AI芯片功耗破1000瓦！液冷渗透率飙到53%也压不住：散热已成最大瓶颈

韩国科学技术院教授金正浩近日发出警告，系统半导体与存储器同步采用3D堆叠技术，将使散热挑战日益严峻，进而可能限制AI算力的进一步扩张。

这一预警点出了当前AI产业最紧迫的矛盾：芯片性能在飙升，散热能力却跟不上。

TrendForce数据显示，英伟达、AMD、谷歌等厂商的单颗AI芯片TDP（热设计功耗）已普遍突破1000瓦，整柜式AI服务器功率更高达数百千瓦。

此外，液冷在AI芯片中的渗透率预计将从2025年的约33%提升至2026年的53%，2027年逼近60%。即便如此，散热压力仍未得到根本缓解。

液冷渗透率在提升，但芯片本身的发热源也在同步膨胀。传统散热手段只能被动应对，无法主动遏制发热源的增加。存储与逻辑芯片同步向三维堆叠演进，单位面积发热量仍在持续攀升。

以三星为例，其zHBM技术将存储芯片垂直堆叠于AI加速器之上，三星晶圆键合技术预计可实现HBM5十倍以上的存储密度和超过50%的热阻降低。芯片越堆越高，热却越来越难散出去。

面对持续扩张的散热困境，传统风冷方案已触及物理天花板。CPO（共封装光学）和STCO（系统技术协同优化）被视为破局关键。

CPO将电信号转换为光信号，相比传统铜互连，该技术可提升性能与能效，同时减少发热。STCO则从系统层面协同优化计算、存储、互连、供电与散热，避免局部优化造成热瓶颈转移。