器件。其Carbice硅蜡导热垫，标注面内热导率200瓦/米・开尔文，垂直方向热导率12瓦/米・开尔文。从芯片向散热器导热，垂直方向最为关键。这款商用产品数据再次提醒：成品碳纳米管材料的性能，和单根纳米管的热导率存在巨大差距。

目前公开资料还无法证实定向碳纳米管TIM已经大规模应用于知名旗舰AI加速器。产品商用上市，和在量产AI芯片中落地，是两个不同阶段。

AI散热越来越难，并不仅仅是芯片功耗提升导致，封装架构本身的热需求也在持续增加。

高带宽内存由垂直堆叠的DRAM裸片构成，裸片之间通过硅通孔与微凸块相连。在当前主流2.5D方案中，HBM堆叠芯片和处理器并排放在硅中介层上。二者距离近，热量会在封装内横向扩散，而且内存本身也会发热。

如果逻辑芯片和内存垂直堆叠，挑战会急剧放大。Imec在2025年的研究，模拟了一种方案：4组各含12颗裸片的HBM堆叠芯片直接置于GPU上方。在设定的AI负载与散热条件下，未做散热优化的3D设计GPU峰值温度达到141.7摄氏度；而2.5D基准方案仅69.1摄氏度。通过技术与系统层面的散热优化，3D方案的温度可以降到70.8摄氏度。

但这个优化结果伴随明显性能取舍。Imec的优化方案包含双面冷却与GPU频率调节；将GPU核心频率减半，可以把温度从120摄氏度降到100摄氏度以下，但负载性能损失28%，也就是AI训练速度变慢。即便存在这项性能损耗，Imec发现，高密度3D封装在单位封装面积吞吐量上，依然优于2.5D基准方案。

这个案例比单纯温度数字更能说明散热问题。散热不再是选定芯片架构之后再附加的配套设计。热约束会决定时钟频率、封装外形，最终限制架构能释放的性能。

SK海力士正在解决HBM内部的同类难题。2026年5月，该公司推出iHBM热解决方案，面向HBM5等下一代HBM产品。iHBM不在内存内部循环冷却液，而是在热量集中的裸片间物理界面区域，嵌入集成冷却元件（ICE）。元件采用绝缘但导热的硅基材料，新增一条固态散热通路。SK海力士称该方案可降低30% 热阻。

这一方案的特点，预示后续发展方向。iHBM把热管理放到内存封装内部，但没有在封装内引入液态冷却介质。整体演进路线是空间上不断靠近热源，而非简单的线性迭代：数据中心长期依靠机房水循环排热；后门换热器、机柜级液冷让液体离服务器更近；芯片直触冷板将冷却液直接放在处理器封装上；而新兴微流控技术更进一步，把液体通道延伸至硅片内部或紧邻硅片。

改进TIM本身存在明显上限。只要界面存在热阻，工程师要么优化界面，要么缩短包含该界面的固体导热路径。

微流控冷却在距离发热硅片极近的微通道内输送冷却液。微软2025年披露，其实验室微流控系统散热能力最高可达对照冷板的三倍，具体取决于负载与结构。测试同时显示，GPU硅片最大温升最多可降低65%。

这是企业研发阶段成果，并非大规模商用落地的证据，但底层优势很清晰：缩短固体传导路径，降低晶体管到冷却液之间的热阻。

2026年《通信工程》的一项研究展示另一种思路：在封装基板内部嵌入微通道。这种直连封装架构跳过封装与外部散热器之间传统TIM，实验结构可消散最高约625瓦/平方厘米的热流密度。

这类方案自身也面临制造、可靠性与流体控制难题。但它们为未来AI芯片散热提供强有力的备选路线：无限制追求更优质的界面材料之外，还可以把冷却液布置得足够近，直接消除部分界面热阻。

液冷正一步步靠近热源。传统冷板仍依靠多层固体材料与界面；裸片直冷、嵌入式微流控缩短导热路径，消除部分热阻来源。

界面本身的工程设计

热界面材料内部同样存在界面。

氮化硼（BN）对电子器件很有吸引力，兼具良好导热能力与电绝缘性。但当氮化硼纳米片分散在聚合物基体中时，热量需要反复在纳米片之间、纳米片与基体之间传递。

这个问题不只存在于纯氮化硼复合材料。有一项研究：石墨烯提供强横向扩热能力，含氮化硼的绝缘层、精心设计的粘接界面控制绝缘性能与垂直导热。该案例很好说明：复合结构与界面热阻，和任意单一组分的热导率同等重要。

2025年《先进材料》的一项研究利用表面功能化处理解决这类内部界面问题。研究人员测得氮化硼纳米片节点热阻下降50%，纳米片与基体界面热阻下降26.1%；制备的柔性复合材料热导率约21~25瓦/米・开尔文。

