隨著人工智能技術的飛速發展，AI芯片的功耗與發熱問題逐漸成為制約其廣泛應用的關鍵因素。高功耗不僅增加了企業的運營成本，還可能引發芯片過熱、短路等風險，嚴重影響AI訓練和推理的效率和效果。因此，一場針對AI芯片冷卻技術的革命迫在眉睫。

近年來，全球數據量呈爆炸式增長，從2015年的10EB到預計2025年的175ZB，再到2035年可能達到的2432ZB，數據量的激增對AI芯片的算力提出了更高要求。然而，邊緣AI的發展面臨著性能、功耗和成本之間的平衡挑戰，尤其是在電池供電的低功耗設備中。同時，構建一個涵蓋工具鏈、語言、兼容性和易開發性的統一生態系統，對于推動AI技術的普及和規模化應用至關重要。

AI應用如ChatGPT和大型語言模型(LLM)等，依賴于“并行計算”技術，即由芯片網絡同時執行多項計算或處理的海量計算工作。其中，GPU作為人工智能基礎設施的核心，擅長處理高性能并行計算工作，但其強大的處理能力也帶來了更高的能量輸入和熱量輸出。

以高端GPU為例，其功率密度約為CPU的四倍，這給數據中心規劃帶來了重大挑戰。現代AI數據中心所需的電源遠超傳統數據中心，即使是亞馬遜、微軟和Alphabet等巨頭的尖端超大規模數據中心，也主要由CPU驅動。Nvidia的A100 AI芯片功耗約為400W，而其最新微芯片H100的功耗更是高達700W，接近微波爐的功耗。若超大規模數據中心用這些GPU替換CPU服務器，所需功率將增加4-5倍，相當于一座核電站的發電量。

功率密度的提升導致芯片產生的熱量顯著增加，對冷卻系統提出了更高要求。未來人工智能驅動的數據中心將需要進行全新設計，以適應電力和冷卻的變革。業內專家預測，我們正處于數據中心十年現代化升級的初期階段，旨在使其更加智能化。

為了應對AI芯片的功耗和發熱問題，臺積電推出了3DVC（3D Vapor Chamber，三維均熱板）技術。這是一種針對高性能計算（HPC）和AI芯片的先進散熱解決方案，旨在解決先進制程芯片因集成度提升導致的功耗和發熱密度激增問題。3DVC通過立體化設計，在芯片封裝內部直接集成多層微流體通道，利用相變傳熱原理快速導出熱量。

相比傳統散熱模組中熱管與VC均溫板的分離式設計，3D-VC散熱器通過將熱管延伸至VC均熱板本體中，實現了三維立體的熱傳導路徑。這使得3D-VC散熱器在應對高功耗設備熱量時能夠接觸更多的發熱源，提供更多的散熱路徑，從而顯著提升散熱效果。

除了3DVC技術外，液冷也被認為是高功率下唯一可行的解決方案。液冷的散熱效率遠高于空氣，水的效率約為空氣的3600倍。當芯片面積每平方厘米的散熱量超過約50瓦時，通常需要采用液冷。直接芯片冷卻技術通過液體與芯片散熱器的冷板通道直接接觸來傳遞熱量，實現了高效散熱。

IBM采用了嵌入式微通道相變冷卻技術，將介電液直接泵入芯片堆疊的微觀間隙中，通過介電液從液相沸騰到氣相來帶走芯片的熱量。測試結果表明，該技術可將芯片結溫降低25℃。

英偉達在AI硬件領域也取得了顯著進展。其發布的Blackwell芯片標志著AI硬件邁入了一個新紀元，為AI公司提供了前所未有的計算支持。基于Blackwell的AI算力以DGX GB200完整服務器形態提供給用戶，結合了36顆NVIDIA Grace CPU和72塊Blackwell GPU。為了支持GB200超級芯片的應用，英偉達推出了全新的計算集群DGX GB200 SuperPod，采用了新型高效液冷機架規模架構，能夠在FP4精度下提供驚人的算力和內存容量。

DGX GB200 SuperPod通過第五代NVLink連接多個計算節點，實現了高速的數據傳輸和共享。例如，GB200 NVL72包含18個1U服務器，提供的FP8性能為720 petaflops，FP4計算性能為1440 petaflops，可處理多達27萬億個AI LLM參數模型。為了應對功耗問題，NVIDIA采用了液冷MGX封裝和液冷機架級解決方案。

隨著AI技術的不斷發展，對AI芯片功耗和散熱問題的解決方案也將持續創新和完善。臺積電、IBM和英偉達等企業正在通過先進的技術手段，為AI芯片的散熱問題提供有效的解決方案，推動AI技術的廣泛應用和發展。