Apheros 与 3D Architech 瞄准 AI 数据中心内部的散热难题

Apheros 和 3D Architech 正在针对一个如今影响 AI 基础设施发展的矛盾，探索两种不同的解决方案。更快的芯片会产生更多热量，而现有冷却系统则消耗电力、水资源和宝贵空间。这些初创公司希望重新设计将热量从处理器带走的硬件。

它们选择这一时机并非偶然。AI 服务器在每个机架中集成的计算能力高于传统云系统。这种密度让冷却从辅助设施变成了限制运营商部署多少设备的关键因素。

两家公司从相反方向应对这一限制。Apheros 开发用于液冷的多孔金属结构。3D Architech 则通过打印复杂铜制组件，以提升热传递效率。两者都押注于，更好的材料能够推迟数据中心建筑和电力系统更大规模的改造。

这一承诺仍需审慎检验。实验室性能并不保证能够实现低成本量产、可靠运行或便捷安装。数据中心运营商也会避免采用引入不确定维护需求的技术。

因此，真正的竞争并非一家初创公司与另一家之间的较量，而是先进热管理硬件与传统冷却方案在成本、熟悉程度和既有装机基础上的竞争。

两家初创公司正在重新设计热量离开芯片的路径

Apheros 和 3D Architech 正在改变带走热量的物理结构，而不是要求运营商更激进地冷却整个机房。

这一区别很重要，因为热量从芯片开始产生。电阻会将处理器的一部分能量转化为热能。在冷却系统将热量排出设施外之前，这些热量必须跨越多个界面。

每个界面都会产生阻力。更好的风扇无法完全弥补芯片、均热板、冷板、冷却液和外部热交换器之间连接不佳的问题。

Apheros 专注于多孔金属泡沫。其材料包含由细小通道构成的开放网络，以及很大的内部表面积。冷却液可流经这些通道，并与远多于普通通道内的金属接触。

该公司表示，其制造工艺可生产适用于液冷的开孔结构。目前的定位集中于金属泡沫冷板，这类组件可贴近发热元件布置。

冷板是一种包含冷却液通道的金属组件。它从处理器吸收热量，并将这些能量传递给循环液体。

Apheros 源自 ETH Zurich，于 2023 年 8 月成立。联合创始人兼 CEO Julia Carpenter 在学术研究期间开发了相关制造方法。联合创始人兼 CTO Gaëlle Andreatta 则拥有研究、技术转移和初创企业发展方面的经验。

2024 年 8 月，Apheros 宣布完成 160 万瑞士法郎的种子前融资，当时约合 185 万美元。Founderful 领投了这轮融资。

该公司表示，这笔资金将用于扩大生产、开展研究和推进市场部署。这些计划仍属于公司目标，而非其商业表现的独立证据。

其金属泡沫平台瞄准了传统冷板的一项重要弱点：光滑通道限制了可用于热交换的表面积。多孔结构能够显著增加冷却液与金属之间的接触。

这一优势也伴随着权衡。复杂通道可能提高压力要求、滞留污染物或增加制造难度。运营商必须将这些因素与热性能一并评估。

3D Architech 采取了不同路径。这家从 MIT 分拆出来的公司采用基于光刻的增材制造工艺，制造具有极微小特征的金属组件。

光刻利用图案化光线或相关加工方法来定义精细结构。随后，增材制造会构建设计对象，而不是从更大的金属块中切削出来。

该公司使用铜和铜合金，因为铜具有良好的导热性。其微尺度铜打印可制造通过机械加工难以实现的多孔结构。

在冷却应用中，生成的结构可以充当紧凑型散热器或流体处理组件。散热器可增加将热量从电子设备中传递出去的面积。

该初创公司的公开资料还指向能量转换和流量控制应用。不过，数据中心冷却构成了最直接的商业叙事，因为 AI 硬件已使热密度成为板级设计问题。

Inc. 在 2025 年 1 月对散热难题的分析中同时提及了两家公司。该报道认为，在更具雄心的数据中心理念面临漫长开发周期之际，较小的硬件改进可充当一座务实的过渡桥梁。

