随着人工智能技术的飞速发展，AI芯片正以前所未有的速度迭代升级，其算力密度呈指数级增长。从训练大规模神经网络的高性能计算芯片到部署在边缘设备的推理芯片，无一不面临着一个共同的物理极限挑战——热管理。传统散热方案已难以满足下一代AI芯片动辄数百瓦甚至千瓦级的热功耗密度需求，散热瓶颈成为制约AI计算性能持续提升的关键障碍。在这一背景下，具有超高导热率的金刚石材料正脱颖而出，成为突破AI芯片热流密度极限的革命性解决方案。
当前最先进的AI训练芯片（如NVIDIA H100、Google TPU v4）的热功耗已突破700瓦，而芯片内部热点区域的热流密度更是高达200-300 W/cm²，局部核心区域甚至可能超过500 W/cm²。如此高的热流密度导致传统散热方案面临多重困境。
针对AI芯片的不同封装形式和热管理需求，金刚石热沉片可构建多层次、多维度的散热解决方案：
近结散热层：直接芯片附着技术
将微米级薄型金刚石片直接键合至AI芯片的背面或热点区域，形成“芯片-金刚石-散热器”的三明治结构。这一近结散热层可大幅降低从芯片结到封装表面的热阻。实验表明，与传统铜质散热片相比，金刚石近结层可使热阻降低60%以上，热点温度下降40-50℃。关键技术包括：纳米级表面平整化技术（粗糙度<1 nm）、低温共晶键合或金属过渡层键合技术、图案化金刚石热沉，针对热点区域局部增强
三维封装垂直散热通道
针对2.5D/3D封装AI芯片，金刚石热沉片可通过硅通孔（TSV）类似结构形成垂直散热通道——即“热通孔”技术。在计算芯片与存储器堆叠的间隙中插入金刚石中介层或柱状结构，构建从堆叠内部到外表面的高效垂直传热路径。同时，金刚石的高弹性模量还能缓解不同材料间的热机械应力。
异质集成封装散热系统
将金刚石热沉片与微通道液冷、相变冷却等先进散热技术结合，构建多尺度散热系统：
金刚石-微通道复合散热器：在金刚石基板上蚀刻微米级流体通道，利用金刚石的高导热性将热量迅速从芯片传导至冷却液
金刚石-均热板集成模块：金刚石作为均热板底座，增强蒸发段的导热性能，提升整体相变散热效率
金刚石-热电制冷协同系统：利用金刚石的高导热特性优化热电制冷器的热端散热，提升制冷效率
智能热管理系统集成
将金刚石热沉片与温度传感器、动态功率管理单元结合，实现自适应智能散热：
在金刚石热沉中嵌入分布式微型温度传感器网络
基于实时热图动态调节芯片不同模块的电压频率
结合机器学习算法预测热行为并优化散热策略
在AI与算力需求爆炸式增长的时代，散热已不再是“辅助系统”，而是决定计算系统性能、可靠性与能效的核心技术。金刚石热沉片凭借其卓越的热物理性能，正从实验室走向产业化前沿，有望打破长期制约AI芯片发展的“热障”，为下一代人工智能计算提供可持续的热管理解决方案。随着材料生长技术、集成工艺的不断成熟和成本下降，金刚石散热方案将成为高端AI芯片的标配，推动人工智能计算向更高性能、更高能效的未来迈进。
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。
