芯耀
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提到AI数据中心的散热技术，相信大家都会不约而同想到液冷技术。毕竟，从去年开始，随着英伟达在其GB200/GB300系列中大规模商业化导入，并计划在2026年推出的Vera Rubin系统上实现100%液冷覆盖，该技术已经在所有涉及散热的话题中霸榜，在各类AI主题的大小会议中，但凡涉及散热的话题，液冷都是当仁不让的主角。不过，当我们把目光从系统转向芯片时，就会发现一个低调的技术已然处在爆发的前夕。它就是金刚石热沉片散热技术。
那么，什么是金刚石热沉片？它怎么用？它和液冷技术是什么关系？
AI芯片散热的终极材料
金刚石正走向半导体产业链，成为解决AI芯片“热瓶颈”的终极材料。它甚至被称为芯片散热的终极材料，这是由其材料特性决定的。
首先，金刚石在室温下的热导率高达2000-2500 W/m·K，是铜的4-5倍、铝的8-10倍。 这意味着使用金刚石作为芯片基板或热沉，能够更有效地将热量从处理器核心传导出去。其高热导率被誉为“热量的超级高速公路 ”。
其次，金刚石的热膨胀系数约为1.0-1.5×10^-6/K, 与半导体芯片核心材料硅 (Si) 和碳化硅 (SiC)高度匹配。这一特性确保了在经历上万次温度循环后，金刚石热沉仍能保持界面稳定，有效避免了因热膨胀失配导致的封装材料变形、开裂等问题。这种热学性能的高度相似性，为芯片提供了可靠的长期运行保障。
此外还有很重要的一点，金刚石不仅是极佳的热导体，也是优良的电绝缘体。这意味着使用金刚石热沉片不会引入额外的寄生电容，对芯片高频信号的完整性影响极小。这一特性使其成为需要高热流同时要求电气隔离应用的理想选择，实现了散热与绝缘的完美结合。
应用形式多元
金刚石热沉片的应用形式多样，可根据芯片需求进行定制，主要包括：
封装基板材料：将金刚石作为芯片封装的基板，为芯片构建高效、稳定的散热 根基。在高功率激光二极管、功率晶体管等器件中，金刚石基板能显著降低芯片的热阻，提升器件性能。
散热片或热沉：将金刚石加工成散热片或薄膜，直接安装在芯片表面或其附近，通过直接接触迅速带走热量。例如，在高功率半导体激光器中，金刚石散热片的应用有效降低了芯片的热阻，提高了激光器的输出功率和稳定性。
热管理涂层：通过特殊工艺在芯片表面或封装外壳内部涂覆一层金刚石散热涂层，相当于为芯片增加了散热面积，从而提高散热效率。这种方式无需改变原有 封装结构，便可轻松提升芯片的散热性能。
与液冷互相赋能
一方面，在高功率密度场景下，单纯依赖液冷可能仍无法完全消除芯片内部的热点。此时，可以在液冷系统中引入金刚石热沉片。例如，将金刚石热沉片安装在GPU 或 CPU 上，通过其极高的热导率，将芯片内部的热量迅速均匀化，降低热点温度， 再由液冷系统将热量带走。这种组合能够降低液冷系统的负担，例如在相同散热效果下，可以降低风扇转速或冷却液流量，从而节省能耗。
另一方面，金刚石热沉片虽然导热能力极强，但最终仍需要一个高效的热量排放途径。液冷 技术可以作为金刚石散热的有力补充。例如，在金刚石热沉片上集成微通道液冷板（MLCP，英伟达计划在2026年下半年导入该技术），将金刚石的高导热与液冷的强散热结合起来，实现“1+1>2”的效果。表1、金刚石热沉片和液冷散热特性分析
来源：响指
英伟达芯片应用情况
在技术适配性上，针对英伟达芯片特性，金刚石热沉优势明显，可解决 HBM 堆叠散热中高带宽内存与 GPU die 之间的热点问题，可应对 Blackwell 架构中 B200 芯片 1000W TDP 的极端热流密度，还能在 TSMC 3DFabric 等先进 3D 封装中有效降低“近结”热阻。
目前，英伟达已联合美国 Diamond Foundry 测试钻石散热 GPU 方案，在实验室验证阶段的测试表明其性能达普通芯片的 3 倍，温度降低 60%，能耗降低 40%。不过，该技术目前还主要用于实验性产品和高端定制方案，尚未在量产芯片中大规模标配，由于CVD 金刚石衬底价格较高，成本是一个主要的障碍。
国内产业格局
中国在人造金刚石领域拥有绝对的全球领先地位，这为发展金刚石热沉片提供了坚实基础。中国是全球最大的人造金刚石生产国，产量占全球90%以上。河南、新疆等地形成了完整的产业链，从MPCVD 设备的国产化(国产化率已超60%)到终端应用，一应俱全。
此外，国家对超硬材料实施出口管制(2024年8月，商务部、海关总署开始对人造金刚石设备和技术实施出口管制)，则进一步巩固了这一产业的战略地位。政策的支持、产业链的完善，为金刚石热沉片的产业化铺平了道路。表2、中国金刚石热沉片龙头企业概况
来源：响指
结语
金刚石热沉片与液冷技术正成为AI散热的“双引擎”。金刚石热沉片以其材料级的颠覆性优势，解决了芯片内部热点这一根本性难题，为高功率芯片提供了前所未有的散热能力。液冷技术则以其系统级的高效散热，支撑起整个AI 数据中心的高密度部署和稳定运行。
英伟达的实践正在证明，液冷是AI算力爆发的基石，而金刚石散热则是通往算力巅峰的钥匙。随着成本的逐步下降和工艺的不断成熟，金刚石热沉片有望从实验室走向大规模商用。