这些初创公司销售的并非等价产品。Apheros 强调集成进液冷系统的金属泡沫。3D Architech 则强调可实现紧凑金属结构的制造工艺与几何形态。

它们共同的核心观点比技术差异更重要：应在热源附近高效捕获热量，避免运营商为在整栋建筑内输送空气而消耗更多能量。

AI 基础设施已将冷却变成容量约束

压力来自不断上升的机架密度，因为如果无法可靠地移除热量，运营商就无法部署更多计算设备。

传统数据中心通常依赖风冷。风扇将空气送入服务器机箱，更大型的系统再将暖空气输送至冷却设备。

这种方法成熟且实用。技术人员无需在昂贵电子设备附近处理覆盖整个设施的液体回路，也能更换许多组件。

但空气也存在物理极限。它的载热能力低于液体，而大规模气流需要风扇、风道、地面空间和精心设计的隔离措施。随着每个机架容纳更多高功耗加速器，这些需求也会增加。

加速型服务器配备专用处理器，包括用于处理高度并行 AI 工作负载的图形处理器。它们在新增数据中心需求中所占比例正不断上升。

国际能源署估计，数据中心在 2024 年全球耗电约 415 太瓦时，约占全球电力消费的 1.5%。

其全球电力展望预计，在基准情景下，2030 年这一数字将达到约 945 太瓦时。加速型服务器将占预测增量的近一半。

冷却并非这些需求的全部来源。服务器仍是最大的负载，冷却所占比例则因设施类型、气候和运行条件而异。

不过，每一单位服务器耗电最终都会转化为热量。设施必须持续移除这些热量，包括室外高温或电网承压期间。

电力使用效率，即 PUE，用于比较设施总耗电量与计算设备耗电量。较低的 PUE 表明冷却、电力转换、照明及其他基础设施带来的额外负担较少。

PUE 很有用，但并不能解决冷却问题。一座设施即使报告了较高效的比率，仍可能消耗巨量电力。该指标对用水量或组件级温度也鲜有说明。

美国体现了这一约束的规模。Berkeley Lab 估计，数据中心在 2023 年消耗了 176 太瓦时电力，约占全国用电量的 4.4%。

其美国能源预测预计，到 2028 年耗电量将介于 325 至 580 太瓦时之间，相当于美国电力的 6.7% 至 12%。

这一范围很大，因为芯片出货量、服务器利用率、效率和 AI 采用情况仍存在不确定性。尽管如此，即便预测下限也意味着显著增长。

这正是冷却初创公司获得影响力的地方。更好的热管理组件无法创造电力、加快输电建设或获得电网接入，但它可以帮助运营商在既有的电力和散热边界内，容纳更多计算能力。

这一机会既给成熟设备供应商，也给数据中心运营商带来了压力。既有冷却供应商必须调整围绕低密度机架设计的产品。运营商则必须决定是改造既有建筑，还是在新建项目中预留适配液冷的容量。

芯片制造商也面临相关压力。当客户因散热限制而不得不降低时钟频率或留空机架位置时，处理器性能的商业价值便会受损。

云服务商必须在速度与标准化之间取得平衡。定制冷却架构可以提高密度，但也可能限制硬件选择，并增加跨多个设施维护的复杂性。

企业买家会通过可用性和运营成本感受到这些后果。他们很少直接选择冷板，但受限的基础设施可能影响 AI 服务的运行地点，以及容量可用的速度。

因此，Apheros 和 3D Architech 所处的层级虽然狭窄，却具有重要影响。它们无需建造整个数据中心，只需让其材料在不引发更大运营问题的前提下解决一个棘手约束。

