四种 AI 算力“修复”各自制造新瓶颈:散热、激光、翘曲接踵而至
BenBajarin · x · 2026-10-13
Ben Bajarin 转发的一张图表(Exhibit 4)指出:AI 工作负载确实在倒逼计算创新,但每一次突破都只是把瓶颈推向新的工程挑战:
- DRAM 堆叠到逻辑层之上:访问能耗降约 10 倍,但热逻辑上的内存需 1-2 W/mm² 且 DRAM 须低于约 95°C,催生新型热材料需求(材料科学、工艺、存储厂商)
- 晶圆级系统(System-on-wafer):GPU 间短距离低能耗互联,却带来晶圆级翘曲与该尺寸下的供电散热问题,需键合、量测、基板等新工艺(代工厂、OSAT、设备商)
- 共封装光学(Co-packaged optics):降低每比特能耗与 reach 延迟,但梳状激光器稀缺、调制器随温度漂移,需要可靠激光器与稳定调制器
- 更大 die 与封装:单位封装算力更高,结果“散热不了、供电不了”,转向液冷与供电交付(系统、设施与电力供应商)
结论:每个右侧方框都是新的工艺步骤、材料或工具,且是需要多家公司协同分担的工作。
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