新型晶片能耐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儲存器件，可在700°C高溫下持續工作，遠超當前電子裝置的極限。該憶阻器由鎢、氧化鉿和石墨烯製成，能在極端熱環境中儲存資料和執行計算，潛在應用包括太空探索、地熱能和人工智慧計算。
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）的溫度下穩定工作。這一溫度超過了熔岩的熱度，也遠遠超出目前任何電子裝置所能承受的極限。研究團隊表示，700°C僅僅是實驗室裝置能夠測試的最高溫度，器件本身並未出現失效跡象。
該憶阻器是一種奈米級元件，能夠同時儲存資料和執行計算。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效能：器件在700°C下無需重新整理即可儲存資料超過50小時，承受了超過10億次開關迴圈，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，高溫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線，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著，就像油和水一樣互不相容。它們無法形成穩定的導電橋，從而避免了短路，即使在極端高溫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以上溫度的電子器件一直是太空探索的目標。例如，金星表面溫度約為500°C，此前所有著陸器均因高溫而失效。而新型憶阻器的工作溫度高達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。
對於人工智慧而言，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，致力於在室溫下將憶阻器AI晶片商業化。高溫版本則可以進一步將AI能力擴充套件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。儲存器只是完整計算系統的一部分，還需要開發高溫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，石墨烯也正在被臺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。缺失的元件已經制造出來了。”
該研究透過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援。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，標誌著向更廣闊前沿的突破。Yang說：“太空探索從未如此真實、如此接近、如此大規模。這篇論文代表著進入一個更大、更令人興奮的領域的關鍵飛躍。”