人工智能在日益发展，但也带来了庞大的能源消耗和碳排压力。本次讲座聚焦冷-热管理在人工智能与双碳目标中的关键作用，探讨如何实现芯片、计算集群、数据中心的高效散热，并为节能减排、能源充分利用贡献力量。
2025年2月26日下午4点，本学期第一期“周三茶座”有幸邀请到了北京大学讲席教授、工程热物理专家杨荣贵主讲本次茶座：“AI时代和双碳目标下的冷-热管理”。 刘珂教授主持了此次茶座。
在讲座中，杨荣贵教授通过细致的分析和生动的案例，带领观众深入探讨了电子芯片和数据中心冷却-热管理的重要性及其技术前沿进展。
杨荣贵教授在讲座开篇指出，人工智能正在引领新一代科技革命与产业变革，并为社会生产、生活提供了广泛的应用可能。然而，支撑人工智能所需的算力与能源需求也在不断攀升，其中以数据中心与AI芯片最为典型——前者能耗攀升带动庞大的碳排放，后者则因高功耗与高热密度面临散热难题。因此他强调，冷-热管理已成为贯穿芯片设计、产业实践到绿色发展的至关重要环节。
“AI的尽头是算力与能源，而关键技术的突破点就在于如何高效散热。”杨教授指出，目前，一块AI芯片的功耗可超过一千瓦，密度高且发热量巨大。而算力需求的指数级增长或将导致相关设备变成耗能“大户”， 因此发展先进的热管理技术是实现数据中心低碳发展的核心命题。
在芯片微小化进程中，界面与新材料的研究至关重要。其物理过程涉及多载流子与多物理场耦合，而终端散热面临高热流密度的挑战。在晶件结构中存在材料缺陷与异质界面，加之电子芯片复杂的多层结构与热-电-力耦合过程，亟需开发理论预测和实验表征方法。
半导体材料与芯片的热输运
杨荣贵教授随后系统阐释了微小尺度下的芯片散热策略。芯片的散热既依赖材料的本征导热特性，也需要优化界面设计与改造。杨荣贵教授特别提到，半导体材料的热输运过程主要通过晶格振动完成。为此，研究团队通过计算模拟对新型半导体材料热导率进行高精度预测，并基于材料晶格特性实现热设计优化。
他以第三代半导体功率器件的金刚石散热为例，说明材料界面的不匹配会导致极大的热阻，因而需要在两者间加入适配层设计。他提出：热输运的优化不仅是材料本身的物理特性，更涉及从微观晶格到宏观散热器的全流程设计，其中包含材料缺陷调控、异质界面的优化等系统性工程。
针对电子芯片跨层级热输运的复杂性，杨教授及其团队开发了先进的跨尺度模拟算法。这套工具可以综合考虑芯片从沟道材料、基板材料、热界面材料到散热片的整个热量传递，从纳米级晶体管到厘米级散热结构均进行了精准的热效应模拟。
团队还创新性地开发出飞秒激光试验技术，用于快速实验获取材料的各向异性热导率和微纳米结构表面的温度成像，为未来芯片的高效散热设计奠定了理论与数据基础。
液冷（热管理）：相变传热
除研究芯片产热与传热机制外，还需设计有效的热量传导方案。杨荣贵教授指出，随着AI服务器和数据中心计算密度的快速提升，在从风冷到液冷的转型过程中，液冷技术因其优秀的PUE值（电源利用效率）而备受青睐。他强调，通过液冷技术可以应对当下高密度AI芯片集群的散热需求，也可以降低散热系统的能耗，降低水耗，减少碳排，实现绿色算力。
随后，他介绍了团队基于相变传热原理的实践方案：通过研究蒸发传热、冷凝传热、薄液膜沸腾及其他传热模式，团队设计出一系列强化相变传热的微纳结构界面，并将其工程化应用于芯片散热及新能源系统中。
杨教授特别列举了两项原创性研究成果：
滴-膜相结合的冷凝传热模式。传统观点认为滴状冷凝优于膜状冷凝，但团队通过创新设计发现，膜与滴的高效耦合可使散热效率大幅提升；
毛细薄液膜沸腾新机制。相比于传统的蒸发与池沸腾传热，团队提出的通过液膜-汽泡耦合实现的薄液膜沸腾方式，已在智能设备均温板等多个实际领域进行应用。
杨荣贵教授总结道，基于蒸发、沸腾、冷凝等基本物理过程的相变传热在生活中处处存在。例如尖端方面的数据中心、航天卫星、雷达冷却；日常方面的房屋制冷制暖、农业温室大棚等。
双碳目标下的AI数据中心
在结尾部分，杨教授对双碳目标下AI数据中心的前景与挑战进行了展望。他提出了一种新能源驱动的“电力-算力-热力（冷却）”协同化方案：通过运用风能、光伏及水力资源作为清洁能源驱动数据计算，发展储能调配新能源的生产与数据中心的能量需求，并利用余热回收技术将数据中心产生的热量变废为宝。并依托"西电东送""东数西算"战略布局，解决电力与算力资源错配问题。
讲座结束后，听众与杨荣贵教授产生了激烈的讨论。
王恩哥院士赞同了AI的尽头是能源这一说法，如果AI的工艺、散热没有进步，目前无法承受当前的计算需求。他也对杨荣贵教授提出的AI数据中心的设计给予肯定——这样可以在满足我们日益增长的对AI算力需求的前提下满足我们的双碳目标。然而这些问题仍然具有非常大的挑战，需要我们不断推进。
此外，有观众提问。传统导热手段是铜、铝、金刚石、以及掺杂其他工艺的材料。在芯片的二维导热需求下，有没有什么公认的好材料？杨荣贵教授回答道：例如石墨烯是一个公认的好材料，芯片需要一个好的热界面材料与外壳接触，有人尝试过用石墨烯和碳纳米管作为界面，但实施下不太好。实验室已经对大量新材料的计算，石墨烯、氮化硼、砷化硼目前理论上最好，但仍没有定论。
杨荣贵教授与听众讨论
随后刘珂教授代表前沿交叉学科研究院和听众对杨荣贵教授的精彩演讲表示了衷心感谢并赠送了周三茶座纪念品。
王恩哥教授、刘珂教授与杨荣贵教授合影留念
