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催生119 亿美元市场!700W→2000W+ 的背后:下一代AI芯片散热技术路线与供应链重构全景拆解!

催生119 亿美元市场!700W→2000W+ 的背后:下一代AI芯片散热技术路线与供应链重构全景拆解! AI热设计
2026-08-14
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导读:从 700W 到 2000W+,液冷从"可选项"变成"强制项"过去两年我持续跟踪 AI 芯片与散热产业链!

从 700W 到 2000W+,液冷从"可选项"变成"强制项"

过去两年我持续跟踪 AI 芯片与散热产业链,一个感受越来越强烈:算力的瓶颈已经不在芯片本身,而在"能不能把热带走"。2022 年 NVIDIA H100 的 TDP 是 700W,2024 年 B200 在液冷模式下飙到 1200W,到 Rubin 时代单芯片直奔 2000W 以上。同一时间,单机柜功率密度五年翻了一倍多,风冷在 20-30kW/柜的物理极限面前彻底失守。这不是渐进式改良,而是一场散热技术的代际切换。

一、先看数据:为什么液冷成了"强制项"
Nvidia Groq 3 LPU and Groq LPX racks join Rubin platform at GTC —  SRAM-packed accelerator boosts 'every layer of the AI model on every token'  | Tom's Hardware
芯片功耗的跃升速度,快于所有人预期。以下是三代平台的实测规格对照:

芯片功耗演进:三代平台对照(TDP)
H100(2022)
700W

B200(2024)液冷
1200W

GB300 托盘(2025)
约 3500W

Rubin(2026-27)
2000W+

三组硬数据把散热推到了产业前台: JEDEC 标准下芯片温度每升高 10℃,可靠性下降约 50%; 风冷机房 PUE 普遍在 1.6 以上,液冷可压到 1.3 以下(英维克公开冷板方案 PUE 1.08-1.15); 欧盟等地已把新建数据中心 PUE 上限收紧至 1.3,不达标拿不到能效合规。

市场端同步印证:全球数据中心液冷渗透率从 2024 年的约 14% 升至 2025 年的约 25%(AI 数据中心口径约 33%,TrendForce),2027 年预计跨越 40%。中国信通院测算,国内智算中心液冷市场规模 2024 年 184 亿元,2029 年有望增至 1300 亿元。

二、7 条技术路线分层拆解
路线 1:冷板式液冷(单相)——当下绝对主流CoolIT 15kW DLC爆炸
如图:CoolIT Systems宣布开发出首款15kW直冷式液冷(DLC)冷板设计

原理最朴素:冷却液流经贴在芯片上方的金属微通道冷板,始终以液态吸热,带走 60%-95% 的芯片热量。它兼容现有服务器架构、改造成本可控,是 2025 年出货量占比约 71%-73% 的装机主力,也是 Blackwell 时代的标配。冷板是整条链路中技术壁垒最高、最赚钱的环节:中国台湾散热双雄均已卡位,奇鋐在四大 CSP 的水冷板份额据法人估计达 40%-50%,2025 年月产能从 11.5 万组扩至 30 万组;双鸿 2025 年水冷营收占比从 10%-15% 跃升至 45%-50%,其中 75% 来自 Meta、AWS、微软等 CSP 订单。

路线 2:泵驱两相冷板——液冷 2.0两相冷板液冷技术解析及相关企业产品介绍- 艾邦笔电论坛单相冷板的天花板大约在 1000-1500W 单芯片,再往上就要让冷却液"沸腾"。两相冷板让工质在吸热面汽化、冷凝端液化,利用相变潜热带走海量热量,业界评估可支撑 2500W 级芯片散热。英维克 2025 年在英特尔技术创新大会展示的泵驱两相冷板,把系统泵功耗降低 80%,相变恒温特性还让芯片表面温差更小。代价是两相流控、工质选型与密封复杂度上升,短期内,两相液冷会优先在高功率密度场景落地;GB300 仍以单相冷板液冷为主,两相方案主要面向后续更高功耗的芯片和机架。

路线 3:微通道水冷板(MLCP)——冷却液直达芯片

MLCP 把传统 IHS 金属盖与液冷板整合成单一部件,内部蚀刻出 30-150 微米的微米级流道,冷却液贴着芯片表面流过,省掉一层 TIM 和一层热阻。单价是传统水冷板的 3-5 倍,毛利率也更高:按 GB300 架构测算,单个机柜需要 108+18 块 MLCP,报价约 800-900 美元/块。英维克已针对 GB300/400 系列开发 MLCP,宣称散热效率提升 30%,可支撑单机柜 370kW 乃至 600kW 的超高密度场景。
如图:LiquidJet多级冷却架构,内部集成了“3D 短回路喷射通道”结构

路线 4:片上微流体冷却——从"给芯片散热"到"在芯片里散热"
最激进的方向:直接在芯片封装内部集成微流道,让冷却液进入硅片内部带走热量。2025 年 9 月微软官宣其微流体冷却技术,散热效率比现有散热板高 3 倍,芯片最高温升降低 65%;台积电的实验方案同样验证了内置微通道降低结温的效果。台积电之所以关键,在于它把热设计与 CoWoS 先进封装绑定——未来散热结构在晶圆厂就设计进封装里,服务器厂商只能按封装方案适配,供应链话语权将向上游转移。