更优几何结构正在与成熟冷却系统竞争

这些初创公司面临的主要挑战，是证明热性能提升足以抵消多年运行中的制造、泵送、集成和维护成本。

先进几何结构是两种方案背后的机制。更大的表面积创造了更多机会，让热量从高温金属传递至空气或液体。

然而，仅靠表面积无法决定系统性能。工程师还必须考虑流动阻力、温度均匀性、腐蚀、压力、污垢沉积以及泵所消耗的能量。

Apheros 表示，其泡沫材料具有开放孔隙和极大的内部表面积。这种结构可在紧凑体积内促进冷却液与金属的充分接触。

理想结果是，冷板无需显著增大体积，就能传递更多热量。这可能有助于支持高密度 AI 加速器，同时保留服务器主板周围的宝贵空间。

不过，狭窄且不规则的流道可能增加压降。压降是冷却液流经组件时发生的流体压力损失。

更大的压降可能需要更强的泵。这些泵会消耗电力，并可能削弱更佳热传递所承诺的部分系统级节能收益。

设计人员可以调整孔径、厚度、流速和冷却液化学成分。最终优势取决于完整回路，而非在理想条件下测试的材料样本。

制造一致性同样重要。原本用于相同服务器的两块冷板应表现可预测。内部几何结构的细微差异可能改变流量分布和温度。

3D Architech 的工艺则提供了另一种设计自由度。工程师可以制造具有精细铜制特征和复杂通道的散热器，而传统机械加工无法以经济方式复现这些结构。

铜自身也带来了制造难题。它会反射常见的激光波长，并将热量从活跃打印区域导走。这两项特性都会增加金属增材制造的复杂性。

基于光刻的方法或许能避开直接激光加工的一些限制。它也能同时对许多微小结构进行图案化。

商业化的关键问题在于吞吐量。能够制出令人印象深刻样品的工艺，面对数据中心的规模需求时，仍可能过慢、过于昂贵或稳定性不足。

两家初创公司都无法仅靠峰值散热性能取胜。数据中心组件需要持续运行，故障可能中断成本高昂的计算工作负载。

运营方会询问材料在反复加热和冷却循环后的表现。他们会考察腐蚀、振动、堵塞、冷却液兼容性以及泄漏风险。

他们还会关注技术人员能否通过既有流程检查和更换该组件。需要专门维护的冷却系统，可能仍只会局限于少量高价值部署场景。

传统散热器和冷板在这场竞争中拥有显著优势。供应商了解其制造公差、预期寿命和失效模式。运营方也已围绕它们建立采购和维护流程。

风冷也在持续改进。更好的气流管理、后门热交换器和设施控制系统，能够在一些环境中延长其适用性。

直连芯片液冷并不一定会取代风冷。内存、存储、电源和网络组件仍可能需要气流。因此，混合系统可能会在许多设施中长期存在。

浸没式冷却则是另一条竞争路线。它将电子设备置于介电液体中，而这种液体在正常运行条件下不导电。

浸没式冷却可以吸收服务器大部分区域产生的热量。但它需要兼容的硬件、专用槽体、液体管理系统以及改变后的维护流程。

Apheros 和 3D Architech 最适合直接面向组件级冷却。它们的机会在于，在不要求对服务器机房进行全面重新设计的前提下，提供有意义的改进。

这种定位在商业上是合理的。运营方通常偏好能够进入既有供应链和经验证参考设计的变革。

但这也缩小了可衡量的价值范围。金属泡沫或打印散热器必须证明，相对于标准组件，它能在温度、流量、泵送能耗或计算密度方面带来多大提升。

在客户公布可比结果之前，企业关于散热能力更强的说法仍应被视为主张。独立测试需要采用匹配的工作负载、冷却液温度、泵功率和环境条件。

缺少这些细节时，百分比提升可能具有误导性。一个组件单独测试时可能表现良好，但在机架或设施层面的收益可能更小。

数据中心冷却问题不止于散热器

组件创新可以降低热阻，但无法解决电网接入延误、用水争议或快速增长的计算需求所带来的排放问题。

对冷却硬件的关注，可能让基础设施问题看起来比实际更小。数据中心需要发电能力、输电设施、变电站、备用系统、土地、水资源以及施工能力。

效率更高的冷板并不能保证拟建设施获得电网接入。它也不能决定当地居民是否接受该项目。

环境影响取决于冷却设计。一些设施使用蒸发系统，通过消耗水来排出热量。另一些则采用风冷式冷水机组，在耗电量和性能之间有不同权衡。

服务器内部的液冷并不会自动消除用水需求。内部回路仍需要外部系统，将热量转移到周围环境中。

温水系统可以改善这一局面。如果冷却液以更高温度离开服务器，运营方可能更频繁地利用室外空气，并更少运行机械冷水机组。

结果取决于气候和设计。在凉爽地区效果良好的策略，在炎热潮湿的夏季可能表现不同。

余热利用提供了另一种可能。数据中心可以将废热输送给附近建筑、工业流程或区域供热网络。

这一选择要求附近有足够接近、能够利用热量的用户。它还需要温度、合同和基础设施与当地需求相匹配。

更广泛的背景解释了为何雄心勃勃的冷却实验会受到关注。Microsoft 于 2018 年在苏格兰奥克尼群岛附近，将一个装有 855 台服务器的密封数据中心置于水下。

