AI能源需求激增，英飞凌、英伟达瞄准800伏电源系统

英飞凌科技公司和 Nvidia 宣布合作为人工智能 (AI) 数据中心开发 800 伏直流电源架构，因为该行业面临着能源消耗呈指数级增长的局面，这可能会超过当前基础设施的能力。

英飞凌电源与传感器系统部门总裁亚当·怀特 (Adam White) 表示，此次合作代表着从传统分布式电源系统向集中式架构的根本转变，该架构能够处理下一代人工智能工作负载所需的极端功率密度。

电力危机已到临界点

目前，人工智能系统消耗的电力约占全球电力的 2-3%，随着计算需求的扩大，预计这一数字将显著增长。White 透露，GPU 的电力需求已超出预期 10 倍，而服务器机架的电力需求也从不到 30 千瓦增长到预计超过 1 兆瓦。

挑战的规模在日常生活中显而易见：现在与人工智能代理的每次互动都会消耗相当于 1.5-2 次智能手机充电的能量，这表明随着人工智能在各个行业中的应用加速，其累积影响也随之显现。

现代数据中心拥有多达 10 万个 GPU，却面临着基础设施限制，如果不加以解决，可能会限制 AI 的发展。单个 GPU 的功率需求已从 450 瓦增长到 3500 瓦以上，这带来了散热和电力输送方面的挑战，现有架构难以有效应对。

集中式架构有望提高效率

拟议的800伏系统整合了电源转换和备用系统，将高压直接输送至主板，并由专用半导体将其转换为所需的工作电压。这种方法与当前的分布式电源配置形成了鲜明对比，因为分布式电源配置会产生多个转换阶段，并存在潜在的故障点。

英飞凌声称，集中式模型将提高效率和可靠性，同时减少对铜的需求和基础设施的复杂性。然而，这一转变涉及重大的工程挑战，需要全行业协调，为靠近敏感电子设备运行的高压系统建立新的标准和安全协议。

该架构利用包括 SiC 和 GaN 技术在内的宽带隙半导体，可实现大规模电压转换所需的更高开关频率和功率密度。

分阶段实施承认存在技术障碍

认识到改造数据中心电源系统的复杂性，英飞凌概述了分阶段部署策略，首先从“边车”配置开始，将集中式电源组件与现有 IT 基础设施一起安装。

怀特承认，实现完整的 800 伏愿景需要生态系统的协作：“我们无法独自完成。我们需要你们、生态系统和客户群与我们携手前行。”

该时间表的目标是十年内部署完整的系统，为标准开发、测试和整个行业的逐步采用留出时间。

新技术满足迫切需求

英飞凌推出了两大产品类别，旨在满足当前和未来的电力需求。采用氮化镓技术的交错式总线转换器提供1.2千瓦的基础配置，并具备模块化扩展能力，可扩展至10千瓦及以上。

该公司还推出了与领先的图形处理器制造商合作开发的专用GPU电源解决方案。这些系统解决了当前面临的挑战：为目前功率超过3500瓦的单个芯片供电，同时保持高效和热管理。

这两条产品线均采用数字控制系统和模块化设计，旨在简化部署和维护，同时随着电力需求的不断增长提供升级途径。

行业问题依然存在

虽然英飞凌的综合方案解决了公认的行业瓶颈，但一些挑战可能会影响实施时间和采用率。高压直流系统需要新的安全协议、技术人员培训和监管部门的批准，而这些要求在不同司法管辖区可能有所不同。

改造现有数据中心与新建针对 800 伏系统进行优化的设施之间的经济性可能会影响部署模式。此外，随着技术规模的扩大，该合作伙伴对宽带隙半导体的依赖引发了人们对供应链容量和成本结构的问题。

来自替代方法的竞争，包括改进的冷却系统和更高效的芯片架构，也可能影响集中式电力输送系统的市场采用。

市场影响

英飞凌与英伟达的合作表明，业界普遍认识到，电力基础设施已成为人工智能发展的关键制约因素。成功将推动人工智能能力的持续扩展，而失败则可能迫使行业优先考虑效率提升，而非原始计算能力的增长。

此次合作将两家公司定位为人工智能基础设施扩展的关键推动者，但考虑到所涉及的技术复杂性和协调要求，执行风险仍然很大。

怀特强调了变革的潜力：“我们不想追逐市场。我们希望塑造市场。”这一愿景能否实现，很大程度上取决于行业是否愿意投资未经验证的技术，以及是否愿意跨竞争边界协调标准制定。