今天的人工智能可谓是炙手可热。

这里的热，除了受到资本追捧，还有另一层含义，那就是物理意义上的热。

随着生成式人工智能对算力需求的爆发式增长，芯片功耗和发热量急剧攀升。几年前，训练早期 ChatGPT 的 GPU 功耗在 400 瓦左右，而最新的人工智能加速器，功耗已经飙升到了它的 10 倍有余。

要实现未来算力的百倍增长，必须首先将冷却能力提升 10 倍，但传统的风冷散热系统根本无法应对如此高的负荷。热量，不仅拖慢了芯片运行速度，还从本质上制约了硅基芯片的发展，造成了所谓的“热功率密度危机”。

为了应对这个挑战，瑞士公司 Corintis 开发了一套片上微流体冷却系统，试图在硅芯片内部直接打破热量魔咒。

（来源：Corintis）

Corintis 近日表示，该技术已通过与微软的里程碑式合作得到验证，相较当前最先进的液冷技术，其散热效率提升高达三倍。

该公司还宣布完成 A 轮融资，规模约 2400 万美元。目前公司总融资达到 3340 万美元，最新估值约 4 亿美元。此次融资由 BlueYard Capital 领投，Founderful、Acequia Capital、Celsius Industries、XTX Ventures 等机构跟投。

半导体行业巨擘、英特尔首席执行官陈立武（Lip-Bu Tan）也已加入 Corintis 董事会。Corintis 表示，他在今年 3 月出任英特尔首席执行官之前就已加入，只是近日才官宣。

（来源：路透社资料图）

Corintis 公司成立于 2021 年，源自于瑞士洛桑联邦理工学院的研究成果，由首席执行官雷姆科·范·厄普（Remco van Erp）、首席运营官萨姆·哈里森（Sam Harrison）和科学顾问埃利森·马蒂奥利（Elison Matioli）共同创立。

该公司分别在 2024 年和 2025 年获得了瑞士 Top100 初创企业的第二名和第一名。

（来源：Top100 Swiss Startups）

据 Corintis 官网描述，其核心产品是 Glacierware 平台。利用用户提供的芯片功率图和工作参数，它可以通过 AI 技术提供“超高速的计算流体动力学模拟”，自动执行冷却优化，最终输出一个“最优的微流控通道设计方案”。

图 | Glacierware 简介（来源：Corintis）

想要搞清楚这意味着什么，我们要先从芯片散热策略说起。

目前主流的芯片散热方案，如风冷散热或液冷冷板散热，采用的是毯式冷却策略，覆盖到的地方都在均匀散热。

然而，热量在芯片上很难做到均匀分布。芯片设计中的计算核心、高带宽内存接口等模块会形成局部热点，其功率密度远高于其他区域。

如此一来，均匀散热的效率就变得十分低下。芯片的低温区域会被过度冷却，却又无法压制住几个热点的峰值温度，导致资源浪费。

因此，与其追求总散热设计功耗，不如追求更精确、高效地应对局部峰值功率密度。这对散热策略提出了更精准的微观尺度要求。在最理想的情况下，芯片的冷却方案应当能够感知并适应其内部复杂的热量变化。

Corintis 联合创始人兼首席执行官雷姆科博士表示，传统方法就像“用刀片在铜块上刻出几条平行的鳍片”，而他们想实现的是“在芯片设计与散热设计之间架起一座桥梁，将冷却视为一项设计特性，而非事后补救。”

在多篇 Corintis 与微软联合发表的论文中，我们得以了解其技术路线的创新之处：源于自然的仿生学设计哲学、人工智能驱动的软件平台、先进的硅基微加工工艺。三者共同构成了其散热方案。

图 | 功耗感知微流体冷却优化方法（来源：论文）

据介绍，Corintis 的设计理念受生物启发，其微流控通道网络形态酷似“叶脉或蝴蝶翅膀上的纹路”。在相关论文中，这种结构被称为“分层级的通道网络”，它模仿了生物循环系统中的动脉、静脉和毛细血管，旨在实现热传递效率与流体压降之间的最佳平衡。

在流体力学中，流体阻力（即压降）与通道的水力直径成反比，这意味着狭窄的通道会增加泵送流体所需的能量。而动物的血管系统通过分层结构解决了这一矛盾：粗大的主动脉以较低的阻力输送血液，随后分叉为更细的血管。

微流控通道网络的最终目标是，针对每一块芯片，生成一个由“形态精确的微米级通道组成的复杂网络”，作为其最优散热设计。网络中的主干道就是主动脉，而覆盖芯片热点的就是毛细血管，负责进行高效的热交换。

图 | Corintis 展示的芯片热量图模拟（来源：Corintis）

为了将这种仿生设计理念转化为可制造的工程蓝图，Corintis 开发了人工智能驱动的软件平台 Glacierware，目前仍处于封闭测试中。

据介绍，这是一个高度自动化的设计平台，它结合了“多尺度计算流体动力学”与“前沿人工智能技术”，能够提供“超高速计算流体动力学”仿真优化能力。

它的工作流程是接收用户输入芯片的功率图和工作参数，激活云端人工智能引擎自动执行冷却优化，最终输出合适的微流控通道设计方案。

对于一块芯片而言，潜在的微流控通道布局数量是一个天文数字。技术层面上，Corintis 并未详细介绍 Glacierware 是如何通过人工智能算法实现的，只能等待其未来放出更多的技术细节。

