人工智能芯片的发展从根本上来说是追求更高性能，但这同时也带来了一个关键挑战：散热管理。如何有效散发日益增长的功耗所产生的巨大热量，已成为下一代人工智能芯片架构设计的关键考量因素。
在系统层面，光引擎的集成被广泛视为克服高带宽互联瓶颈的未来解决方案。然而，光信号对温度波动高度敏感——即使是微小的温度偏差也会导致传输损耗和性能下降。
芯片内部的热传导路径涉及多层结构，包括硅衬底、金属互连、微凸点、底部填充材料、导热界面材料（TIM）等等。由于这些多层导热界面的存在，热量无法100%有效地传递到芯片顶部，从而导致局部“热点”的出现。这种累积热阻是限制芯片最大功率输出的主要因素之一。
首要关键在于缩短热路径，降低各层界面热阻，并引入高导热材料，例如：金刚石薄膜/CVD金刚石、铜-金刚石复合材料
第二个关键是增加有效换热表面积—通过增大流固接触面积来增强对流换热。
金刚石热沉片用作散热中间层或涂层，直接沉积在芯片或封装表面。超低热阻，热点几乎瞬间分散；非常适合>500 W/cm²热通量场景。晶体尺寸与热性能之间的这种明确关联对于选择用于高功率电子冷却的金刚石材料至关重要。微晶金刚石和单晶金刚石尤其有望应用于下一代人工智能/高性能计算芯片的散热器。
一种金刚石/铜复合材料热管理方法展现出在下一代高功率电子冷却领域的巨大潜力。该方法利用液固分离技术将钛涂层金刚石颗粒嵌入铜基体中，实现了极高的导热系数，同时保持了牢固的界面结合。薄层碳化钛界面层的形成至关重要，它显著降低了界面热阻，实现了金刚石颗粒与铜基体之间的高效热传递。该方法测得的导热系数为457 W/m·K，在优化涂层厚度下，理论导热系数可超过600 W/m·K，与传统的散热器相比，它是一种轻量化、机械强度高且热性能优异的替代方案。通过精确控制涂层厚度和体积分数，可以调节其结构，使其高度适用于人工智能/高性能计算芯片、功率器件和先进封装平台等应用，在这些应用中，高效散热对于稳定、高密度运行至关重要。
化合积电是一家专注于宽禁带半导体材料研发、生产和销售的国家高新技术企业，核心产品有多晶金刚石(晶圆级金刚石、金刚石热沉片、金刚石窗口片、金刚石基复合衬底)、单晶金刚石(热学级、光学级、电子级、硼掺杂、氮掺杂)和金刚石复合材料等，引领金刚石及新一代材料革新，赋能高端工业化应用，公司产品广泛应用于激光器、GPU/CPU、医疗器械、5G基站、大功率LED、新能源汽车、新能源光伏、航空航天和国防军工等领域。
