Meta买核电站，xAI烧甲烷——我们正用错误的方式解决AI能耗问题

今年夏初，Meta公司签署了一项为期20年的协议，以延长伊利诺伊州一座核电站的使用寿命，该核电站将为该公司在该地区的业务提供1.1GW的电力。

这笔交易对核电站运营商而言是一条生命线。但更重要的是，它标志着能源密集型科技公司迎来一个转折点——成为大型科技企业如何保障核能可行性的示范案例。

此外，xAI公司因无视环境法规，使用未经许可的甲烷气体发生器为其位于田纳西州孟菲斯的Colossus超级计算机供电而受到广泛批评。

需求端的数据不会说谎：高盛研究部预测，到本世纪末，全球数据中心的电力需求将增长高达165%；预计到2028年，人工智能(AI)将占其中的19%。

Meta的这笔交易看起来像是应对AI能源需求的一种大胆解决方案，但它只是延缓了问题的爆发。真正的问题不在供应端，而在需求端。

随着AI工作负载持续呈指数级增长，唯一可持续的发展路径是大幅提升能源效率——而这正是当前半导体行业所面临的重大挑战。

答案不仅在于传统的芯片架构，更在于对连接和隔离计算系统的材料进行根本性的重新构想。

数十年来，整个行业一直被摩尔定律的可预测性所引导，甚至可以说是在这种规律的“保护”之下发展。每两年，我们都能期待更快、更便宜、更密集的芯片问世。但这一承诺已经破裂，而与此同时，第二场结构性变革也正在发生：AI的爆发正以前所未有的速度推动着计算与带宽需求的增长，其速度远远超出了传统架构原本设计所能承载的极限。

三重威胁：能耗、热量与物理极限

我们正将越来越多的能耗投入到系统中，却收获越来越小的性能提升。这并非增长曲线，而是一个危险信号。

每一瓦特的计算功率都会转化为一瓦特的热负荷，迫使我们部署更加复杂的冷却系统，例如液浸式冷却、冷却板和相变材料。在风扇不再实用的紧凑环境中，热设计已成为制约因素。

这一挑战的核心在于摩尔定律本身的失效。从物理角度看，我们已经到达了原子边界。3nm和2nm等先进节点的栅极长度已接近几个原子的宽度，量子隧穿效应和漏电流将成为严重障碍。

散热和互连延迟，而非晶体管的开关速度，已成为主要瓶颈。

其经济影响同样严峻。开发和制造每个新工艺节点的成本呈指数级增长。极紫外光刻(EUV)和其他尖端制造技术所需的投资，只有台积电、英特尔和三星等少数几家公司能够承担。

对于许多应用而言，单个晶体管的成本已不再下降，这违背了摩尔定律的一项基本承诺。

互连危机

随着芯片数量的激增以及AI加速器尺寸和复杂性的不断膨胀，芯片、电路板和系统之间的布线正成为主要的性能瓶颈。

跨接电缆和高带宽内存接口是巧妙的方案，但它们会增加成本、复杂性和脆弱性。在某种程度上，封装比硅片本身更具挑战性。

跨芯片封装、衬底和主板的统一绝缘材料。

材料革命由此拉开序幕。像Thintronics这样的公司正在兴起，重新思考芯片设计中一个基本却被忽视的组件：用于隔离和绝缘互连的介电材料。

这些绝缘层已成为性能瓶颈，但也代表着巨大的转型机遇之一。

分子层面的创新

元件之间的空间已成为新的前沿领域。传统的介电绝缘体通常针对机械强度而非电气性能进行优化，难以满足高速、高密度和高热应力环境的需求。

Thintronics正致力于解决这一问题，采用分子层面设计的可调低介电常数(Dk)材料，以减少信号损耗和能量耗散。

Thintronics推出新型无中介层架构。

这种方法旨在推动架构变革。通过使用一种跨芯片、封装和电路板的统一电介质平台，可以简化系统设计，从而完全消除对昂贵中介层的需求。这不仅可以大幅降低组装复杂性和功耗，还能削弱先进代工厂对封装路线图的控制。

风险投资的转变

投资者正在关注这一转变。仅在2024年第四季度，就有75家半导体公司融资超过30亿美元。

虽然AI芯片仍然备受关注，但一些规模最大的融资轮次流向了那些重新构想其余堆栈的公司：例如Lightmatter(4亿美元)和Ayar Labs(1.55亿美元)等光互连先驱，以及Enfabrica等先进封装公司。

这不仅仅关乎计算本身，还关乎围绕计算并连接计算的一切。Thintronics的A轮融资由Maverick Capital和Translink Capital领投，共筹集2000万美元，其他投资者包括Toppan Holdings和Merck KGaA。

新范式

能源约束、热瓶颈以及摩尔定律的终结交织在一起，引发了一场系统性挑战。

未来的胜利不仅依赖于晶体管的高性能，更需要将材料科学、系统架构和封装设计等学科整合进一个统一的创新体系。

几十年来，材料在半导体设计中一直扮演着幕后角色。如今，它们已然成为焦点。像Thintronics这样的公司，其工作将分子化学、计算力学和电子工程融为一体，代表了一种新型企业：垂直整合、系统感知，并随时准备重塑一切可能。

因为真正的问题不在于我们能否制造出更快的芯片，而在于我们是否准备好围绕它们重建系统。要做到这一点，我们需要的不仅仅是巧妙的布局或渐进式的调整。我们需要重新思考构建未来的材料本身。

作者：Thintronics公司联合创始人兼首席执行官Stefan Pastine博士

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