鑽石晶片散熱（Diamond Thermal Solution），核心目的就是對應 NVIDIA AI GPU TDP 快速爬升帶來的系統與機房散熱壓力： 1. 鑽石材料的降熱阻優勢 傳統「銅蓋＋TIM＋冷板」的熱路徑在 700W 左右就已相當吃緊，熱阻主要卡在晶片到冷板之間那幾百微米的界面區。銅的導熱率約 400 W/m·K，高階多晶 CVD 鑽石可達 1000–1500 W/m·K，單晶甚至逼近 2000 W/m·K，等於至少是銅的 3–5 倍。把鑽石導入晶片層級（取代目前 TIM 材料），在相同厚度與面積下，垂直熱阻可望下降 50%以上，實務上對 1–2kW 級 GPU 有機會拉低接面溫度 10–20°C，或在維持原本溫度上限的前提下，多吃幾百瓦功率。這讓 B200/B300 往 1.2–1.4kW、Rubin/Ultra 往 2.3–3.5kW 推進時，同一套液冷或浸沒冷卻硬體還能多撐好幾個世代，也替單機與機櫃堆更多 GPU 留出熱設計空間。 2. 封裝可靠度壽命大提升 功耗一路爬到 2,000W 甚至 3,000W 以上時，封裝、載板與機板承受的溫度梯度與熱應力會呈倍數放大，輕則造成封裝翹曲與 TIM 泡洞，重則導致焊點疲勞、RDL/凸塊裂開，影響長期可靠度。鑽石 heat spreader 不只垂直導熱好，面內導熱也極高，可在幾毫米的距離內快速攤平 hotspot，把原本集中在局部區域的 300–500W 熱峰值攤散出去，讓晶片內不同區塊的溫差大幅縮小。這等於在幫封裝與基板「卸壓」：矽、封裝材料與基板之間的熱膨脹不匹配被緩和，封裝翹曲與焊點疲勞週期被拉長。對 Rubin / Rubin Ultra / Feynman 這類高功耗 GPU 而言，長時間 LLM 訓練與推論服務可以更接近名義頻率穩定運轉，減少因過熱降頻或異常重跑造成的算力浪費，也拉高整體 MTBF 與壽命。 3. 機房成本與擴展彈性化 當單顆 GPU TDP 更高時，整櫃功率很快就逼近或突破 120kW、130kW，機房的配電與冷卻基礎設施都要大改版。如果晶片端不提升導熱能力，只能不斷堆更昂貴的 CDU、冷卻塔與配電架構，而且為了壓溫度常被迫把冷卻水溫拉得很低、流量開到極限。導入鑽石晶片散熱後，單顆 GPU 在相同水溫與流量下溫度較低、降頻機率下降，每個機櫃可提供的「穩定算力 per rack」實際上提高；同時因為熱阻降低，也有機會允許較高一點的水溫或較低的流量，減少泵浦與 chiller 能耗。更重要的是，它為後續 Rubin Ultra、Feynman 這種 3.5kW～5kW 級 GPU 預先打開熱設計彈性，讓系統廠與雲端業者在規劃下一代 AI 叢集時，可以把鑽石散熱視為一個「材料級升級選項」，把散熱從事後補救變成前期架構設計的一環，而不是等熱崩了才回頭想辦法。