光子冷却PK液冷！降IT能耗40%，AI算力或提50%

排行榜 2025年10月28日 19:54 0 admin

最近刷到个挺颠覆的事儿芯片散热居然能用激光了！以前总听搞硬件的朋友抱怨，芯片晶体管越堆越多，热量跟坐火箭似的往上飙，风冷、液冷使劲吹也没用，最后只能把80%的晶体管闲置着，这就是业内说的“暗硅”困境。

现在美国有家叫MaxwellLabs的初创公司，说能用光子冷却技术打破这僵局，从芯片内部把热量“抽”走。

作为常年盯科技新品的小编，我第一反应是“这能行吗？”，毕竟激光在我印象里都是用来切割、打标的，怎么还能降温？翻了他们的技术资料才发现，这里面藏着量子物理的门道，还真不是瞎吹。

激光当“热量搬运工”？反斯托克斯效应是关键

要理解光子冷却，得先改改对“光”的认知。

咱们平时见的荧光，比如荧光笔，都是吸收高能光、吐出低能光，差额变成热量散出来，是“能量降级”。

但Maxwell用的反斯托克斯效应刚好反过来，是“能量升级”。

简单说，系统会给芯片热点射低能激光，这些光子像“小搬运工”一样，主动去抓芯片里代表热量的“声子”就是晶格振动产生的能量粒子。

抓完声子，光子能量变高，然后以高能“冷光”的形式跑出去。

按能量守恒算，光子多带的能量，正是从芯片里抽走的热量，这样就把温度降下来了。

这原理听着简单，实操里有个关键坎：得让“冷光”赶紧跑，别被芯片材料再吸回去。

好在实验数据显示，这技术的响应速度是“光学时间尺度”，也就是纳秒级，比风冷的毫秒级、液冷的微秒级快太多了。

之前采访过数据中心工程师，他们说最头疼的就是芯片局部“发烧”，风冷液冷只能顾着整体，局部热点根本压不住，这技术刚好戳中了痛点。

要实现这过程，还得靠一套硬件配合，光子冷板特别小，也就1平方毫米，得平铺在芯片基板上形成阵列。

传感器先盯着芯片，一发现热点就报警，耦合器马上把低能激光精准射到热点，等光子吸完热量变成冷光，耦合器再把它导出去。

背反射器还得挡一下，别让激光或冷光射到CPU、GPU核心，免得搞坏硬件，这套流程跟流水线似的，少一步都不行。

光子冷却的优势确实挺明显，传统散热是从外面“吹凉”，跟给发烧的人敷冰毛巾似的，慢还不均匀；这技术是从内部“抽热”，能精准到单个晶体管，测试显示能把局部温度降15-20℃。

更关键的是省电，数据中心现在25%-30%的能耗都花在散热上，Maxwell说这技术能降IT能耗40%，还能回收60%的能量当辅助电用，对要碳中和的数据中心来说，这吸引力太大了。

但我翻完他们的商业化计划，又觉得没那么简单。

首先是激光器的问题，这技术需要大量微型激光器供能，可现在商用的微型激光器寿命也就1万小时，芯片却要用到5万小时，总不能让数据中心隔三差五换激光器吧？而且激光器自己也会发热，要是它先“扛不住”，冷却效果不就白搭了？

然后是集成难度，光子冷板、耦合器这些零件，得用纳米级精度装到芯片里，传统封装工艺根本做不到。

台积电、三星现在都在研发“异构集成工艺”，但据说验证周期得2-3年，这就意味着光子冷却想大规模用，还得等工艺跟上。

成本也是个坎，高纯度砷化镓做的冷板，成本是传统铜冷板的8倍。

虽然Maxwell说长期能靠省电费摊平，但中小数据中心哪有这么多钱先投入？我之前跟一家云服务商聊过，他们说除非有政策补贴，不然短期肯定不敢试新技术。

不过Maxwell也在推进合作，跟桑迪亚国家实验室一起调材料，把砷化镓纯度做到99.9999%，还推出了MXL-Gen1计划，找英伟达、英特尔这些大厂测试。

他们预计2027年先用到高性能计算和AI集群上，2028年之后再推广到主流数据中心。

作为科技小编，我觉得这技术方向没毛病芯片性能要再涨，散热必须先革命，但它能不能成，不只是技术的事，还得看成本能不能降、工艺能不能跟上。

毕竟当年液冷刚出来时也被吹成“散热救星”，结果因为漏水风险，数据中心犹豫了好几年才敢用。

光子冷却要是能解决激光器寿命、集成精度这些问题，说不定真能让芯片的“暗硅”被重新点亮，到时候AI芯片不用再“藏着掖着”算力，大模型训练速度能提一大截，这对整个科技行业都是好事。

就是不知道2027年能不能如期落地，我还挺想亲眼看看激光给芯片“降温”的场景。

你们觉得这技术靠谱不？

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