電子發燒友網報道（文/周凱揚）人工智能算力的激增，不只是為計算硬件帶來了部署上的壓力，也為數據中心的供電帶來了不可小覷的挑戰。依照目前的算力提升速度而言，如果不對數據中心的供電結構做出優化，尤其是在PSU電源上，那么先進封裝和高帶寬內存的短缺可能不是我們最先面臨的難題。

據統計機構預測，2025年全球服務器電源市場規模將達到316億元，其中來自中國市場的規模也將達到91億元。在設計方案中，目前硅方案依然占據主導，可隨著新建/改建的數據中心里，單個機架的功耗直線上升，以6U的AI服務器為例，單機架的平均功率就達到了10.5kW，年耗電量約等于百人的生活用電，改換新的服務器電源設計方案已經迫在眉睫。

服務器電源中的第三代半導體

與汽車這一本身空間存在限制的應用，采用氮化鎵或碳化硅之類的第三代半導體，增加密度降低空間占用，支持到更大功率是很合理的設計選擇。然而，在大多數人眼中，一排排機柜的數據中心里，服務器電源的設計靈活性應該要大很多才對。

然而，由于電源架構演進、節能減排、服務器新標準的發布，以及單個機架服務器功耗的進一步升高，單個分立電源模塊已經普遍高于1kW，整個行業都在朝著更高的功率密度進發，所以才有了第三代半導體在服務器電源上的落地機會。

鑒于寬帶隙的特性，氮化鎵可以在高電壓和高頻率應用中，依然保持較低的導通電阻和開關損耗從而進一步提升能源效率，氮化鎵模塊的電源效率普遍高達94%。此外在不少頭部氮化鎵廠商的努力下，已經有一批氮化鎵服務器電源可以做到80Plus鈦金級。

由于具備更高的擊穿電場和飽和速度，氮化鎵可以支持更高的功率密度，市面上已有一部分氮化鎵功率模塊可以做到90W/in³以上的功率密度，氮化鎵服務器電源更是在支持到3kW的功率的同時，降低了分立電源模塊的物理尺寸。

從目前市面已有的氮化鎵服務器電源來看，主要面向最高3kW左右的數據中心供電，以華為的3000W功率氮化鎵服務器電源為例，就是基于英飛凌的氮化鎵開關管設計。這是因為隨著OCP 3.0、ORV等公開標準的發布，對高功率密度、有效低成本的熱管理等機架設計提出了要求。

事實上，隨著AI服務器對于供電的要求進一步提高，3kW的系統功率也很快會成為過去式。以英偉達最新發布的B200 AI GPU為例，其滿載功耗就達到了1200W，DGX B200這種8 GPU硬件平臺，功耗更是高達14.3kW。

碳化硅由于成本還未降低至與氮化鎵或硅器件同一水平，目前在服務器電源上的應用主要還是在中大功率的模塊化UPS上，這與材料本身的特性不無關系。在帶隙寬度上，氮化鎵和碳化硅的差距并不大，但在擊穿電壓上，碳化硅的1700V擊穿電壓遠大于氮化鎵的650V。

英飛凌更是在最近推出了擊穿電壓高達2000V的碳化硅分立器件，為UPS提供了更高的過壓裕量，所以使得碳化硅UPS模塊擁有更高的耐壓等級。加之更高的開關速度，對于UPS這類產品而言，可以有效提高電源效率和系統成本。

3kW已經不再是上限

面對GPU集群這樣的電力猛獸，即便是現有的氮化鎵電源方案也已經有些吃力了，更何況數據中心PUE的指標沒有改變，所以欲基于最先進的加速器硬件打造AI智算中心，勢必要尋找新的解決方案，追求更高的功率密度。

納微半導體就在去年推出了一款基于OCP CRPS規格的CPRS185 3200W功率，其功率密度可以做到100W/In³，與等效的硅方案相比，更是將體積縮小了40%。更重要的是，CPRS185在20%到60%的負載區間內，效率超過了96%，甚至超越了80PLUS的鈦金標準。

可即便是3200W的功率，也很難滿足未來AI服務器的供電要求。根據預測，隨著B200、B100、MI 300X等加速器的出貨，未來一年時間內，人工智能數據中心的電源功率需求可能會有最高3倍的指數級增長。針對指數級上漲的服務器電源供電功率要求，納微半導體于今年發布了最新的產品路線圖，也為碳化硅在服務器電源找到了新的市場機遇。

在2到4kW的范圍內，基于無橋PFC的設計，氮化鎵和碳化硅都可以滿足服務器電源的需求，且氮化鎵還占據成本優勢。然而在超過4kW以上的功耗時，氮化鎵的高傳導損耗就已經對其散熱設計提出挑戰了。在這個功率范圍的電源效率上，兩者在半載時的效率相近，但在滿載時的效率碳化硅可以做得更高。

正因如此，納微半導體計劃于今年發布一款全新的4.5kW電源平臺，同時利用了氮化鎵和碳化硅技術，把功率密度推至135W/in³以上，并維持97%以上的電源效率。從拓撲結構上看，該方案拋棄了標準的四二極管橋式電路設計，改用了一個碳化硅半橋+氮化鎵半橋的方案。

不僅如此，納微半導體還宣布在今年底推出一款支持8-10kW的服務器電源平臺，用于應對明年的AI系統功率要求。納微半導體表示，該平臺將利用更新的氮化鎵和碳化硅技術，并在架構上進一步延伸。可以看出，基于新一代AI硬件打造的服務器，已經在推動第三代半導體廠商加快產品迭代速度，為的就是搶占市場先機。

至于集成碳化硅器件帶來的成本問題，在AI服務器的高造價面前可能并不算什么。以英偉達的GB200為例，據分析，基于GB200打造的AI服務器系統單個造價在2到3百萬美元之間。

寫在最后

隨著各種基于云端的人工智能應用飛速落地，數據中心已經面臨著巨大的電力挑戰，基于第三代半導體方案的服務器電源不僅解決了高功率供電的問題，也進一步節省了系統成本和電費成本。盡管目前Si方案依然占據主流，相信隨著全球第三代半導體廠商進一步擴產降低設計成本的情況下，服務器廠商會加快第三代半導體服務器電源的迭代速度。