AI算力爆发下的电力危机与电源芯片革新

当前，全球数据中心建设如火如荼，算力持续供不应求，存储能力同样存在缺口。然而，一个同样关键却长期被忽视的因素——电力供应，正逐渐显现其紧张态势。

高盛最新报告指出，美国在人工智能领域面临的最大挑战并非芯片短缺、稀土限制或人才匮乏，而是电力资源的匮乏。

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数据中心究竟消耗多少电力？

众所周知，英伟达的GPU是耗电大户。

微软数据中心技术治理与战略部门首席电气工程师曾公布过一组数据：以英伟达H100 GPU为例，其峰值功耗高达700瓦，每小时耗电0.7度。若按全年61%的使用时间计算，单块H100年耗电量将达到3740度，接近一个典型美国家庭（约2.51人）的年均用电量。2024年，英伟达H100 GPU的销量预计在150万至200万块之间，一旦这些芯片全部部署完成，其总电力消耗将超越美国亚利桑那州凤凰城所有家庭的用电总和。

数据中心的整体用电量远不止于此。

除了GPU，数据中心还包含大量设备，如服务器（含CPU等）、网络设备、存储设备、冷却系统和照明等，这些均需持续供电。其中冷却系统是能耗的主要组成部分，占总耗电量的38%以上（有些甚至高达50%）。传统空气冷却系统效率偏低，而直接芯片制冷和浸没式液冷等高效技术虽然节能，但成本较高。

OpenAI总裁山姆·奥特曼曾预测，AI算力增长遵循摩尔定律趋势，即每10年提升100倍。未来20年将增长1万倍，对能源的需求也将相应增加1万倍（假设芯片能耗不变）。到2050年，全球人工智能耗电量或达130万亿度，而同期其他领域用电量预计为30万亿度以上。

基于这一矛盾，一些初创公司开始从芯片端探索数据中心用电解决方案。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初创公司。

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前任CEO们，投身电源芯片新战场

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。这一消息引发行业广泛关注，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，该公司宣布完成新一轮2500万美元融资，由PlaygroundGlobal和CelestaCapital等知名风投机构参与，表明其技术潜力受到资本市场认可。

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，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。这种芯片组被设计紧贴计算机处理器，从而减少系统中传输的能量损耗。该公司声称，该技术能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凤毛麟角。”

目前，PowerLattice的首批芯片已由台积电生产，并正与一家未具名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AI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。D轮融资后，董事会迎来NXP Semiconductor NV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，效率提升的同时将面积减小了10倍。Empower表示，其技术可用于手机、5G、AI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电源。

Empower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。

电源管理虽看似枯燥，但影响着整个AI基础设施的效率和成本。“省下就是赚到”，对于数据中心耗电问题，此言非虚。

在AI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。

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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，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。而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。

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。

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。

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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变换的首选器件。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。