新型芯片能耐1300°F(700°C),或永久改變AI
南加州大學工程師團隊研發出一種突破性存儲器件,可在700°C高温下持續工作,遠超當前電子設備的極限。該憶阻器由鎢、氧化鉿和石墨烯製成,能在極端熱環境中存儲數據和執行計算,潛在應用包括太空探索、地熱能和人工智能計算。
據《科學》雜誌2026年3月26日發表的研究,南加州大學(USC)的研究人員開發出一種新型憶阻器,能夠在高達700°C(約1300°F)的温度下穩定工作。這一温度超過了熔岩的熱度,也遠遠超出目前任何電子設備所能承受的極限。研究團隊表示,700°C僅僅是實驗室設備能夠測試的最高温度,器件本身並未出現失效跡象。
該憶阻器是一種納米級組件,能夠同時存儲數據和執行計算。其結構類似微觀三明治:頂部電極為鎢,中間是氧化鉿陶瓷層,底部為石墨烯。鎢是熔點最高的元素,而石墨烯以其卓越的強度和耐熱性著稱。這種組合產生了驚人的性能:器件在700°C下無需刷新即可保存數據超過50小時,承受了超過10億次開關循環,僅需1.5伏電壓,速度達到納秒級別。
有趣的是,這項突破純屬意外。研究團隊原本試圖製造一種不同的基於石墨烯的器件,但未成功。在過程中,他們觀察到了意想不到的現象。進一步研究揭示了背後的機制:在傳統電子器件中,高温會導致頂部電極的金屬原子緩慢遷移穿過陶瓷層,最終到達底部電極形成永久連接,導致短路。而石墨烯阻止了這種失效——鎢原子接近石墨烯表面時無法附着,就像油和水一樣互不兼容。它們無法形成穩定的導電橋,從而避免了短路,即使在極端高温下也能保持器件功能。
這一發現的影響十分廣泛。能夠承受500°C以上温度的電子器件一直是太空探索的目標。例如,金星表面温度約為500°C,此前所有着陸器均因高温而失效。而新型憶阻器的工作温度高達700°C,遠超這一需求。此外,地熱能源系統、核聚變設施以及汽車電子等場景都能從中受益。
對於人工智能而言,憶阻器提供了巨大優勢。許多AI系統依賴於矩陣乘法運算,傳統計算機逐步執行這些計算,消耗大量能量。而憶阻器利用歐姆定律(電壓乘以電導等於電流)直接在電流流過時進行計算,瞬間得到結果。據研究負責人Joshua Yang介紹,ChatGPT等AI系統中超過92%的計算都是矩陣乘法,這類器件可以比傳統方式快數個數量級且能耗更低。Yang與三位合著者已共同創立TetraMem公司,致力於在室温下將憶阻器AI芯片商業化。高温版本則可以進一步將AI能力擴展到傳統電子無法工作的環境。
儘管前景誘人,但Yang強調實際應用仍需時日。存儲器只是完整計算系統的一部分,還需要開發高温邏輯電路並在工業生產中實現規模化。不過,用於器件的鎢和氧化鉿已廣泛應用於半導體制造,石墨烯也正在被台積電和三星等大公司開發,晶圓級生產已在研究環境中實現。Yang表示:“這是第一步,還有很長的路要走,但邏輯上,現在已經使之成為可能。缺失的組件已經制造出來了。”
該研究通過CONCRETE中心進行,該中心是南加州大學領導的多大學卓越中心,得到空軍科學研究辦公室和空軍研究實驗室的支持。關鍵實驗工作在俄亥俄州代頓的AFRL材料實驗室完成,理論分析則包括USC研究人員和日本熊本大學的合作者。論文發表在《科學》雜誌上,標誌着向更廣闊前沿的突破。Yang説:“太空探索從未如此真實、如此接近、如此大規模。這篇論文代表着進入一個更大、更令人興奮的領域的關鍵飛躍。”