AI芯片高热流时代来临，散热需求升级驱动金刚石材料进入爆发期

AI芯片高热流时代来临，散热需求升级驱动金刚石材料进入爆发期 冯胜先进产业研究首席执业证书编号：S0740519050004 分析师宋瀚清执业证书编号：S0740524060001 核心观点 AI芯片散热需求升级，对传统散热材料与封装结构提出挑战 •芯片散热能力由材料体系与封装结构共同决定。散热问题是当前制约英伟达Rubin架构及更高代际芯片量产的重要卡点，散热方案可行性及产业落地进度有望成为Rubin系列GPU量产的重要观察窗口。从材料端看，散热材料正由传统铜基材料向金刚石铜、纯金刚石等高导热材料替代；从封装结构看，封装方案正由有盖板（Lidded）的多层界面传热结构，向无盖板（Lidless）的少界面传热结构方向演进。 Ø当前主流AI芯片多采用带盖封装（Lidded）结构，热量需经过芯片、TIM材料、散热盖板、外层TIM材料及外部散热器五个层级传导。无盖板（Lidless）结构则是将散热衬底与芯片进行压接或键合，结构上简化了其中1层TIM和散热盖板，简化为3层路径，该设计有望显著降低界面间热阻。 •高热流密度背景下，传统铜基散热方案亟待升级。单卡功耗提升叠加更小制程导致芯片热流密度急速上升，英伟达GB200热峰值功耗已达到2000W以上，未来Rubin架构芯片等高端GPU热流密度迈向500W/cm²。在此背景下，传统铜基散热片和多层封装结构逐渐暴露出导热能力不足、热膨胀系数不匹配、界面热阻累积等问题。在高热流密度场景下，传统散热方案主要面临三方面瓶颈： ①铜基材料导热能力已接近性能天花板。铜基材料热导率约为400W/m·K，已难以持续满足下一代高功耗AI芯片的超高热量密度散热需求。②高温状态下，铜与芯片热膨胀系数（CTE）的不匹配风险会进一步放大。铜基材料热膨胀系数约为14×10⁻⁶/K，而硅基芯片热膨胀系数约为2-3×10⁻⁶/K，二者相差约6倍；在高温和频繁热循环环境下，材料膨胀收缩差异将导致界面应力累积，易引发焊点疲劳、芯片开裂分层等可靠性问题。③高温状态下，现有热界面材料（TIM）可靠性下降。Tim材料起到导热、填充界面缝隙的作用，常规TIM例如导热硅脂热导率多处于1–10W/m·K级别，即使高端TIM如液态金属/铟箔：可做到10～80W/m・K。高热流密度下TIM可能出现泵出、移位，导致热阻上升。 核心观点 金刚石材料有望成为解决AI芯片散热难题的可行方案之一 •金刚石及金刚石铜材料与传统铜材料相比具有高热导率、热膨胀系数低、高稳定性等特性。 ①热导率：金刚石热导率可达2000W/m·K以上，约为铜、银的4–5倍；金刚石铜兼具铜与金刚石特性，热导率可达600–900W/m·K，显著高于传统铜基材料400W/m·K的导热能力。②热膨胀率：金刚石热膨胀系数约1-1.1×10⁻⁶/K，金刚石铜则在4-8×10⁻⁶/K，铜材料在14×10⁻⁶/K；相比金刚石及金刚石铜材料在持续高温环境下表现更为稳定。③稳定性：金刚石及相关材料中碳分子占比高，因此金刚石与金刚石铜相较铜材料具备更强的耐高温和化学稳定性。 •结合目前产业发展阶段，我们认为金刚石铜散热片有望率先切入产业应用。从应用方向看，金刚石及金刚石铜主要可用于制作散热片和衬底。短期看，散热片与现有Lidded封装工艺兼容性更高，有望率先开启应用；材料选择上，金刚石铜凭借高可用性、低成本和工艺兼容性，有望率先进入产业化阶段。长期看，纯金刚石导热性能天花板更高。 ①金刚石铜材料性能适配目前产业需求：金刚石铜热导率600-900W/m・K，适配当前主流高功耗AI芯片散热，纯金刚石散热片散热性能现阶段过剩，但长期看仍是高端散热的必选材料。 ②金刚石铜材料目前成本优势显著：纯金刚石需依赖CVD设备制备，设备投入大、能耗高、大尺寸良率受限；金刚石铜则是通过金刚石微粉或颗粒与铜材料复合制备，综合成本相对更低。