随着人工智能（AI）技术的飞速发展，AI芯片面临着数据处理量和运算速度不断提升带来的功耗增长问题。芯片温度每升高10摄氏度，其可靠性可能减半。如何为日益“发热”的AI芯片有效降温，以确保其性能和使用寿命，已成为算力行业面临的严峻挑战。

在湖北江城实验室，2024年度中国青年五四奖章获得者、湖北大学集成电路学院教授吴小虎正带领其团队，致力于为AI芯片开发一种集成式微流道结构。该结构旨在使冷却液能够直接流入芯片内部，实现近距离的散热效果。

34岁的吴小虎自攻读博士学位起，便专注于与“热”相关的研究，特别是热辐射领域。

在博士研究初期，吴小虎所在的实验室仅拥有各向同性材料的算法，缺乏针对各向异性材料的计算方法。他指出，当时计算这类材料需要依赖昂贵且计算速度较慢的国外软件。

吴小虎并未选择依赖现有软件，而是认为理解计算过程对于掌握材料的根本属性至关重要。为此，他花费一年半时间，独立推导出相关公式并编写代码，最终成功开发出一套电磁仿真算法。

他表示，这项新算法将原本可能需要数小时才能完成的各向异性材料物理机理计算，缩短至一秒钟。为了打破国外软件的垄断，他还进一步优化了算法，并将其制作成软件，供其他科研人员使用。

博士毕业后，吴小虎放弃了国外优厚的工作条件，选择回国发展，并表示出国学习先进技术是为了更好地报效国家。

在研究深入进行之际，一次培训活动促使吴小虎调整了研究方向。2025年7月，他遇到了湖北江城实验室主任杨道虹。

杨道虹邀请吴小虎加入实验室，指出其在热辐射领域的研究与当前芯片散热的迫切需求高度契合，是国家和社会急需的领域。

面对从深耕多年的基础研究转向从零开始的应用研究，吴小虎曾有所顾虑。但他最终接受了邀请，认为科研人员应弥补国家所需，并决心尝试解决芯片散热这一行业瓶颈问题。

怀揣着科技报国的理想，吴小虎将实验室的工作重心转移到产业需求最前沿，进入了芯片这一全新领域，并需从头学习设计、加工、封装等各环节的工艺知识。

吴小虎的办公桌上堆满了材料、物理、数学、工程等各类书籍和文献。他几乎将所有时间投入到实验室工作中，同时积极走访世界各地的高校、研究院及科技企业，与专家交流，寻求解决方案。他认为，这种潜心研究并非消磨时间，而是为攻克技术难题积累实力。

经过反复推导和深入研究，吴小虎逐渐掌握了芯片散热的关键问题，并计算出了多种芯片材料的热辐射参数，为后续芯片工艺的改进提供了大量可靠的数据支持。

目前，吴小虎的研究团队共有6名正式成员，均为90后和00后，同时还有不少硕士毕业生和博士研究生陆续加入。

在人才培养方面，吴小虎不拘泥于学历和背景。他以自身农村出身的经历为例，强调只要愿意沉下心来钻研，并致力于为国家需求贡献力量，他都愿意提供平台。

在指导学生进行研究时，吴小虎始终要求学生将个人理想与国家发展大局相结合。他鼓励学生关注产业一线实际需求，将研究成果转化为实际应用，并强调“不怕坐‘冷板凳’，才能结出能解决实际问题的‘热’成果”。