路线 5:浸没式液冷——极限密度场景的答案
浸没式液冷产品开拓有机硅新时代?听说只有材料界行家才看得懂_搜狐网
把整台服务器泡进绝缘冷却液。单相浸没热阻可低至 0.01℃/W;两相浸没(沸腾-冷凝循环)单腔功率密度可达 250-500kW,可处理单颗超 1.5kW 的芯片,PUE 可压到 1.03。2025 年浸没式出货量同比增速约 45%-89%,是增长最快的细分路线。短板同样明显:氟化液导热系数仅约 0.06 W/m·K,介质成本高、服务器需定制化改造、运维需专业团队。当前行业共识是"混合方案"——高功率芯片用冷板、其余部件浸没,纯浸没仍主要留在超算与加密计算等极端场景。

路线 6:先进热界面材料(TIM)——材料端的隐形革命
热界面TIM材料:从“隐形桥梁”提拔到“护芯大神” | 氮化硼,选晟鹏! - 知乎芯片与冷板之间那层几十微米的缝隙,决定了散热链路的下限。传统导热硅脂导热系数仅 5-8 W/m·K,而液态金属(镓基合金)可达 73-100 W/m·K,是硅脂的十倍以上。GB300 已通过插槽式处理器模块设计用液态金属填充电芯与冷板间隙——陶氏化学为此在密歇根开辟 GB300 专属产线,月产 50 吨,据行业测算约占全球 GB300 液态金属需求的 60%。国内德邦科技(控股苏州泰吉诺)的液态金属片导热系数达 80 W/m·K,已批量供货头部封测企业;石墨烯垫片(最高约 150 W/m·K)则在不导电、不泵出的场景里补位。

路线 7:金刚石衬底与热沉——终极材料路线
黄河旋风8英寸金刚石散热片量产全球领先世界第一_财富号_东方财富网

如图:黄河旋风 8英寸金刚石散热片


单晶金刚石热导率 2200-2400 W/m·K,是铜的 4-5 倍,相当于给芯片修一条"热量高速公路"。NVIDIA 内部测试显示,采用金刚石热沉的 GPU 性能提升 3 倍、温度降低 60%、能耗减少 40%。但单晶金刚石制备成本高、工艺复杂,目前仅在高端封装和特殊场景小批量导入,产业化仍需等待成本曲线下移——它代表的是 5 年以后的路线竞争。


三、谁在赚钱:7 条路线背后的供应链格局
7 条路线不是并列关系,而是沿着"芯片功耗上升"这条主轴依次递进:冷板(当下)→ 两相/MLCP(1-2 年)→ 片上微流体(3 年+)→ 浸没(极限场景)。对供应链企业来说,关键不是选哪条路线,而是产品组合能覆盖几条。

企业 卡位环节 关键信号(2025 年)
奇鋐(中国台湾)
冷板 / 机柜
CSP 水冷板份额 40%-50%,月产能扩至 30 万组
双鸿(中国台湾)
冷板 / CDU
水冷占比 45%-50%,CSP 订单占 75%
英维克
CDU / 冷板 / 快接头

陶氏(美)/ 德邦科技
液态金属 TIM
陶氏月产 50 吨;德邦 80 W/m·K 已批量供货

几个值得注意的结构性变化:

1. 价值量上移。国海证券测算单颗 AI 芯片对应的液冷方案价值量约 1376 美元,2026 年英伟达 GPU 对应的液冷市场有望达 119 亿美元。冷板、CDU、快接头三个环节利润最厚,且一旦进入 BOM 就跨代复用——这也是奇鋐、英维克们全力扩产的原因。

2. 大陆企业从"配套"走向"进生态"。英维克的 UQD 快接头进入 NVIDIA MGX 生态、为谷歌定制 2MW 级 Deschutes 5 CDU(适配 TPU V7/V8);领益智造旗下 Readore 的液冷分水器已应用于 NVIDIA Vera Rubin 平台。大陆厂商正从散热组件供应商,升级为服务器平台级供应商。

3. 话语权向晶圆厂转移。台积电把热设计放进 CoWoS 封装,微软把微流道做进芯片内部——散热竞争正在从"系统级"上移到"封装级""硅片级",未来谁能和晶圆厂协同设计,谁就掌握下一代散热入口。

四、结论:不是一条路线之争,而是三层赛跑
把 7 条路线压缩成一句话:短期看冷板产能(谁扩得快),中期看 MLCP 与两相工艺(谁良率高),长期看封装级集成(谁绑定晶圆厂)

三个判断供参考:

· 2026-2027 年是液冷渗透率从 25% 冲向 40%+ 的关键窗口,具备"冷板 + CDU + 快接头"全栈能力的企业确定性最高;

· 两相与 MLCP 是明年产品代差的分水岭,单价和毛利率显著高于传统冷板,能提前卡位者享有估值溢价;

· 终极变量在材料端(液态金属、金刚石)和封装端(片上微流道),这两条线产业节奏更慢,但天花板也更高。

散热,正在成为 AI 算力时代最被低估的"卡脖子"环节。

看都看到这里了,点个关注,获取更多 AI 产业深度分析。

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