AI 发展，热管理的核心瓶颈向芯片聚焦

核心观点与关键数据

高密度算力中心的发展导致芯片散热成为热管理系统的核心瓶颈，导热界面材料（TIM）需求将快速增长。

AI发展与热管理挑战

• AI大模型和应用发展推动数据中心向高密度、智能化和可持续方向演进。
• AI服务器芯片功耗大幅提升，以NVIDIA GB200/GB300 NVL72系统为例，单机柜设计功耗（TDP）高达130kW-140kW。
• 电子系统约55%的失效由热问题导致，数据中心热管理需在指定负载下将组件温度控制在安全范围内。

算力芯片功耗攀升与散热挑战

• 英伟达4nm制程H20芯片TDP为400W，B300芯片高达1400W。
• 预计2027年AI芯片功耗将突破2KW，高功率芯片尺寸增长导致芯片翘曲问题加剧（可达0.3mm）。
• 外部散热系统与材料工程加速迭代，以应对算力热度挑战。

TIM导热界面材料需求

• 芯片散热包括外部系统（液冷技术）和TIM材料。
• TIM材料从传统硅脂向高性能材料发展，主要包括：
  • TIM1：连接芯片与均热板，导热系数≥15W/mK，基材为硅胶/环氧树脂，填料为氮化硼/氮化铝/石墨烯等。
  • TIM1.5：裸芯片与散热器界面，主要为导热硅脂/凝胶。
  • TIM2：均热板与散热器之间，基材为高分子材料/液态金属等。

风险提示

• 技术研发进度缓慢无法满足核心客户需求。
• 核心人才流失风险。
• 估值处于较高水平风险。

研究结论

随着AI算力需求持续攀升，高功率芯片散热成为关键挑战，推动TIM材料需求快速增长。高性能TIM材料将成为数据中心热管理的重要竞争领域，相关企业有望受益于行业发展趋势。