英偉達Rubin將要規模量產，金屬3D打印的大機會來了？

2026年1月7日，南極熊獲悉，英偉達在 2026 年 CES 展會上已經正式發布了新一代 Rubin（魯賓） 架構平臺。根據目前的最新信息，Rubin 系列計劃于 2026 年下半年進入大規模量產和交付。

架構演進：

2026 年： Rubin GPU（搭載 HBM4 顯存）。

2027 年： Rubin Ultra GPU（進一步增強性能，可能搭載更多 HBM4 堆棧）。

散熱技術：從液冷向“微通道”與“溫水冷卻”演進

由于 Rubin 架構單顆芯片的功耗（TDP）預計將突破 1500W 至 2000W（甚至有傳聞稱 Rubin Ultra 可能接近 2300W），傳統的風冷甚至標準的液冷已難以滿足散熱需求。英偉達采用了以下核心散熱工藝：

100% 全液冷 + 45℃溫水冷卻

100% 全液冷覆蓋：旗艦 Vera Rubin NVL72 機架式系統采用無纜化、無風扇模塊化設計，構建 "精準溫控 + 高效換熱" 的整機散熱生態

45℃溫水冷卻方案：無需傳統高能耗冷水機組，直接利用自然冷卻或溫水循環散熱，可顯著降低數據中心能耗，預計為全球數據中心節省約 6%的總電力消耗

液冷計算托盤：完全摒棄傳統電纜和軟管，所有芯片通過定制基板緊密互聯，只有外部兩根液冷進出水管連接到冷卻塊

液態金屬熱界面材料 (Liquid Metal TIM)： 繼 Blackwell 架構嘗試后，Rubin 極有可能全面普及液態金屬來取代傳統的硅脂，利用其極高的導熱率（Ga-In-Sn 合金）來銜接 GPU 核心與散熱器。

可能大量應用金屬3D打?。?/strong>

有業內人士告訴南極熊，Rubin大概率會用到金屬3D打印技術，且正在成為關鍵工藝，特別是3D打印銅。

雖然英偉達官方不會在宣傳中大肆強調“3D 打印”，但散熱供應鏈（如 Fabric8Labs 、中國供應鏈等廠商）已經開始利用 金屬 3D 打?。ㄔ霾闹圃欤?來生產 Rubin 級別的冷板。

為什么要用3D打??？

傳統的散熱器（如 CNC 銑削或鏟齒工藝）在 Rubin 這種超高性能芯片面前遇到了“物理極限”。金屬 3D 打印帶來的變革主要體現在三個維度：

針對“熱圖”的動態定制 (Hotspot Matching)： AI 芯片的表面發熱并不均勻。3D 打印允許在冷板內部設計非對稱的微通道。在 GPU 核心最燙的區域（Hotspots），打印更密集的 3D 點陣或微型噴射結構；在低熱區則設計更寬的通道以減少流阻。

極致的表面積增益： 通過 3D 打印生成的“微米級三周期極小曲面”（TPMS）或格柵結構，其換熱表面積可比傳統微通道提高 900%。這使得冷板在極小的空間內擁有恐怖的換熱效率。

消除泄漏風險（一體化成型）： 傳統的冷板需要焊接或密封圈連接多個組件，在高壓液冷系統中是潛在的漏液點。3D 打印可實現一體化制造，將流道、接口、固定位一體化成型，顯著提升了數據中心數萬顆芯片運行時的可靠性。

降低熱阻（降溫約 7.5°C）： 最新的行業數據顯示，相比于傳統冷板，采用 3D 混合單元結構的冷板能使 Rubin GPU 的核心溫度降低約 7.5°C。這幾度的差距直接決定了 GPU 是否能維持在最高睿頻頻率。

具體工藝： 一些供應商采用了 電化學增材制造 (ECAM) 或 激光粉末床熔融金屬3D打印 (LPBF) 技術，直接在銅基底上打印出高分辨率的微米級散熱結構。這種技術能將散熱效率提升約 40%-50%。

電化學金屬3D打印。類似于高效的“像素級”電鍍。它不需要激光和粉末，而是在室溫下通過電化學反應，像素級地“生長”出高純度銅結構。優勢： 精度極高（微米級），且沒有殘余應力，非常適合在芯片表面或超薄襯底上直接生長冷卻結構。

其他潛在應用部件

除了核心的散熱器，Rubin平臺設計中的其他部件也可能受益于金屬3D打?。?/p>

· 計算板 (Compute Tray) 中的結構件：Rubin的計算板采用了高度集成的無電纜化設計，內部結構復雜。金屬3D打印適合制造此類輕量化、一體化的定制支架或外殼。

· 液冷管路與接頭：整個Rubin平臺采用全液冷設計。金屬3D打印可用于制造空間受限或需要特殊流道優化的管路接口和歧管。

· 電源與網絡模塊外殼：為匹配高效的散熱和緊湊的布局，這些模塊的外殼可能采用帶有定制散熱鰭片或內部通道的一體化設計，金屬3D打印能實現這種功能集成。

△AI生成的示意圖

但是，英偉達的供應鏈到底會如何用到金屬3D打印，就算用上了，會用到多少零部件中，目前還還沒明確的消息。但毫無疑問，業界已經非常關注和重視金屬打印工藝。

總結

Rubin 平臺的散熱革新不僅解決了自身高密度計算的散熱問題，更代表了數據中心散熱技術的重大轉變 —— 從依賴冷水機組的傳統冷卻模式，轉向更高效、更環保的溫水冷卻方案，為 AI 超算的可持續發展奠定了基礎。

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