③金刚石铜散热片更易于当前工程化应用：金刚石铜散热片形态接近现有铜盖板，加工性能和封装工艺兼容性较强，同时可进行微通道等加工；纯金刚石散热片脆性较大，对加工精度和使用环境要求更高，而金刚石衬底目前量产工艺难度仍然较大。 核心观点 ④金刚石铜材料制备难度主要为前道材料预制：金刚石铜目前主流采用熔渗法，其核心难点在于解决铜与金刚石互不浸润的问题，需将金刚石颗粒进行金属化镀层。而制备镀层均一性高的颗粒是目前批量化生产的难点；若制备颗粒均一性差，后期金刚石铜材料的致密化与导热均匀性难以保证。 2030年金刚石散热片市场规模有望超500亿元，国内企业有望乘AI大浪潮实现金刚石应用产业突围 •中国具备显著金刚石产业链优势。我国人造金刚石产量占全球的95%，但存在传统产品（加工工具、微粉等）占比高，高端功能化应用材料占比低的特点；对比看海外头部金刚石企业如Element6等已在半导体、光学等功能化应用领域形成稳定布局。我国具备金刚石原材料、设备、能源等显著优势，产业规模效应带来成本竞争力，未来有望乘AI大浪潮实现金刚石功能应用产业突围。 •根据我们测算，中性预测下2030年全球金刚石散热片市场规模有望达到592亿元。按照保守/中性/乐观三种情景进行测算，中性预测下2026年全球高端AI芯片用金刚石散热片市场规模有望达到87亿元，2030年有望快速增长至592亿元，CAGR超过50%。金刚石衬底材料生产壁垒更高，价值量更大，若未来应用推广有望进一步拓展金刚石散热市场规模。 投资建议 •目前金刚石散热行业处于产业初期，国内外企业积极推进相关散热产品研发及下游客户导入。目前国内相关金刚石企业正积极扩产提升大尺寸金刚石材料制备能力，对接海内外头部客户，以应对未来可预见的AI金刚石散热浪潮。随着产能扩产和研发投入，未来2-3年纯金刚石散热产品价格有望大幅降低，正式进入规模化应用阶段。 •建议关注：四方达、国机精工、惠丰钻石、沃尔德、中兵红箭、黄河旋风、力量钻石等； •风险提示：技术发展不及预期、材料成本高居不下带来的需求不及预期、下游落地场景拓展不及预期、行业规模测算偏差风险研报使用的信息存在更新不及时风险。 AI芯片升级面临热管理挑战，传统散热方案亟待升级 目录 2金刚石材料有望成为解决AI芯片散热难题的成熟可行方案之一 2030年金刚石散热市场规模有望超500亿元，国内企业有望乘AI大浪潮实现金刚石应用产业突围 C O N T E N T S 标的及投资建议 风险提示 CCONTENAI芯片升级面临热管理挑战，传统散热方案亟待升级 1.1高性能CPU、GPU功耗显著提升，对热管理提出更高要求 CPU、GPU功耗持续提升，热管理压力显著加大。TDP（Thermal Design Power，热设计功耗，）是指处理器在达到理论最大负荷时所产生的热量释放值，属于散热器的热负荷参考指标。 ØCPU功耗呈显著增长趋势。2008–2016年，CPU TDP整体相对稳定，主流产品多处于50–100W水平；2017年后，高性能CPU功耗明显抬升，Intel、AMD陆续发布多款额定功耗350W以上的服务器处理器。 ØGPU由于承担计算、推理等高端性能，功耗爆发式增长更为明显。受AI计算需求拉动，GPU功耗呈快速提升趋势。以英伟达GPU为例，其功耗由2010年GTX 580约244W，提升至2024年B200约1000W，对散热系统提出更高要求。 功耗提升叠加芯片微型化、集成化，芯片热流密度呈现指数级增长趋势。热流密度（Heat FluxDensity）是指单位面积上的热量传递速率，这是衡量芯片散热难度的核心物理参数，以W/cm²为单位计算。目前，随着芯片功率提升叠加芯片集成度的提升所带来的散热面积减小，热流密度呈现指数级增长：目前Google TPU v4局部热流密度已达到约300 W/cm²，而NVIDIA H100等可超过500 W/cm²。