Phononic发布固态制冷方案，助力AI数据中心散热
来源 | TMT通讯社
[洞见热管理]获悉，近日固态冷却技术全球领导者Phononic正式发布面向人工智能数据中心的智能冷却解决方案。该方案通过精准热管理技术释放AI硬件性能潜力，同时显著优化基础设施投资回报，为应对AI工作负载激增带来的散热难题提供了突破性路径。
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热电技术赋能 毫秒级冷却
“AI芯片的热约束已成为算力释放的关键障碍，尤其是高带宽内存（HBM）堆栈的底层芯片极易因热量堆积触发节流机制，导致硬件无法发挥全部潜力。”Phononic首席产品官Larry Yang指出，这种性能损耗最终会转化为额外的GPU采购成本，加剧企业负担。
Phononic此次推出的“散热套件”（Thermal Kit）以公司成熟的高性能热电冷却器（TEC）为核心，集成机械与热架构模块，并通过API可访问的控制固件与软件实现全链路协同。该方案从xPU芯片与HBM内存等核心组件入手，可与现有液冷系统无缝集成，实现芯片级热点的快速温控。
与传统冷却系统的慢响应特性不同，这套解决方案依托热电效应原理，能在几毫秒内完成温度调整，在组件级别主动管理热量。其TEC组件采用“华夫饼”式陶瓷冷板结构，将热电材料切割为1毫米立方体精准覆盖热源，已通过3000万片的量产验证，作为NVIDIA 1.6T光学收发器的独家热电供应商，技术可靠性备受行业认可。
“散热套件旨在直击AI数据中心的核心冷却痛点。”Phononic基础设施解决方案高级副总裁兼总经理Matt Langman强调，对于面临空前电力需求的AI运营商而言，通过减少热节流并优化液冷设施能耗来维持性能至关重要，“这一突破能帮助客户释放更高计算能力，在全数据中心范围内实现可观的投资回报”。
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四维价值突破
实测数据显示，该冷却方案通过四大核心优势构建价值闭环，使AI数据中心的投资回报周期缩短至个位数月。在性能提升方面，其精准温控可显著减少GPU热节流现象，使Transformer模型训练、LLM推理等内存密集型任务效率大幅提升，且无需芯片制造商重新设计硬件；在资产利用上，通过稳定性能输出，超大规模企业无需重建基础设施即可提升现有硬件容量；温度的一致性控制还能减轻核心组件损耗，延长高价值AI设备寿命；而将二次冷却回路温度提升数度的设计，可降低冷水机负载，减少整体能源消耗。
值得关注的是，该方案还具备软件定义的智能特性。其“热织物”编排软件通过Redfish API标准实现遥测与控制，可根据工作负载需求动态切换“涡轮模式”（高速推理）与“经济模式”（能效训练），在不同场景下实现性能与能耗的最优平衡。Phononic更已申请专利，将热电材料直接附着于硅片，进一步简化集成流程以适配未来更高热密度的芯片设计。
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关于Phononic
Phononic公司专注于创新半导体冷却解决方案，以可持续方式重塑冷却技术应用格局。其热电芯片及集成产品在数据中心、光通信等关键领域发挥核心作用，为AI算力基础设施提供精确、可预测的热管理支持。依托实时热响应技术，Phononic助力客户加速投资回报周期，实现更快的AI洞察生成。
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总结
凭借在冷却技术领域的深厚积累，Phononic的解决方案已在光收发器冷却领域实现全球大规模部署，赢得一级超大规模企业与领先OEM厂商的信赖。其无制冷剂的固态技术路径，更契合数据中心可持续发展需求，为减少制冷相关排放提供了环保选择。
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展会时间：2025年12月3-5日
展会地点：深圳国际会展中心
