AI越强芯片越怕热？算力背后藏着一场散热硬仗

AI处理的复杂任务越来越多，芯片承受的考验也随之增加。

从生成一段文字、绘制一张图片，到训练大规模人工智能模型，背后都离不开大量计算。为了获得更高的计算能力，芯片中的晶体管不断增加，先进封装技术也在持续发展。与此同时，一个老问题变得更加突出：芯片的计算能力越强，散热反而越难。

这不是芯片变得 "不耐用"，而是随着计算密度不断提高，电能如何转化为热量、热量如何从芯片内部传递出去，已经成为影响芯片性能和可靠性的重要因素。

而在这些宏观的散热问题背后，还藏着一个更微观的世界。

图 现代高性能AI芯片的2.5D/3D异构封装与高密度互连架构

芯片发热的根源在电流。芯片内部集成大量晶体管，它们通过改变自身的导通状态来处理和传递信息。晶体管在开关过程中会产生动态功耗，电流经过具有电阻的材料时会产生焦耳热，非理想状态下的漏电流同样带来功耗，这些能量最终大多以热的形式释放出来。

图 微观纳米级三维晶体管结构与电流导通生热机制

芯片的功耗与工作频率、电压、晶体管数量以及电路设计等因素有关。通常计算任务越繁重、同时工作的电路越多，芯片的发热压力就可能越大。不过功耗并不只由晶体管数量决定，制程、架构、工作负载和电源管理同样会影响最终结果。

对AI芯片而言，问题还在于计算规模和数据传输需求持续增长。大量计算单元需要协同工作，存储器与计算单元之间也需要频繁交换数据。为了提高整体性能，芯片设计不断向更高的集成度和更复杂的封装结构发展。

这意味着，热量可能集中在更小的区域内产生。

图 高算力Chiplet封装内的局部“热点"与三维温度梯度分布仿真

同样的热量，分散在一块较大的金属板上，比较容易传递到周围环境。集中在一小块区域里，就更容易形成局部高温。芯片也是如此，当局部热流密度升高，热量来不及及时传导出去，就可能出现热点。

温度过高时，芯片可能需要降低工作频率或功耗以控制温度。长期处于不合适的热环境中，还可能加速某些材料和互连结构的老化，影响器件的稳定性与使用寿命。

因此芯片性能的提升，不只是让它 "算得更快"，还要让它在高负载下能够持续、稳定地工作。

有人会以为，给芯片装上更强的散热器就能解决问题。但散热系统只是整个热传递链条中的一环。芯片产生的热量，需要经过芯片内部结构、封装材料、界面层以及散热部件，最终传递到周围环境。任何一个环节的热阻过大，都可能限制整体散热效率。

图 芯片封装到散热环境的全链条热阻网络模型

这里有一个容易被忽略的因素——材料之间的接触界面。

芯片并不是一整块均匀的材料，而是由不同材料和多层结构组合而成。硅、金属互连材料、介电材料、封装基板以及导热界面材料，各自承担着不同的功能。热量从一种材料进入另一种材料时，会受到两侧材料的热学性质、界面状态以及接触情况等因素影响。

如果界面接触不充分，存在微小空隙，实际参与热传递的接触区域就可能减少。某些界面还可能因为材料性质差异、结构不连续等因素，形成额外的热阻。

图 固体接触界面微观粗糙峰、微孔隙陷气与接触面温度骤降机理

这就像两块看似贴合的物体，表面其实存在许多肉眼看不见的间隙。宏观上看它们已经紧密接触，到了微观尺度，真实的接触状态却可能复杂得多。

界面存在空隙，并不意味着芯片一定会出现严重的散热问题。缺陷的尺寸、位置、分布，以及材料本身的导热性能和整体结构，都会影响最终结果。要判断它是否构成实际风险，还需要结合热学测试和其他分析手段。

