兆瓦AI机架兴起，功率半导体迎来分工变革

AI基础设施的快速扩张催生更高功率、更高电压的供电需求，推动功率半导体朝着更高能效、更高功率密度与更高集成度方向发展。

业内消息称，碳化硅（SiC）与氮化镓（GaN）功率器件将在前端和机架级电源转换环节承担愈发重要的角色。但在靠近AI处理器的位置，硅基MOSFET以及集成驱动与MOSFET的功率模块（DrMOS）仍将保持主导地位；为满足低压大电流需求，模块集成技术的重要性持续提升。

随着AI加速器、高带宽内存（HBM）与高速互连器件的集成密度不断提高，单台AI机架功耗快速攀升。英伟达GB200 NVL72机架功耗约120千瓦，而机架供电需求正朝着1兆瓦甚至更高的水平迈进。在1兆瓦功率等级下，电源损耗每增加1个百分点，就会额外产生约10千瓦热量，增加对应的散热压力。持续增长的散热负担，预计将推动AI数据中心整体供电与配电架构发生结构性变革。

SiC、GaN与硅器件适配不同电源转换需求

业内人士强调，硅、GaN、SiC三种器件的应用分工，主要由电压等级、功率需求以及应用场景特性决定。

硅基器件具备制造工艺成熟、成本相对较低的优势，适合低压大电流场景。主流硅基产品包含整流器、MOSFET、绝缘栅双极型晶体管（IGBT）、DrMOS以及智能功率级（SPS）。

GaN拥有高频开关能力与低开关损耗，尤其适合高功率密度应用，主要器件类型包括高电子迁移率晶体管（HEMT）、功率集成电路与双向开关（BDS）。

SiC则具备耐高压、低功耗、高温性能优异的特点，非常适合大功率转换场景，核心产品有肖特基势垒二极管（SBD）、MOSFET、结型场效应晶体管（JFET）以及功率模块。

熟悉功率半导体供应链的相关人士解释，电能从电网传输至AI机架，需要解决高压、转换损耗、设备体积等难题，SiC和GaN能够提升这些环节的转换效率。但在GPU核心附近，设计重心转向低压大电流配电与板级热管理，硅基功率器件依旧是这类场景下性价比最高的方案。

800V高压直流加速AI供电架构变革

800V高压直流（HVDC）成为下一代AI供电架构，行业正在探索多种方案，在电力送达处理器之前完成高压直流电的降压转换。

目前有两大架构受到广泛关注：中间母线转换架构与直接负载点转换架构。中间母线转换架构可以兼容现有的54V供电架构，便于集中维护和热管理。与之相对，直接负载点转换架构减少中间转换层级，缩短低压大电流电能的传输距离。

英飞凌、Navitas、安森美等主要供应商正在研发中间母线架构，还有多家企业开发直接负载点转换方案。随着AI机架向兆瓦级演进，这两种方案都体现出行业尽量降低转换损耗、提升供电效率的研发方向。

模块集成愈发重要，1200V SiC与650V GaN需求上涨

随着变压比与能效要求持续提高，在供电系统的高压侧，SiC和GaN的地位越来越关键。业内消息显示，AI供电场景中，1200V SiC器件与650V GaN器件的需求开始加速增长。

在低压输出端，硅基MOSFET仍是主流方案。不过部分厂商正在开发低压GaN器件，包括100V等级产品，未来有望在部分场景替代硅功率器件。

电源转换、电源管理、保护器件的性能要求同步提升，厂商表示，对于想要切入AI功率市场的半导体企业而言，模块集成能力将成为一项核心竞争力。