先进封装为何卡在散热这一关

来源：芯联汇

GPU功耗正从1kW迈向2kW，热流密度增长速度远超散热能力提升速度

嵌入式微流体冷却、玻璃基板与3DHI，正在重构下一代封装架构

过去几年，AI产业几乎把所有人的目光都吸引到了GPU、HBM和先进封装上。但当算力规模不断攀升、单颗GPU功耗逼近千瓦级之后，一个曾经隐藏在幕后、却越来越关键的问题开始浮出水面——热量到底该怎么散出去？

最近我看到这份报告，传递出一个非常明确的信号：随着AI芯片进入高功耗时代，先进封装正在从“互连瓶颈”转向“散热瓶颈”，热管理已经成为决定下一代AI系统能否持续扩展的关键因素。

尤其是在3D异构集成、Chiplet、HBM堆叠以及硅光互连快速发展的背景下，未来单个AI计算节点可能集成数百颗芯粒、消耗数千瓦功率，传统风冷和冷板液冷方案正在逐渐接近物理极限。为了支撑下一代AI服务器的发展，业界开始把冷却系统直接嵌入封装内部，而“嵌入式微流体冷却（Embedded Microfluidic Cooling）”也因此成为最受关注的新方向之一。

那么，当GPU从1kW迈向2kW，当3D封装从几十颗芯粒迈向数百颗芯粒，未来AI芯片究竟该如何散热？微流体冷却、玻璃基板以及AI驱动热设计又将扮演什么角色？

今天我就结合这份最新报告，带大家看看先进封装领域正在发生的一场散热革命。

一、这份材料真正想说明什么？

随着AI算力持续飙升，先进封装正在从“互连挑战”转向“散热挑战”。未来3D异构集成（3DHI）要继续推动摩尔定律发展，必须引入嵌入式微流体冷却（Embedded Microfluidic Cooling）等新型散热技术，将散热系统直接集成到封装内部。

二、AI时代最大的瓶颈正在从算力转向能耗与散热

报告指出，AI数据中心正在以前所未有的速度消耗电力。

AI数据中心的用电增长速度已经达到电网新增供电能力的约4倍，未来甚至可能需要核电站直接供电、地下数据中心、余热回收系统来支撑AI基础设施运行。

作者认为当前AI系统面临两大核心瓶颈：

1. Data Movement（数据搬运）

数据在GPU、HBM、CPU和网络之间传输消耗大量能量。

2. Energy Efficiency（能效）

算力增长速度远超能效提升速度。

因此，未来AI发展的关键不只是更强GPU，而是更高效的系统架构与封装技术。

三、3D异构集成成为后摩尔时代核心路径

由于光刻极限限制，GPU无法无限做大、HBM需要更近距离集成、Chiplet成为主流架构，未来AI服务器节点将采用：3D Heterogeneous Integration（3DHI）

将GPU、HBM、CPU、光芯片（PIC）、电芯片（EIC）、电源模块垂直堆叠到同一封装体系内。

报告展示的未来AI服务器单节点225颗Chiplet、功耗接近12kW远超当前封装能力。

四、散热正在成为先进封装最大的技术难题

报告提出先进封装未来五大关键指标：供电、性能、尺寸、成本、可靠性

其中最难突破的是：Reliability（可靠性）

未来目标热流密度：

背景热流密度：2kW/cm²

局部热点热流密度：30kW/cm²

而当前产业水平仅：

背景热流密度：200~300W/cm²

热点热流密度：1kW/cm²

差距高达一个数量级以上。

因此，先进封装的发展速度已经开始受到散热能力限制。

五、嵌入式微流体冷却将成为下一代散热方案

这是整篇报告最核心的内容。

传统散热：风冷、冷板、顶部散热器已经难以应对未来GPU功耗。

研究团队提出：Embedded Microfluidic Cooling

即在封装内部直接构建微流道，让冷却液流经芯片附近带走热量。

其特点冷却距离最短、热阻最低、可直接贴近热点区域，属于“芯片级液冷”。

六、微柱（Micropillar）结构显著提升散热性能

研究发现，在微流道内部加入Micropillar结构后，芯片温度从157℃降低至82℃，降幅接近50%。

说明，微结构强化换热将成为未来液冷封装的重要方向。

七、封装内部液冷已验证超过500W/cm²散热能力

实验结果显示：

嵌入式微流体冷却实现，最大功率密度 502W/cm²

同时，芯片最高温度 78.57℃

保持在可接受范围内。

CHIMES目标进一步提升到：

液冷能力 >500W/cm²

空冷能力 >100W/cm²

支持未来AI芯片发展。

八、AI开始参与热设计优化

报告展示了：PINN U-Net

一种物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Network）。

输入热源分布、流体速度、密度、比热容、热导率

输出3D温度场、应力场、应变场

实现AI辅助散热设计，大幅缩短热仿真周期。

九、玻璃基板将成为未来散热与封装重要载体

报告认为：Glass Substrate（玻璃基板）具备优化CTE匹配、高平整度、大尺寸加工能力、低吸湿率、良好绝缘性能

同时还能：集成微流道系统

因此有望成为AI时代3D异构集成封装的重要基础材料。

小编总结

当AI芯片进入“千瓦时代”，散热系统必须走进封装内部；嵌入式微流体冷却，正在成为3D异构集成时代最具潜力的终极散热方案。