液态金属方案从另一个角度解决贴合难题。《自然・纳米技术》一项研究，基于镓铟锡液态合金Galinstan搭配氮化铝颗粒，制备胶体TIM。测试条件下界面热阻0.42~0.86平方毫米・开尔文/瓦；当该界面搭配微通道冷却时，可在16平方厘米热源上带走2760瓦热量。

两种方案的共同亮点：兼顾热量传输，同时管控热量需要穿越的各类界面。TIM既要沿厚度方向导热，还要在多个不同界面实现良好物理接触与热接触。

另一个优化切入点，是冷却液接触高温壁面的界面。在两相冷却场景中尤为关键，部分热量依靠沸腾或蒸发带走。此前的相关研究，利用相变效应将大功率半导体器件维持在工作温度区间，同时回收一小部分废热。

研究人员可以利用微、纳米结构改变表面润湿性、气泡成核，以及新鲜液体流向高温区域的速率。由此带来的换热提升幅度可以很大，但同时也要计入水力损耗。

2025年一项微通道涂覆石墨烯纳米片的研究显示，测试工况下努塞尔数最高提升143%，表面温度最多下降25摄氏度。努塞尔数是无量纲参数，衡量对流换热相对流体内部导热的强弱。

作者同时评估涂层带来的额外泵送功耗与流阻。其性能评价指标PEC始终小于1。PEC综合换热增强效果与对应的水力代价。按照该研究定义，PEC小于1意味着：在同等泵送功率条件下，涂石墨烯通道性能不及未涂覆对照组；换热提升不足以抵消流阻上升。

这个结果很有参考价值。单纯热学数据亮眼，但完整的热 - 水力综合对比得出相反结论。

更小结构不等于效果一定更好。2025年另一项实验，在绝缘液Novec-7100池沸腾场景对比微结构与纳米结构表面。两者都优于抛光基准面，但微结构表面整体换热性能更高，因为其连通孔隙可以更高效补充液体。

最优特征尺度，取决于需要调控的物理机制。

研究原型和商用部署不能混为一谈。这一点在AI与高性能计算（HPC）领域尤其重要，大型高价封装的认证门槛极高。

热界面材料内部同样存在界面。

氮化硼（BN）对电子器件很有吸引力，兼具良好导热能力与电绝缘性。但当氮化硼纳米片分散在聚合物基体中时，热量需要反复在纳米片之间、纳米片与基体之间传递。

这个问题不只存在于纯氮化硼复合材料。有一项研究：石墨烯提供强横向扩热能力，含氮化硼的绝缘层、精心设计的粘接界面控制绝缘性能与垂直导热。该案例很好说明：复合结构与界面热阻，和任意单一组分的热导率同等重要。

2025年《先进材料》的一项研究利用表面功能化处理解决这类内部界面问题。研究人员测得氮化硼纳米片节点热阻下降50%，纳米片与基体界面热阻下降26.1%；制备的柔性复合材料热导率约21~25瓦/米・开尔文。

液态金属方案从另一个角度解决贴合难题。《自然・纳米技术》一项研究，基于镓铟锡液态合金Galinstan搭配氮化铝颗粒，制备胶体TIM。测试条件下界面热阻0.42~0.86平方毫米・开尔文/瓦；当该界面搭配微通道冷却时，可在16平方厘米热源上带走2760瓦热量。

两种方案的共同亮点：兼顾热量传输，同时管控热量需要穿越的各类界面。TIM既要沿厚度方向导热，还要在多个不同界面实现良好物理接触与热接触。

另一个优化切入点，是冷却液接触高温壁面的界面。在两相冷却场景中尤为关键，部分热量依靠沸腾或蒸发带走。此前的相关研究，利用相变效应将大功率半导体器件维持在工作温度区间，同时回收一小部分废热。

研究人员可以利用微、纳米结构改变表面润湿性、气泡成核，以及新鲜液体流向高温区域的速率。由此带来的换热提升幅度可以很大，但同时也要计入水力损耗。

2025年一项微通道涂覆石墨烯纳米片的研究显示，测试工况下努塞尔数最高提升143%，表面温度最多下降25摄氏度。努塞尔数是无量纲参数，衡量对流换热相对流体内部导热的强弱。

作者同时评估涂层带来的额外泵送功耗与流阻。其性能评价指标PEC始终小于1。PEC综合换热增强效果与对应的水力代价。按照该研究定义，PEC小于1意味着：在同等泵送功率条件下，涂石墨烯通道性能不及未涂覆对照组；换热提升不足以抵消流阻上升。

这个结果很有参考价值。单纯热学数据亮眼，但完整的热 - 水力综合对比得出相反结论。

更小结构不等于效果一定更好。2025年另一项实验，在绝缘液Novec-7100池沸腾场景对比微结构与纳米结构表面。两者都优于抛光基准面，但微结构表面整体换热性能更高，因为其连通孔隙可以更高效补充液体。

最优特征尺度，取决于需要调控的物理机制。

研究原型和商用部署不能混为一谈。这一点在AI与高性能计算（HPC）领域尤其重要，大型高价封装的认证门槛极高。