数据中心,电力告急

数据中心建设正如火如荼,算力始终紧缺,存力也存在缺口,而另一个同样重要却未获得足够关注的关键点—— 电力,也面临着紧张局面。高盛在一份最新报告中表示,美国在AI领域面临的*障碍并非芯片、稀土或人才,而是电力。 01、数据中心,需要多少电?众所周知,英伟达GPU很耗电。微软数据中心技术治理和战略部门首

数据中心建设正如火如荼,算力始终紧缺,存力也存在缺口,而另一个同样重要却未获得足够关注的关键点—— 电力,也面临着紧张局面。

高盛在一份最新报告中表示,美国在AI领域面临的*障碍并非芯片、稀土或人才,而是电力。

 01、数据中心,需要多少电?

众所周知,英伟达GPU很耗电。

微软数据中心技术治理和战略部门首席电气工程师曾发布一则数据:以英伟达单个GPU为例,H100 GPU峰值功耗为700瓦,一小时耗电0.7度,一年按61%的使用时间计算,全年将耗电3740度,相当于一个美国家庭的平均功耗(假设每个家庭2.51人)。2024年英伟达的H100 GPU销量大约是150万块-200万块,当数百万块 H100 部署完毕时,其总功耗将超过美国亚利桑那州凤凰城所有家庭的用电量

数据中心的用电量,远远不仅如此。

除了GPU,数据中心中还有大量的设备,比如服务器(还包含CPU等部件)、网络设备、存储设备、冷却系统和照明等,这些设备无一不需要持续供电。其中数据中心的冷却系统是能耗的主要组成部分之一,总耗电量占到38%以上(有的甚至高达50%)。传统的空气冷却系统效率较低,而高效的冷却技术,如直接芯片制冷和浸没式液冷,虽然节能,但成本较高。

OpenAI总裁山姆·奥特曼曾发表预测,AI算力增长跟摩尔定律差不多,也就是每10年增加100倍。未来20年会增加1万倍,那么它对能量的需求也会增加1万倍(为计算简单,假设芯片的能耗与现在一样)。那么到2050年,全球人工智能的耗电量至少需要130万亿度。作为对比,到2050年,除人工智能之外的人类用电量大约在30万亿度及以上。

基于这样的矛盾,一些初创公司开始从芯片端探索数据中心用电问题的解决方案。英特尔前CEO Pat Gelsinger 与 NXP 前CEO Richard L. Clemmer分别加入了两家数据中心电源芯片的初创公司。

02、前任CEO们,下场了

英特尔前CEO加盟PowerLattice

近日,备受瞩目的芯片初创公司 PowerLattice宣布,前英特尔首席执行官帕特·基辛格(Pat Gelsinger) 将加入其董事会。这一消息引发了行业内的广泛关注,标志着在解决数据中心能耗问题上,PowerLattice迈出了关键一步。

同时,该公司宣布已完成新一轮2500万美元的融资,包括PlaygroundGlobalCelestaCapital等知名风投机构的参与,预示着其技术潜力受到资本市场的认可。

PowerLattice是一家由高通、NUVIA和英特尔等公司资深电子工程师于2023年创立的初创公司,该公司致力于研发一种名为“芯片组”(chiplet)的小型计算机芯片,旨在更高效地为计算机供电。这种芯片组被设计成紧贴计算机处理器,从而减少计算机系统中传输的能量损耗。该公司声称,这项技术能够使计算机系统在保持相同计算能力的情况下,功耗降低50%以上。

基辛格表示:”当前的技术难点在于如何实现高效的电力传输——能攻克这一挑战的团队可谓凤毛麟角。”

目前,PowerLattice的首批芯片已由台积电生产,并正在与一家未具名的制造商合作进行功能测试。该公司计划于2026年上半年将产品提供给其他客户进行测试,潜在客户包括英伟达、博通、AMD等主要芯片制造商,以及多家专业人工智能芯片开发商。

NXP前CEO Richard L. Clemmer加入Empower

Empower的团队阵容同样强大。其CEO来自英飞凌,首席技术官曾在ADI任职。在D轮融资后,董事会还迎来了NXP Semiconductor NV的前任首席执行官兼总裁Richard L. Clemmer。此外,Lumentum全球销售高级副总裁John Bagatelos及Maverick Silicon的管理合伙人和创始人Andrew C. Homan也宣布加入Empower。

Empower的核心技术是其专利的IVR技术,该技术将多个组件集成到单个IC中,提高了效率的同时将面积减小了10倍。Empower表示,其技术可用于手机、5G、人工智能和数据中心等领域,能够以前所未有的简单性、速度和准确性提供强大的电源。

Empower 的创始人兼 CEO Tim Phillips 表示,将在未来几个季度,用这些技术在人工智能市场掀起浪潮,实现千兆瓦级别的能源节省,同时提高全球数据中心AI平台的吞吐量。

今年9月,Empower完成了由富达管理研究公司领投的1.4亿美元D轮融资。

电源管理虽然听起来枯燥,但影响的却是整个 AI 基础设施的效率和成本。省下就是赚到”,对于数据中心的耗电问题来说,的确如此。

在人工智能技术快速迭代的浪潮下,AI服务器作为算力支撑的核心硬件,其电源系统正迎来结构性变革。

03、AI电源芯片,火速升温

业内人士向半导体产业纵横表示,传统电源的峰值功率能力较弱,通常只能短时间承受100%-120%的额定功率,并且对功率骤变的响应相对较慢,可能导致电压不稳甚至系统重启。但AI电源需承受200% 的峰值功率超载,以及180%的峰值功率,对瞬时功率突变的响应速度极快,能确保电压稳定,避免崩溃。

