数据中心电力危机下的AI电源芯片创新浪潮

数据中心建设持续火热，算力资源长期短缺，存储能力也显不足，而电力供应这一同等关键却关注度不足的要素，同样陷入紧张态势。

高盛在近期一份报告中指出，美国在人工智能领域发展的最大制约因素不是芯片、稀土或人才，而是电力资源。

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数据中心的电力需求究竟有多大？

众所周知，英伟达GPU功耗极高。

微软数据中心技术治理与战略部门首席电气工程师曾披露数据：以英伟达单个GPU为例，H100 GPU峰值功耗达700瓦，每小时耗电0.7度，若按61%的使用时间计算，全年将消耗3740度电，相当于一个美国家庭的平均用电量（假设每户2.51人）。2024年英伟达H100 GPU销量约为150万至200万块，当这些GPU全部部署后，其总耗电量将超越美国亚利桑那州凤凰城所有家庭的用电总和。

数据中心的电力消耗远不止于此。

除GPU外，数据中心还包含大量其他设备，例如服务器（内含CPU等组件）、网络设施、存储系统、冷却装置和照明等，这些均需持续供电。其中冷却系统是能耗大头，占总耗电量的38%以上（部分甚至高达50%）。传统空气冷却效率较低，而直接芯片制冷、浸没式液冷等高效冷却技术虽节能但成本更高。

OpenAI总裁山姆·奥特曼曾预测，AI算力增长遵循类似摩尔定律的规律，即每10年提升100倍。未来20年将增长1万倍，其对能源的需求也会同步增加1万倍（为简化计算，假设芯片能耗不变）。据此，到2050年，全球人工智能耗电量至少需要130万亿度。相比之下，届时除AI外的人类总用电量预计在30万亿度以上。

基于这一矛盾，一批初创公司开始从芯片层面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已分别加入两家专注于数据中心电源芯片的初创企业。

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科技巨头前任CEO们，纷纷下场布局

英特尔前CEO加盟PowerLattice

近日，备受关注的芯片初创公司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。此举引发行业广泛关注，标志着PowerLattice在攻克数据中心能耗难题上迈出关键一步。

同时，该公司宣布已完成新一轮2500万美元融资，PlaygroundGlobal和CelestaCapital等知名风投机构参与其中，显示出资本市场对其技术潜力的认可。

PowerLattice由来自高通、NUVIA和英特尔等公司的资深电子工程师于2023年创立，致力于研发一种名为“芯片组”（chiplet）的小型计算机芯片，旨在提升计算机供电效率。该芯片组被设计为紧贴处理器安装，从而减少系统内能量传输损耗。公司声称，此项技术可使计算机系统在保持同等算力下，功耗降低超过50%。

基辛格表示：“当前技术挑战在于实现高效的电力传输——能够突破此难题的团队寥寥无几。”

目前，PowerLattice的首批芯片已由台积电生产，并正与一家未公开的制造商合作进行功能测试。公司计划于2026年上半年向客户提供样品测试，潜在客户包括英伟达、博通、AMD等主流芯片制造商，以及多家专业AI芯片开发商。

NXP前CEO Richard L. Clemmer加入Empower

Empower的团队配置同样强劲。其CEO出身于英飞凌，首席技术官曾任职于ADI。D轮融资后，董事会迎来了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以及Maverick Silicon的管理合伙人兼创始人Andrew C. Homan也宣布加入Empower。

Empower的核心技术是其专利的IVR（集成电压调节器）技术，该技术将多个组件集成至单一IC中，在提升效率的同时将面积缩小了10倍。Empower表示，其技术可应用于手机、5G、人工智能和数据中心等领域，能够以前所未有的简洁性、速度与精度提供强劲电源。

Empower创始人兼CEO Tim Phillips表示，将在未来几个季度利用这些技术在AI市场引发变革，实现千兆瓦级别的节能目标，同时提升全球数据中心AI平台的处理能力。

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。

电源管理虽看似枯燥，却直接影响着整个AI基础设施的效能与成本。“节约即是盈利”，这对于数据中心耗电问题而言，尤为贴切。

在人工智能技术飞速迭代的背景下，作为算力核心硬件的AI服务器，其电源系统正经历结构性革新。

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AI电源芯片市场，迅速升温

业内人士向半导体产业纵横透露，传统电源峰值功率能力较弱，通常仅能短时承受100%-120%的额定功率，且对功率骤变响应较慢，可能导致电压不稳或系统重启。而AI电源需承受200%的峰值功率超载及180%的持续峰值功率，对瞬时功率突变响应极快，能确保电压稳定，避免系统崩溃。

普通电源（如PC、家电所用）主要追求稳定输出与成本控制，负载相对可预测，因此所需电源管理芯片功能较为基础，侧重AC/DC转换、电压调节（如LDO）、开关控制等，技术成熟且选择广泛，代表厂商有德州仪器（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）功耗常达数百瓦且瞬时电流波动巨大。这就要求AI电源必须具备极高功率密度和超快动态响应能力，以防电压瞬间跌落导致芯片计算错误。因此，其所需的PMIC（电源管理集成电路）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核心精准分配电力。在此领域，英飞凌、MPS（芯源系统）和TI处于领先地位，为高端AI加速卡和服务器主板提供核心解决方案。

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重点。

国内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。

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升级，在质量、效率和功率密度方面实现显著提升。上半年，其高性能计算电源芯片业务收入同比猛增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，布局完整。芯联集成的55nm BCD集成DrMOS芯片已通过客户验证，第二代高效率数据中心电源管理平台获关键客户导入。圣邦股份在信号链与电源管理模拟芯片核心技术上持续突破，部分产品指标达国际领先水平。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。

中金公司数据显示，AI服务器电源市场预计在2025年至2027年间快速增长。其中，模组和芯片市场的复合年增长率（CAGR）预计分别达110%和67%。这表明，随着AI技术飞速发展和AI服务器需求持续增长，对高性能、高效率电源的需求将呈爆发态势。

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。

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800V高压直流，引领AI电源未来

“Token数量增加10倍，所需计算量轻松达到原先的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苛考验。

GaN/SiC，渗透加速。随着AI服务器对电源功率密度要求不断提升，传统硅基方案已难以完全满足需求。第三代半导体材料GaN与SiC凭借高压、高频、低损耗特性，成为替代传统硅器件的关键选择。

SiC MOSFET因具备1200V乃至更高耐压且高频特性优异，已成为服务器电源前端AC-DC变换的首选器件。在PSU的前端AC-DC变换中，无桥图腾柱PFC和有源三电平整流等典型拓扑均需高耐压、低损耗的开关器件。

GaN则凭借更高电子迁移率和低开关损耗，在高频应用场景中表现突出。德州仪器通过将GaN功率晶体管与驱动器整合于单一封装内，有效缩短回路、降低噪声，使系统能更稳定地运行在MHz以上高频。

预计2030年，数据中心PSU市场规模将增至141亿美元，年复合增长率约15.5%。考虑到AI服务器功率远高于标准服务器，高于3kW的高功率PSU市场占有率将提升至80%，到2030年达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年的10%提升至约24%，市场规模约33.84亿美元。台达、光宝、华为以及康舒、村田、TDK、联想等均已推出配备SiC、GaN的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）列为未来供电方案参考，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演进。

800V HVDC架构优势显著：通过“DC-to-Chip”直流直供模式，将电力转换环节从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，阿里自2018年起开始招标，腾讯于2025年招标；国外Meta的普罗米修斯计划可能在2026年实施，谷歌正推动±400V标准化进程。