该公司于 2020 年取回该装置，并报告称，其服务器故障率低于可比的陆基设备。该公司将部分差异归因于稳定的温度和干燥的氮气环境。

这项水下冷却试验表明，非传统架构在技术上可以运作。但它并未建立一种被广泛采用的商业模式。

水下部署带来了棘手的维护、布线、环境和许可问题。该项目也说明了，为什么运营方重视那些适用于传统建筑、但不那么激进的改进。

这正是当前初创公司受到关注背后的反转。数据中心看似数字化，但其最棘手的限制如今涉及材料、流体、建设和电力系统。

软件可以改进工作负载调度和冷却控制。但它无法改变空气、水、铝或铜的热学性质。

这些初创公司还面临时机问题。AI 基础设施支出带来了紧迫感，但数据中心的验证周期奖励耐心。

运营方不能仅因为新加速器正在到来，就部署未经测试的热管理组件。他们需要可靠性证据、供应商产能，以及发生故障时明确的责任归属。

大型既有企业可以将冷却设备与保修和服务保障一并提供。一家小型材料公司可能需要依赖制造合作伙伴或成熟设备供应商，才能触达相同的买家。

这种依赖关系会影响价值由谁获取。一家初创公司可能提供关键结构，而更大的公司掌握客户关系和完整系统。

知识产权能提供一定保护，尤其是当制造方法形成了竞争对手难以复制的结构时。规模化经验也能构成另一道壁垒。

但这些优势仍需要商业纪律。创始人必须决定是销售材料、组件、制造许可，还是工程合作服务。

每种模式都有不同的资金需求。直接制造需要设备、质量体系和库存。许可模式面临的生产风险较低，但可能削弱对实施过程的控制。

市场增长并不保证任何一家公司都会成为主要供应商。庞大的需求往往会吸引拥有强大采购关系和雄厚工程团队的成熟制造商。

冷却市场也可能出现碎片化。不同的处理器、服务器设计、机架密度和设施标准，可能需要不同的热管理解决方案。

Apheros 最强的定位可能是在某种特定冷板设计中，而非覆盖所有数据中心。3D Architech 则可能先在专业应用中获得进展，再迈向超大规模体量。

这样的结果并不会否定底层技术。它们只会表明，商业化遵循的是集成边界，而非最初愿景的广度。

独立验证必须证明什么

下一阶段取决于可重复的客户证据，而不是又一次展示形状特殊的金属样品。

第一个值得关注的信号，是在量产服务器硬件中完成验证。一项可信的测试应使用具有代表性的处理器、功率水平、冷却液和运行周期。

它还应将新组件与成熟替代方案进行比较。结果应包括芯片温度、冷却液流量、压降和泵的耗电量。

如果 Apheros 获得公开披露的服务器或冷却设备合作伙伴，其商业论证将更有说服力。这类关系表明，该泡沫材料能够满足集成和制造要求。

没有具名合作伙伴并不能证明失败。数据中心供应协议在开发期间通常会保持保密。

不过，公开部署仍然重要，因为企业实验室的结果无法揭示所有运行条件。生产环境会让组件暴露于污染、维护差异和长时间工作周期之下。

第二个信号是制造良率。良率衡量的是所生产零件中，有多少能够在无需返工或报废的情况下满足规格要求。

如果太多组件存在缺陷，再高性能的工艺也可能难以实现商业化。精细的内部特征尤其难以通过常规方法检验。

3D Architech 必须证明，其工艺能够在具有实际意义的产量下，重复制造微尺度铜结构。客户会希望不同批次之间的尺寸和热学表现保持稳定。

成本比较必须涵盖组件本身以外的因素。若能让每个机架容纳更多处理器，或减少冷却基础设施投入，更昂贵的散热器仍可能合理。

反过来，较低的组件成本也无法弥补安装困难或更高的泵送需求。买家会评估总体拥有成本和运营风险。

第三个信号是获得成熟系统供应商的采用。冷却专业厂商、服务器制造商和芯片公司定义了初创公司必须使用的许多接口。

若赢得这类供应商的设计导入，将强化这样一种判断：先进材料能够进入主流数据中心，而无需强制进行完整的架构转变。

这也将明确这些初创公司在供应链中的位置。组件供应商的运作方式，与负责整个冷却回路的公司不同。

标准将影响采用速度。通用连接器、冷却液规范、泄漏检测系统和设施接口，能够降低押注单一供应商的风险。

运营方还应要求提供系统层面的环境核算。更低的芯片温度并不自动意味着更低的用电量或用水量。

一项有力的评估应涵盖泵、风扇、排热、冷却液生产、组件制造和预期使用寿命。它还应考察，更高密度是否只是推动了更多的总体计算。

这种反弹效应十分重要。效率可以降低每单位计算所需的资源，但总消耗量仍可能持续攀升。

IEA 预计，在其基准情景下，到 2030 年数据中心的用电需求将增加一倍以上。组件效率可以缓和这一趋势，但无法扭转其背后的需求。

对于企业买家而言，实际教训是向基础设施提供商提出具体问题。买家应考察工作负载在何处运行、容量约束如何影响可用性，以及哪些环境指标经过独立披露。

对于开发者而言，冷却似乎与应用设计相距甚远。然而，模型选择、推理频率和工作负载调度决定了一个应用最终需要多少计算基础设施。

知识工作者则应出于不同原因关注这一问题。AI 服务往往以简单的界面掩盖其实体供应链。可用性和成本仍取决于芯片、冷却设备、电网接入和施工进度。

Apheros 和 3D Architech 让这一物理层面变得可见。他们的工作表明，AI 最具价值的一些进展，可能来自材料与制造领域更为低调的改变。

他们的成功并非注定。两家公司都必须跨越从技术上有趣的结构，到普通且值得信赖的基础设施组件之间的鸿沟。

值得关注的是生产合作伙伴、可比的热测试，以及可重复制造的证据。这些信号将揭示先进金属结构会成为标准散热硬件，还是仍将停留在专业工程成就的层面。

下一位数据中心赢家或许不会构建模型，也不会设计处理器。它可能只是更高效地从硬件中移除热量——而其他所有人都在争相部署这些硬件。