普通电源(如PC、家电所用)主要追求稳定输出与成本控制,其负载相对可预测,因此所需的电源管理芯片功能较为基础,侧重于AC/DC转换、电压调节(如LDO)、开关控制等,技术成熟且选择广泛,代表厂家有德州仪器(TI)、英飞凌(Infineon)、意法半导体(ST)和安森美(Onsemi)等。

AI电源则面临极端挑战:其核心计算单元(如GPU)功耗动辄数百瓦且瞬时电流变化巨大。这就要求AI电源必须具备极高的功率密度和超快速的动态响应能力,以防电压瞬间跌落导致芯片计算错误。因此,其所需的PMIC是高性能、数字化的多相控制器和智能功率级(DrMOS),它们能以纳秒级速度协同工作,为每一相GPU核心精确分配电力。在这方面,英飞凌、MPS(芯源系统)和TI 是头部企业,为高端AI加速卡和服务器主板提供主要解决方案。

AI 负载激增下,传统服务器电源系统不堪重负,高功率、高效率、高智能化成为电源芯片技术的攻坚核心。

国内的AI电源芯片企业包括晶丰明源、杰华特、芯联集成、圣邦股份、芯朋微等。

数据中心,电力告急

11月,晶丰明源正式推出第二代Smart DrMOS及配套Vcore电源解决方案。该产品通过工艺与封装的升级,在质量、效率和功率密度方面实现提升。上半年,其高性能计算电源芯片业务收入同比暴涨419.81%,出货量增长121.49%。

杰华特覆盖AC-DC、DC-DC、BMS等40余条子产品线的完整布局。芯联集成的55nm BCD集成DrMOS芯片通过客户验证,第二代高效率数据中心电源管理平台获关键客户导入。圣邦股份信号链与电源管理模拟芯片核心技术持续突破,部分产品指标达国际*水平。芯朋微则聚焦工业市场爆发,其48V输入数模混合高集成电源芯片、大功率工控芯片等产品在服务器与通信设备领域快速渗透。

根据中金公司数据显示,AI服务器电源市场的规模预计将在 2025年至2027年期间实现快速增长。其中,模组和芯片市场的复合年增长率(CAGR)预计将分别达到 110%和 67%。这表明,随着AI技术的快速发展和 AI服务器需求的持续增长,对高性能、高效率电源的需求将呈现爆发式增长。

核心受益环节包括: PSU(电源供应单元)、PDU(配电单元)、BBU(备用电池单元)以及 DC-DC(PDB+VRM)等器件。

04、800V高压直流,AI电源的未来

Token数增加10倍,所需的计算量轻松达到原来的100倍。”英伟达CEO黄仁勋在2025年GTC大会上的断言,揭示了AI算力需求爆发式增长对基础设施的严峻考验。

GaN/SiC,逐渐渗透。随着AI服务器对电源功率密度的要求持续攀升,传统硅基解决方案已无法完全满足需求。第三代半导体材料GaN与SiC则凭借高压、高频、低损耗特性,成为替代传统硅器件的核心选择。

SiC MOSFET因具备1200V乃至更高耐压且高频特性优秀,已成为服务器电源前端AC-DC变换的*器件。在PSU的前端AC-DC变换中,典型拓扑如无桥图腾柱PFC和有源三电平整流等,都需要高耐压低损耗的开关器件。

GaN则凭借其更高的电子迁移率和低开关损耗,在高频应用场景中表现出色。德州仪器通过将GaN功率电晶体与驱动器整合在单一封装内,有效缩短回路、降低杂讯,让系统更稳定地运行在MHz以上的高频。

预计2030年,数据中心PSU市场规模将攀升至141亿美元,年复合增长率约15.5%。考虑到AI服务器的功率远高于标准服务器,高于3kW的高功率PSU的市场占有率将提升至80%,至2030年达到115亿美元。台达、光宝、华为合计占据50%的PSU市场。宽禁带模块渗透率方面,基于SiC、GaN的高功率PSU将从2025年10%提升至约24%,市场规模约33.84亿美元。其中台达、光宝、华为以及康舒、村田、TDK、联想均已配有SiC、GaN相关PSU产品。

如果说第三代半导体是AI电源变革的“燃料”,那么800V高压直流(HVDC)架构则是决定其发展方向的“罗盘”。

2025年,英伟达在白皮书中首次将中压整流器和固态变压器(SST)作为未来的供电方案参考,推动行业从传统电力架构向更高效、更适配AI算力需求的高压直流配电架构迈进。

800V HVDC架构的优势十分显著:通过“DC-to-Chip”直流直供模式,将转换环节从4-5次减少至1-2次,系统端到端效率最高可提升至98.5%,铜材用量能减少45%以上。

英伟达提出的800VDC方案包括三种路径:白色空间改造方案(过渡方案)、混合电力方案(可行方案)以及中压整流器或固态变压器方案(未来方案)。

从市场商业化进展来看,国内外头部企业均在推动HVDC 技术落地与生态构建。国内方面,阿里从2018 年开始招标,腾讯于2025 年招标;国外Meta 普罗米修斯计划可能在2026 年,谷歌正在推动±400V标准化。

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