但有一点可以确定：当芯片的结构越来越复杂，单靠外观检查，很难了解内部每一层材料的真实状态。

要研究这些微观结构，就需要借助显微表征手段。光学显微镜能观察许多常见的表面特征，但当研究对象缩小到微米甚至更细的尺度时，扫描电子显微镜就有了用武之地。

扫描电镜利用聚焦电子束逐点扫描样品表面，通过收集电子与样品相互作用产生的信号，形成反映样品形貌等信息的图像。与普通光学显微镜相比，它能在许多材料研究场景中提供更丰富的微观形貌细节，帮助研究人员观察表面形貌、断面结构以及不同区域之间的差异。

图 先进3D封装硅通孔截面工艺架构与微观介质层排布

以芯片及封装材料为例，研究人员可以对经过适当制备的样品进行截面观察，分析多层结构的形貌、不同材料之间的界面，以及局部是否存在孔隙、裂纹、分层等可观察到的缺陷。

这些细节之所以重要，是因为材料的宏观性能往往与微观结构密切相关。一个界面是否连续、某个区域是否存在孔洞、裂纹沿什么方向扩展，都可能为理解材料的连接质量、结构完整性和失效机制提供线索。

图 使用泽攸科技ZEM系列台式扫描电镜对芯片截面和表面进行的表征

泽攸科技专注于精密仪器研发，其ZEM系列扫描电子显微镜可用于材料表面、断面及微观结构的观察，为芯片相关材料和封装结构的分析提供表征手段。对于需要研究微小缺陷、界面形貌和材料组织的工作来说，获得清晰、可靠的微观图像，是进一步开展分析的重要基础。

图 泽攸科技ZEM系列扫描电镜

除了芯片内部结构，承担支撑、绝缘或热传导功能的材料，同样值得关注。氮化铝陶瓷兼具较高的热导率和良好的电绝缘性能，因此在功率电子器件、电子封装和热管理等领域具有应用价值。

对电子器件来说，导热和绝缘往往需要同时满足。金属材料虽然通常具有较好的导热能力，但不一定适合所有需要电绝缘的结构。部分陶瓷材料绝缘性能良好，导热能力却相对有限。氮化铝陶瓷的特点，正是能够兼顾这两方面的需求。

图 使用泽攸科技ZEM系列台式扫描电镜对氮化铝进行的表征

不过材料的性能并不只取决于材料种类，还与其内部微观结构和制备工艺密切相关。氮化铝陶瓷的导热能力会受到材料纯度、杂质、晶粒与晶界状态、孔隙率等因素影响。即使采用相同的材料体系，不同制备工艺得到的样品，其微观结构和最终性能也可能存在差异。

通过扫描电镜观察陶瓷的断面和微观形貌，研究人员可以分析晶粒形态、孔隙分布及断裂特征等信息，为理解材料的组织状态提供依据。如果需要进一步研究元素组成，还可以根据设备配置和实验需求，结合能谱等分析手段开展检测。

从芯片封装材料到氮化铝陶瓷，研究对象虽然不同，背后的思路却是一致的：先通过合适的表征手段了解材料结构，再结合性能测试，分析影响性能的关键因素。

图 面向AI高热流密度Chiplet封装的微通道近芯片直接液体冷却架构

随着AI计算需求增长，芯片的散热问题正在变得更加复杂。更高的集成度、更高的局部功耗，以及越来越复杂的封装结构，让芯片设计需要同时考虑计算性能、供电、热传导、材料可靠性和制造工艺。散热能力不再只是散热器的任务，而是贯穿芯片设计、封装制造和材料研发的系统问题。

AI芯片的竞争，表面上是算力的竞争，背后也是材料、结构、工艺与热管理能力的综合较量。当越来越多的功能被集成进更小的空间，许多决定器件可靠性的细节，也就藏在了肉眼看不见的微观世界里。

参考资料（文中部分示意图根据参考文献改绘、汉化整理）