中金：未来高端 AI 服务器有望采用「金刚石热沉 + 全液冷」复合散热方案

一句话看懂：根据中金公司最新研报，随着 Blackwell、Rubin 等 GPU 功耗突破千瓦级，传统散热材料已经达到物理极限，未来高端 AI 服务器很可能会把金刚石散热片与全液冷系统结合起来，用复合方案解决芯片局部过热问题。

事件核心：发生了什么

中金公司于 6 月 25 日发布研报指出，当前英伟达 H100、Blackwell、Rubin 系列 GPU 功耗已持续突破千瓦级别，加上 3D 封装技术进一步集中了芯片局部热量，传统铜、铝等散热材料的热传导效率成为新瓶颈。金刚石拥有 2000W/m・K 级别的超高热导率，以及低热膨胀系数，能快速将芯片热点热量扩散开。研报判断，在 AI 服务器架构中，金刚石将负责芯片近端的均热扩散，液冷负责机柜系统级排热，二者构成互补，而非替代关系。

为什么重要

这一判断直接关系到下一代 AI 基础设施建设能否顺利落地。过去两年，大模型训练算力需求激增，单 GPU 功耗从 700W 向 1500W 以上靠拢，而铜铝散热效率已接近物理极限——如果热量无法有效导走，芯片降频或损坏将严重拉低训练和推理效率。金刚石热沉+液冷的“近端+远端”组合路线，本质上是用材料突破来解决性能瓶颈。对于英伟达、超微电脑、戴尔等服务器厂商来说，这很可能成为未来两代产品必须适配的标准散热架构。

对用户/开发者/创作者的影响

短期内直接影响不大，但中长期会通过算力成本传递到终端。如果散热问题得到有效解决，数据中心可以部署更高密度的 AI 芯片，单位算力成本有望下降。反过来，如果散热方案在 2027 年前后无法大规模量产，GPU 性能释放不充分，会拖累大模型推理速度和云服务价格。对需要长期使用视频生成、图像生成、实时语音交互等 AI 应用的创作者和开发者来说，这种硬件层面的创新决定了未来能否以更低价格使用更高性能的模型。

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值得关注的后续

1. 量产验证。目前公开信息显示，金刚石热沉在消费级电子散热领域已有小规模应用，但在服务器大批量部署仍需验证良率和成本。关注下半年台积电或英伟达是否在参考设计中引入该方案。
2. 材料供应链。高品质人造金刚石的产能是否足够，直接决定能否从实验室走向机柜。国内例如四方达、黄河旋风等企业是否有相关布局值得跟踪。
3. 液冷迭代。液冷厂商（如英维克、高澜股份）的冷板或浸没方案是否需要针对金刚石热沉的特性做接口调整，也会影响实际落地节奏。

来源：Readhub · AI