来源：先进功能材料
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，算力的指数级增长对硬件基础设施提出了前所未有的挑战。AI芯片、加速器及相关系统不仅追求更高的计算密度，还面临着功耗飙升带来的散热瓶颈、高频数据传输带来的信号完整性问题，以及新兴计算范式（如神经形态与光子计算）对材料特性的特殊要求。
在此背景下，聚酰亚胺（Polyimide, PI）作为一种顶尖的高性能聚合物，凭借其卓越的热稳定性、优异的机械性能、可调控的介电特性和出色的化学惰性，正从一种传统的绝缘和结构材料，演变为支撑人工智能硬件发展的关键赋能者。本文将深入剖析聚酰亚-亚胺在AI硬件的热管理、高频信号传输、神经形态计算以及前沿的光子计算等领域的应用现状、技术进展与未来趋势。
1. 引言：人工智能硬件对先进材料的迫切需求
人工智能时代的核心驱动力是算力。以NVIDIA H100 GPU和Google TPU为代表的AI加速器，其晶体管数量和运算速度不断刷新纪录，但随之而来的是巨大的能源消耗和热量产生。例如，H100芯片的热设计功耗（TDP）已高达700瓦。高热流密度不仅限制了芯片性能的进一步提升，更严重威胁其长期运行的可靠性。同时，AI模型训练和推理涉及海量数据的高速吞吐，这要求芯片封装基板和互连材料必须能在越来越高的频率下（例如超过28 GHz）保持极低的信号损耗，以确保数据传输的完整性 。
传统材料在应对这些极端挑战时已显得力不从心。因此，材料科学的创新，特别是高性能聚合物的开发，成为推动AI硬件持续进步的基石。聚酰亚胺（PI）因其独特的综合性能，进入了研究人员和工程师的视野，其应用不再局限于传统的柔性电路板，而是渗透到AI硬件的核心环节。
2. AI硬件热管理：从被动绝热到主动导热的聚酰亚胺复合材料
有效的热管理是确保AI芯片在极限工况下稳定运行的生命线。聚酰亚胺在此领域扮演着双重但不断演进的角色。
2.1 作为散热基板和封装材料的挑战与突破
聚酰亚胺以其无与伦比的热稳定性（可在400°C以上，甚至接近600°C的环境下保持结构完整）和高机械强度（拉伸强度可达170MPa以上）而闻名，使其成为理想的电子封装候选材料。然而，纯聚酰亚胺的固有特性是一把双刃剑：它本身是优良的热绝缘体，其热导率通常低于0.3 W/(m·K) 这对于需要快速导出热量的AI芯片而言是一个显著的障碍。
为了克服这一瓶颈，近年来的研究焦点转向了高导热聚酰亚胺复合材料的开发。通过在聚酰亚胺基体中掺杂高热导率的无机填料，可以显著提升其导热性能。
关键改性技术： 研究表明，引入氮化硼纳米片（BNNS）、石墨烯或氧化铝（Al2O3）等填料，是提升PI热导率的有效途径。例如，一项研究指出，仅添加1 wt%的BNNS，就能使PI复合材料的热导率提高100%。更有前沿研究报道了具有“超高热导率”的杂化聚酰亚胺材料的问世，预示着其作为高效散热基板的巨大潜力。
性能权衡：尽管前景广阔，但在提升导热性的同时，也必须精细调控填料的种类、形态和含量，以避免对材料的机械性能（如延展性）和加工性产生负面影响
2.2 作为热界面材料（TIM）的应用潜力
热界面材料（TIM）用于填充芯片与散热器之间的微小空气间隙，是整个散热链路中降低接触热阻的关键一环。聚酰亚胺基材料凭借其卓越的高温耐受性，正被探索用于AI芯片封装中的TIM。
应用实例： 据报道，聚酰亚胺涂层胶已经成功应用于知名芯片制造商的产品中，旨在应对AI芯片工作时产生的高热量，保障其长时间稳定运行 。这表明其作为芯片粘接层的可行性，尤其是在中低功率密度封装中，其热阻在可接受范围内。
前沿复合材料： 研究人员正在开发基于聚酰亚胺的先进TIM复合材料。例如，一种聚氨酯-聚酰亚胺-聚酰胺-氧化铝（PUPDM/LM/Al2O3）复合材料展现出极低的热阻（可接近18.28 mm²·K/W），同时兼具电绝缘性和柔性，被认为是下一代TIM的有力竞争者。
数据空白： 尽管潜力巨大，但在公开的搜索结果中，目前尚缺乏商用AI加速器（如NVIDIA H100）中采用聚酰亚胺基TIM的具体案例、其实测热阻数值以及长期可靠性测试的详细数据，这构成了未来研究与产业验证的重要方向。
3. 高频高速信号传输：低介电损耗聚酰亚胺的崛起
AI系统内部的数据洪流要求信号传输达到极高的速度和极低的失真。随着工作频率进入数十吉赫兹（GHz）的毫米波频段，封装基板和互连材料的介电性能成为决定信号完整性的核心因素。
3.1 作为低损耗基板与中介层（Interposer）材料
为减少信号延迟和能量损耗，理想的高频基板材料需具备极低的介电常数（Dk）和介电损耗正切（Df）。传统聚酰亚胺虽然介电性能良好（Dk约3.2 @1MHz），但在超高频下其损耗仍难以满足下一代通信和计算的需求。