图表：2016-2025英伟达GPU处理器TDP变化 来源：STH，中泰证券研究所 1.2散热不足将导致MTTF大幅下降，大幅影响芯片稳定性及使用寿命 工作温度直接影响芯片的可靠性和使用寿命。平均故障间隔时间（MTTF）是衡量设备可靠性的重要指标，用于估算设备发生故障前的平均运行时间。随着温度升高，失效机制加速发展，MTTF往往呈指数级下降。在高功率密度系统中，即使较小温度变化也会显著影响寿命。例如，根据计算MTTF的阿伦尼乌斯方程，氮化镓器件温度每升高约10℃，寿命或缩短一半以上。因此，现代CPU/GPU通常设置温度保护机制，如Intel/AMD处理器在接近约95℃时仍可工作，但超过阈值后可能触发降频甚至停机。 散热优化可直接提升AI系统的能效比。Asetek测试显示，RTX 3080 GPU采用液冷后，运行平均温度较风冷降低约12℃，默认核心频率较风冷高约5%在长时间游戏、训练或推理负载下，风冷系统更容易出现热节流，导致帧率、吞吐率或计算效率下降；相较之下，液冷可维持更稳定低温，使GPU在更高频率下持续运行。 1.3目前多采用"被动传导+主动驱散"的组合散热方案 根据热传递方式不同，散热方案可分为被动式散热和主动式散热。按照热传递路径不同，散热方案可分为被动式散热和主动式散热。被动式散热不配置动力元件，主要通过热界面材料、散热盖板、散热片/热沉等结构，将芯片热量由近端传导并扩散至外部；主动式散热则通过风冷、液冷、冷板、浸没式液冷等方式，将热量进一步带出系统。 目前单一的散热方式基本无法解决系统级散热问题，因此高性能的CPU、GPU中主动散热与被动散热往往协同使用，形成"被动传导+主动驱散"的组合方案。在高功耗AI芯片中，散热路径通常表现为“被动传导+主动驱散”的组合：先由芯片表面的TIM层、铜基盖板或散热片将热量横向扩散，再由风冷或液冷系统将热量导出。该结构下，散热效率不仅取决于主动散热能力，也受到被动散热材料导热性能、界面热阻和封装结构路径影响。 Ø英伟达H100：芯片表面涂覆TIM层（导热材料）上方覆盖大尺寸均热板将热量横向均匀扩散，均热板上方为主动式风扇或冷板液冷模块，高密度服务器环境中还需额外配置机柜级风扇墙辅助排热。 Ø谷歌TPU v8：采用小冷板+微通道液冷方案，冷板内部加工有微米级流道，冷却液流经微通道时通过强制对流带走热量。图表：热界面材料（TIM）降低界面热阻示意图 1.4 AI算力时代下，传统被动散热方案面临挑战 不同封装结构导致其芯片被动散热的结构有所不同，目前封装主要可分为lidded和lidless两种方案。lidded（有盖板方案）为目前商用CPU、GPU的主流封装方案，铜为散热层主要金属，TIM层多采用铟箔、AuSn共晶焊料、导热膏等。从结构上看，自下而上为Die、TIM1、散热层、TIM2、散热板。 Lidless（无盖板方案）为下一代封装技术，具有结构简洁、热阻下降等优势。结构自下而上则为Die、Tim、散热板，较传统方案简化了散热盖板及一层Tim，属于更先进的封装技术。Lidless无盖封装简化导热路径，大幅削减多层界面热阻，高度适配超高热流密度算力芯片，是先进封装与极致热管理融合发展的主流趋势。 Ø目前部分高端芯片逐步采用Lidless封装方案。目前部分的AMD高端FPGA、谷歌TPU v5、英伟达研究型芯片、国产寒武纪/昇腾定制液冷版超算领域芯片逐步采用lidless封装方案。 1.4AI算力时代下，传统被动式散热材料面临物理瓶颈 传统散热方案的困境，根源在于AI芯片功耗特征的颠覆性变化。铜（Cu，热导率约400 W/m·K）是目前应用最广泛的传统散热基体材料。在低功率时代，铜的高热导率足以胜任热扩散层（Heat Spreader）的角色。但在AI芯片面前，其物理属性暴露了两个致命缺陷： Ø铜的热导率已无法满足500W/cm²以上热流密度的高效导出需求。即使铜本身导热快，但其与芯片接触的界面以及热量在铜内部的扩散速度，已经成为了系统瓶颈。 Ø热膨胀系数（CTE）不匹配导致可靠性风险。A