AI驱动正推动着液冷技术持续迭代 。
据台湾经济日报今日消息，由于AI新平台Rubin与下一代Feynman平台功耗或高达2000W以上 ，现有散热方案无法应对 ，英伟达要求供应商开发全新“微通道水冷板（MLCP） ”技术，单价是现有散热方案的3至5倍，水冷板、均热片成为新“战略物资 ” 。
另据台湾工商时报称 ，已有公司完成向英伟达送样MLCP。不过供应链人士坦言 ，MLCP并非AI服务器唯一解法，还有多个其他新散热方案在并行验证。
该报道给出的成本增幅更高：其援引业内人士分析称 ，若GPU全面转向MLCP方案 ，制造成本将比现行Blackwell盖板高出5至7倍，市场预期MLCP将成为散热重组的“分水岭” 。
MLCP技术 ，即是将原本覆盖在芯片上的金属盖 ，与上方液冷板整合，并有流体微通道 ，让液冷散热冷却液 ，可直接通过芯片 。在减少中间介质的情况下，缩短传热路径 ，提高散热效率并压缩体积。
上述报道指出 ，Rubin GPU的热功耗将自原先预期的1.8kW提高至2.3kW，已超过现行冷板负荷，因此英伟达最快将在2026年下半年于Rubin GPU导入MLCP 。其中 ，Rubin GPU双芯片版本或依靠MLCP维持散热效率；至于单芯片Rubin GPU则可能继续采用冷板设计 ，其他如Vera CPU与交换器IC也仍以冷板为主 。
不过，作为新兴技术 ，MLCP的液体渗透率和量产良率风险仍处于较高水平 ，据悉距离量产至少还需要3至4个季度。另外还有厂商指出，散热厂 、封装厂与组装厂的协作模式仍在验证 ，该技术导入时间仍需要取决于客户需求 ，且并非所有机型都会采用 。
值得留意的是，英伟达供应商Boyd（宝德）近日宣布 ，已向超大规模数据中心交付五百万块液冷板 。该公司主营业务为设计和批量生产液冷板 ，以满足高性能AI计算和数据中心架构直接冷却需求，但其并未言明这五百万块液冷板具体客户。
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