分子工程的突破： 通过先进的分子设计，开发新型的低介电聚酰亚胺已成为研究热点。主要策略包括在聚酰亚胺分子链中引入含氟基团（如三氟甲基）或构建刚性-柔性交替的分子结构。这些结构能够有效降低材料的极化率和分子间相互作用，从而显著降低Dk和Df。
卓越的高频性能数据： 研究已取得令人瞩目的成果。有报道称，改性聚酰亚胺在20 GHz频率下实现了1.759的介电常数和0.00165的介电损耗 。特别是在针对5G及未来AI互连关键的28 GHz频段，一种脂肪族-芳香族共聚酰亚胺的Df值低至0.0017–0.0025，远优于传统PI（Df > 0.008），完全满足下一代高速通信系统对Df小于0.003的严苛要求。
3.2 作为先进封装中的柔性互连
在2.5D/3D、Chiplet等先进封装技术中，高密度、短距离的柔性互连至关重要。聚酰亚胺的天然柔韧性和尺寸稳定性使其成为制造柔性印刷电路（FPC）和柔性互连线的理想材料。
创新互连技术： “MicroFlex Interconnection (MFI)”等技术利用柔性聚酰亚胺基板实现高密度互连 。更有研究展示了基于聚酰亚胺的亚太赫兹（sub-THz）柔性互连技术，其传输损耗低于1.7 dB/mm，证明了PI在高频互连领域的巨大潜力。
待解问题： 尽管PI在柔性互连中的应用前景明确，但关于如何将其高效、可靠地嵌入到复杂AI加速器封装中的具体制造工艺，以及这些工艺对信号损耗的量化影响，仍需更多深入的公开研究和报道。
4. 新兴计算范式：神经形态与光子计算的材料基石
除了对现有计算架构的优化，聚酰亚胺还在支持颠覆性的AI计算范式中发挥着不可或缺的作用。
4.1 神经形态计算与柔性生物电子接口
神经形态计算模仿大脑的结构和功能，常与可穿戴设备、植入式设备和边缘AI传感器相结合。这要求传感和接口材料具有良好的生物相容性、柔韧性和长期稳定性。
理想的生物接口基底： 聚酰亚胺是制造柔性神经探针和多电极阵列（MEAs）的首选材料之一。其力学性能可与柔软的脑组织相匹配，从而显著减少植入后的异物反应和炎症，提高了信号记录的长期稳定性。基于PI的柔性电极阵列已成功应用于癫痫等疾病的临床前研究模型中。
赋能边缘AI感知： 这些基于PI的柔性传感器（如压力传感器构成了边缘AI设备的数据采集前端，为设备端智能处理提供了高质量的原始数据。尽管PI在传感器端的应用广泛，但目前公开资料中尚缺少将PI基柔性传感器直接用于商业AI边缘设备片上数据采集，并附有详细性能指标的明确案例。
4.2 光子人工智能与光学透明聚酰亚胺
光子计算利用光子代替电子进行信息处理，有望实现AI计算在速度和能效上的革命性突破。这一技术的核心是低损耗的光波导器件，对材料的光学透明度提出了极高要求。
从不透明到高透明的演进： 传统芳香族聚酰亚胺因分子内和分子间的电荷转移络合物（CTC）而呈现黄色或棕色，透光率低，限制了其在光学领域的应用。
透明聚酰亚胺（CPI）的诞生： 通过分子结构创新，如引入含氟基团、庞大的侧基或非共平面结构单元，研究人员成功破坏了CTC的形成，开发出无色透明的聚酰亚胺（Colorless Polyimide, CPI）。这些CPI在可见光甚至近红外波段具有极高的透光率。
作为光波导的应用前景： 透明聚酰亚胺已展示出作为低损耗光波导的潜力。早期研究即实现了在633 nm波长下低于0.3 dB/cm的光学损耗，而聚合物波导在1.55 μm通信波长的损耗普遍在0.4 dB/cm左右。这些低损耗特性是构建高效光子计算芯片的基础。
连接未来的桥梁： 尽管材料研究取得了长足进步，但目前尚未有公开的、已发布的光子AI处理器明确采用了透明聚酰亚胺波导，并报告了其对计算吞吐量或能效的具体影响。将先进的CPI材料集成到功能性的光子AI计算系统中，是该领域从实验室走向实际应用的关键一步。
5. 结论与展望
在人工智能技术浪潮的推动下，聚酰亚胺已远超其传统应用范畴，成为一种贯穿AI硬件生态系统的战略性材料。
在核心硬件层面，通过复合改性的高导热和低介电损耗聚酰亚胺，正在分别解决AI加速器的散热和信号完整性两大核心瓶颈。
在人机交互与感知层面，PI的柔性和生物相容性使其成为构建下一代神经形态接口和边缘AI传感器的理想平台。
在前沿计算架构层面，光学透明聚酰亚胺为实现颠覆性的光子AI计算提供了关键的材料选项。
展望未来，聚酰亚胺在AI时代的发展将呈现以下趋势：
多功能集成化： 未来的研究将更加侧重于开发能够同时满足高导热、低介电损耗、优异机械性能和可控热膨胀系数等多重需求的多功能聚酰亚胺复合材料。
AI赋能材料研发： 人工智能算法将被更广泛地应用于聚酰亚胺的分子设计、性能预测和工艺优化（如已在薄膜流延成型中应用的AI优化 ，从而加速新材料的发现和迭代周期。
与新兴计算深度融合： 随着神经形态和光子计算等领域的成熟，对具有特殊生物功能或非线性光学特性的定制化聚酰亚胺的需求将日益增长。