AI大模型训练、具身智能算力需求一直推着GPU功耗往高走，热流密度不断突破传统风冷的极限，液冷已经成为了高端算力集群的基础设施，冷板流道尺寸分级，正在变成匹配算力芯片迭代的核心主线。

按照水力直径来分，液冷板分成细小通道、微通道（MLCP）、纳米通道这三条路线，各自对应不同功耗等级芯片的散热需求。

细小通道水力直径大约200微米，依托成熟的板级结构，靠着经典的对流换热，适配中功耗的算力芯片，水力直径在10到200微米区间的微通道冷板MLCP，借助微尺度结构来强化换热，瞄准高功耗场景，水力直径小于等于10微米的纳米通道采用芯片嵌入式方案，靠着纳米流体扩散与微表面效应，主攻超高热流密度芯片。

从产业落地的轨迹能清楚地看到流道小型化的趋势，现在量产的GB200配套冷板通道直径一般都在0.3到0.5毫米这个区间；更高算力的GB300，冷板通道规划的尺寸预计会降到0.2毫米以内。

流道缩小不是单纯工艺内卷，本质是在有限封装面积内扩充换热面积，缩短热量从硅片向冷却液传递的路径。

芯片热管理技术分类 来源：国盛证券研究所

冷却结构距离芯片裸片的远近，直接决定整套方案的散热上限。外置式冷板和芯片保留金属盖板、导热垫片多层介质，散热上限大约200W/cm²；当下数据中心主流的组件内置冷板，将冷却结构收纳在模组内部，散热上限提升至500W/cm²；而远期路线则直接把流道嵌入芯片封装内部，消除多层界面热阻。

微通道冷板MLCP是衔接现有方案与下一代封装冷却的关键过渡技术。它把芯片金属盖和液冷板整合在一起，微米级的流道大大拓展了换热面积，传热系数能达到常规冷板的3到5倍，结构很紧凑，特别适配GPU、CPU等高热流密度硬件。但技术方面的短板也很明显，微细流道对冷却液的洁净度要求特别高，长时间运行杂质堆积很容易就会造成堵塞，精密加工让成本升高了，限制了大规模推广。

微通道冷板结构示意图

目前行业形成两条成熟制造路线：主流方案是用数控铣削加工微通道，再配合高温真空焊接来完成封装，工艺挺稳定，适合批量落地，另一条路是SLM金属3D打印，能根据芯片热点分布定制拓扑化异形流道，针对局部高温区域定向强化散热，3D打印微通道冷板短期没法全面代替铣削焊接方案，更多用在高端定制算力节点上，规模化成本和内部流道粗糙度还是得解决的难题。

更为前沿的冷板技术还有封装级芯片嵌入技术。封装级芯片嵌入技术是将器件及其衬底上的嵌入式冷却微通道进行一体化设计和制备，冷却通道直接嵌入在芯片的有效区域下方，从而实现冷却剂直接撞击热源，该方法具备超高的散热能力。工艺流程是先采用纳米光刻技术进行通道刻蚀，并结合键合技术实现多层结构集成，利用ALD技术对通道表面进行改性优化介质流动性。已有公司开始研发该技术，受制于良率等因素影响暂未大规模应用。

算力芯片迭代有明确规律：算力提升推动功耗上涨，功耗倒逼热流密度走高，进而推动冷却结构不断向硅片靠近。整条技术演进链路清晰：外置细小通道冷板→模组内置微通道冷板MLCP→封装嵌入式纳米通道冷却。

不同冷却路线不存在简单替代关系，中长期将长期共存，中低端的算力集群接着用成熟的细小通道冷板，高端的AI服务器先导入微通道冷板，封装嵌入式冷却成熟之后，会最先用在超大规模超算、前沿的AI训练集群上。

AI算力竞争不只是在芯片算力、互联带宽方面，热管理已经变成限制硬件持续超频、集群稳定运行的隐蔽瓶颈，流道精细化、冷却结构芯片化，是算力散热不能改变的方向，短期内，微通道冷板将会迎来大规模渗透的机会，长远来看，如果封装内嵌入式冷却技术突破了良率关卡，就很有可能改变高端算力散热的产业格局。

参考来源:

国盛证券《液冷：产业化拐点已至，千亿赛道扬帆起航》