AI算力芯片功耗飙升，新型散热技术MLCP带来哪些颠覆性变革？

MLCP：散热领域的新革命 🎉

据台湾经济日报最新消息，英伟达 AI 新平台 Rubin 与下一代 Feynman 平台功耗或将突破 2000W 大关，现有散热方案已无力应对。

面对AI算力芯片日益增长的功耗（甚至突破2000W），传统的散热方式已显得力不从心。这时，MLCP（微通道水冷板）技术应运而生，为算力设备的散热带来了颠覆性的变革。

MLCP的技术核心与优势 ✨

MLCP并非传统冷板的简单升级，而是对散热技术的一次“重构”。它的核心亮点在于：

• 结构高度整合： MLCP将均热片、水冷板、封装盖等组件高度集成，内部设计了微米级别的精细水道。这意味着冷却液可以直接流经芯片顶部，实现“直接换热”，大大缩短了热量传递路径，减少了中间介质的损耗。
• 贴近核心散热： 冷却液能够更直接地接触芯片裸晶（Die），甚至可以省略导热界面材料（TIM），从而最大程度地降低热阻，提升散热效率。
• 效率大幅跃升： MLCP的散热效率相较于传统方案有了数倍的提升，能够轻松应对高达2000W乃至更高功耗的芯片散热需求，热流密度最高可达800W/cm²。这为AI算力的持续释放提供了强有力的保障。
• 体积更紧凑： 由于结构整合度的提升，MLCP方案整体体积更小，更适合高密度算力设备的集成需求。

与传统液冷技术的对比 ⚖️

传统冷板式液冷技术虽然成熟稳定，但其“贴附换热”的方式在高功耗芯片面前存在散热效率瓶颈，容易造成温度分布不均。而MLCP通过“直接换热”的方式，在散热效率和应对极端功耗方面具有显著优势，是面向未来的“终极解决方案”。

MLCP带来的产业影响 🚀

MLCP技术的出现，标志着算力散热领域进入了一个全新的阶段。它不仅解决了当前AI算力发展的瓶颈，也为液冷市场带来了巨大的增长机遇。随着技术的不断成熟和规模化量产的推进，MLCP有望成为未来超高功耗算力设备的标配技术。