MIT团队借核反应堆冷却术，用“小气泡”给AI数据中心散热 (opens in new tab)

到本世纪末，美国数据中心的电力消耗预计将占全美总用电量的 9% 至 17%，其中约三分之一的电力专门用于冷却 AI 模型的芯片。随着 AI 的技术发展，算力需求正以指数增长，每一次对话背后，都有成千上万枚芯片在疯狂运转、持续发热。而冷却这些芯片，不仅耗电，还极度耗水，传统冷却系统依赖大量淡水带走热量。弗吉尼亚州作为全球数据中心最密集的地区之一，仅 2019 年至 2023 年间用水量就暴增了近三分之二。这场能源与水资源的双重压力，正在让整个行业寻找根本性的突破。答案，或许就藏在一个意想不到的地方——核反应堆。核反应堆和 AI 服务器，表面上完全不相干，但从物理角度看，它们面对的是同一个问题：如何在极小的空间内，把大量热量快速且高效地带走。在核反应堆中，热传导效率直接决定能从堆芯提取多少能量，进而影响发电收益。几十年来，核工程师们为此发展出一套精密的相变热传导理论，即利用液体沸腾时的相变过程，在极小的温差下转移大量热量。“液体是比空气更好的导热介质，”MIT 核科学与工程系副教授 Matteo Bucci 解释道，“而沸腾的液体效果更好，因为相变本身需要吸收大量能量，这些能量正是从...