图 | Corintis 展示的芯片微流控通道设计方案（来源：Corintis）

最后，Corintis 技术路线的最终物理实现，是将冷却液直接导入蚀刻在硅芯片内部的通道中。这些通道的尺寸与头发丝相当，通过微加工技术，如深反应离子刻蚀，在芯片的硅衬底上制造出来。

Corintis 在相关论文中描述称，这一做法从根本上解决了传统散热技术的物理瓶颈。

热传递效率遵循热学基本公式 ΔT=Q×Rth，其中 ΔT 是温度变化（温升），Q 是热流量，而 Rth 是热阻。要降低温升，就必须在给定的热流下最小化热阻。

在传统冷却方案中，总热阻是多个串联环节热阻之和。其中，热量从硅芯片传导至散热器之间必须经过导热界面材料，如导热硅脂，然后再通过铜质均热板。导热界面材料和均热板都有不可忽略的热阻。

Corintis 的芯片内微流控技术，通过让冷却液直接与发热的硅晶体管接触，从物理上消除了导热界面材料和均热板，从而彻底移除了两个热阻。这使得总热阻大幅降低，散热效率大幅提升。

图 | Corintis 展示不同冷却方案的热阻和热设计功耗数据对比（来源：Corintis）

在论文中，Corintis 表示其冷却方案在 CPU 上实现了最高 18°C 的热点温升降低。在流体力学性能方面，其压降比传统设计降低超过 67%。综合来看，其平均热阻相较于标准冷板冷却方案可降低最多 55%。

作为实际验证，Corintis 与微软合作开发并测试了芯片内微流控冷却系统。

微软表示，它成功冷却了运行模拟 Teams 会议核心服务的服务器。这证明了它的有效性，接下来就是测试它的可靠性。

具体来说，在对运行 Teams 核心服务的服务器进行的真实场景测试中，Corintis 芯片内微流控冷却系统的散热效率“比当今最先进的通用技术高出 3 倍”。更关键的是，它将 GPU 内部硅芯片的“最高温升降低了 65%”。

之所以选择 Teams 会议，是因为大多数 Teams 电话和视频会议通常在整点或半点开始。服务器在这些时间点的前后五分钟左右会非常繁忙，其余时间则不太繁忙。

短时间内的负载激增，芯片可能会因超频而过热，很适合用来测试微流控技术是否有效。

图 | 微软展示芯片内的微流控通道（来源：微软）

前文提到，Corintis 源自于洛桑联邦理工学院的研究成果。作为 Corintis 的联合创始人兼首席执行官，雷姆科博士的学术履历与公司的技术路线紧密相连。他拥有荷兰埃因霍芬理工大学的硕士学位，并在洛桑联邦理工学院完成了博士研究。

图 | Corintis 联合创始人兼首席执行官雷姆科·范·厄普（Remco van Erp）（来源：领英）

2020 年，他凭借两篇论文分别斩获了微电子和系统热问题顶级会议 THERMINIC 和 IEEE ITherm 的最佳论文奖。而这两篇论文分别描述了芯片散热和微通道冷却技术，几乎就是 Corintis 的核心。

不到两年后，他就联合埃利森教授成立了 Corintis。后者担任公司的科学顾问，也是洛桑联邦理工学院的功率与宽禁带电子研究实验室主任。Corintis 的技术正是源于该实验室的研究成果。

图 | Corintis 科学顾问埃利森·马蒂奥利（Elison Matioli）（来源：领英）

获得 A 轮融资后，Corintis 计划用这笔钱实现大规模生产。

根据公司披露的计划，这笔钱将用于扩大团队规模，从 55 人扩张至 70 人以上，同时还要在美国设立多个办公室以服务北美客户，以及在德国慕尼黑建立工程中心。

该公司还计划大幅提升其制造能力，它已经成功出货了超过一万套冷却系统，下一个目标是在 2026 年实现年产超过一百万片微流控冷板的产能。

总的来说，Corintis 的散热解决方案挑战了芯片热管理的传统，同时推动了两个工程学科，电子设计自动化（用于芯片布局）和计算流体动力学（用于流体仿真）的深度融合。

让计算流体动力学工具拿着芯片功率图进行热流道优化，让散热优化与芯片的逻辑功能布局同步实现，这不禁引人深思：或许我们未来将看到更多、更成熟的、具备“热感知”的电子设计自动化工具。

参考资料：

https://corintis.com/

https://www.reuters.com/business/chip-cooling-startup-corintis-raises-24-million-adds-intel-ceo-lip-bu-tan-board-2025-09-25/

https://www.researchgate.net/publication/388500627_Efficient_Chip-cooling_using_Embedded_Biomimetic_Microfluidics

https://news.microsoft.com/source/features/innovation/microfluidics-liquid-cooling-ai-chips/

https://www.nextplatform.com/2025/09/26/microsoft-and-corintis-champion-microfluidics-cooling-pioneered-by-ibm/

https://www.top100startups.swiss/Engineering-startup-Corintis-wins-the-Top100-Swiss-Startup-Award-2025

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