AI算力发展对热管理系统的挑战 - AI大模型和应用发展推动算力底座数据中心向高密度、智能化和可持续方向演进[2] - AI服务器采用的GPU和ASIC芯片功耗大幅提升，例如NVIDIA GB200/GB300 NVL72系统单机柜设计功耗高达130kW-140kW[2] - 电子系统中约55%的失效由热问题导致，热管理目标是将组件温度保持在安全运行范围内[2] 算力芯片功耗增长趋势 - 英伟达2023年发布的4nm制程H20芯片TDP为400W，而B300芯片TDP高达1400W[3] - 预计到2027年AI芯片功耗将突破2KW[3] - 高功率芯片导致尺寸增长，芯片翘曲问题日益严峻，可达0.3mm[3] 芯片层面冷却技术突破 - 微软开发出芯片内微流体冷却系统，散热效果比冷板好3倍[1] - 技术方案将微小通道直接蚀刻在硅片背面，冷却液直接流到芯片实现更有效散热[1] - 热管理系统核心瓶颈正不断聚焦于芯片层面[1] 导热界面材料需求增长 - 芯片散热主要包括外部系统散热技术和导热界面材料两方面[4] - 导热界面材料包括TIM1、TIM1.5、TIM2等，用于将热量从芯片释放至均热板或热沉[4] - TIM1连接芯片与均热板，要求导热系数达到15W/mK以上，基材采用硅胶、环氧树脂等，填料包括氮化硼、氮化铝、石墨烯等[4] - TIM1.5位于裸芯片和散热器之间，主要包括导热硅脂、导热凝胶等[4] - TIM2位于均热板与散热器之间，基材可以是高分子材料、液态金属等[4]