AI 算力持续“高烧”，MLCP 开启散热新纪元，核心标的梳理
一、行业背景：算力功耗跃升催生散热革命
AI 算力的飞速进化正不断推高芯片功耗天花板。英伟达新一代 Rubin GPU 功耗据传已达 2.3kW，相当于十多台家用空调的功率集中爆发于单颗芯片。传统冷板散热方案已难以应对如此极端的热密度，行业亟需更高效的散热技术。
微通道液冷板（MLCP）因此站上风口。它通过在芯片上方或内部集成极细的微米级流道，实现超高效导热，堪称“芯片的超级冰盖”。其核心优势是换热面积大、热阻极低，可迅速将热量带走，特别适合 GPU、ASIC 等高性能计算场景。
不过，MLCP 也带来成本和工艺上的挑战：其单价约为现有散热方案的 3~5 倍，若全面采用，整机散热成本或较 Blackwell 架构提高 5~7 倍。制造方面，MLCP 需解决微通道加工、密封防漏、集成匹配等诸多难题，目前业内样品良率仍偏低，大规模量产预