AI芯片高热流时代来临，散热需求升级驱动金刚石材料进入爆发期.pdf

报告摘要

核心观点  AI芯片散热需求升级，对传统散热材料与封装结构提出挑战芯片散热能力由材料体系与封装结构共同决定。散热问题是当前制约英伟达 Rubin 架构及更高代际芯片量产的重要卡点，散热方案可行性及产业落地进度有望成为Rubin系列GPU量产的重要观察窗口。从材料端看，散热材料正由传统铜基材料向金刚石铜、纯金刚石等高导热材料替代；从封装结构看，封装方案正由有盖板（Lidded）的多层界面传热结构，向无盖板（Lidless）的少界面传热结构方向演进。 Ø 当前主流AI芯片多采用带盖封装（Lidded）结构，热量需经过芯片、TIM材料、散热盖板、外层TIM 材料及外部散热器五个层级传导。无盖板（Lidless）结构则是将散热衬底与芯片进行压接或键合，结构上简化了其中1层TIM和散热盖板，简化为3层路径，该设计有望显著降低界面间热阻。高热流密度背景下，传统铜基散热方案亟待升级。单卡功耗提升叠加更小制程导致芯片热流密度急速上升，英伟达GB200热峰值功耗已达到2000W以上，未来 Rubin架构芯片等高端GPU热流密度迈向500W/cm²。在此背景下，传统铜基散热片和多层封装结构逐渐暴露出导热能力不足、热膨胀系数不匹配、界面热阻累积等问题。在高热流密度场景下，传统散热方案主要面临三方面瓶颈： ① 铜基材料导热能力已接近性能天花板。铜基材料热导率约为400W/m·K，已难以持续满足下一代高功耗AI芯片的超高热量密度散热需求。 ② 高温状态下，铜与芯片热膨胀系数（CTE）的不匹配风险会进一步放大。铜基材料热膨胀系数约为14×10⁻⁶/K，而硅基芯片热膨胀系数约为2-3×10⁻⁶/K，二者相差约6倍；在高温和频繁热循环环境下，材料膨胀收缩差异将导致界面应力累积，易引发焊点疲劳、芯片开裂分层等可靠性问题。 ③ 高温状态下，现有热界面材料（TIM）可靠性下降。Tim材料起到导热、填充界面缝隙的作用，常规TIM例如导热硅脂热导率多处于1–10 W/m·K级别，即使高端TIM如液态金属 / 铟箔：可做到10～80 W/m・K。高热流密度下TIM可能出现泵出、移位，导致热阻上升。