電子發燒友網報道（文/梁浩斌）去年英偉達大力推動數據中心800V HVDC供電架構，背后的原因是算力芯片的功耗不斷提升，數據中心的算力卡規模不斷增大。而伴隨著高壓架構的加入，市場主要關注的是PSU電源和變壓器。

根據英偉達的規劃，800V HVDC架構將會伴隨2027年NVIDIA Kyber機架同步量產，而除了接下來類似SST、PSU等部件需要迎來一輪產業升級之外，在高壓的帶動下，各種連接器和線纜也需要進行改進，以應對服務器內復雜的環境以及更高的電壓。

超大規模數據中心的電源架構趨勢

2025年的OCP全球峰會上，全球最大的數據中心電源供應商臺達分享了目前數據中心電源架構的發展路線圖。

2025到2026年主流的數據中心電源方案是采用傳統的415/480VAC交流母線，將高壓電轉換以及電池備份單元BBU的部件單獨放在一個側置機柜中，與計算機架獨立，通過HVDC（如±400V）直接供電給服務器機架。這分離了電源和計算部件，提高了機架內計算密度，減少了傳統電源轉換損失。IT 機柜內部采用 50V 總線，這是目前 OCP的主流標準，旨在提高能效并減少銅纜使用。

2026到2027年，隨著芯片功耗突破 1000W，風冷已接近極限，液冷將成為標配。在電源轉換的部分，采用三相電源供應單元PSU。在這個過渡階段，輸出的部分同時支持 50V 和 HVDC 直接輸出至服務器。這意味著供電鏈路正在縮短，減少了中間轉換帶來的能量損耗。

預計到2027年后，數據中心供電將實現端到端的直流化，在輸入端徹底取消AC總線，改為800VDC /±400VDC 的高壓直流母線槽，其中的關鍵是固態變壓器，SST 能夠取代體積龐大的傳統變壓器，提供更靈活、更高效的電力轉換，HVDC 直接進入機架并直接供給服務器。這種架構大幅減少了從電網到芯片之間的電流轉換步驟，能有效支撐單機柜100kW 甚至更高的功率密度。

顯然，數據中心為了滿足更高的功率需求，降低傳輸損耗，去交流化已經成為未來的趨勢，交流電在數據中心內部的傳輸路徑越來越短，直流電正在從機架內部向整個機房基礎設施蔓延；同時，傳輸電壓的提升，有助于降低線纜的熱損耗，并節省線纜中銅材料的使用量。

HVDC趨勢下的連接器趨勢

連接器作為電力傳輸的重要橋梁，隨著HVDC架構的落地，也需要經歷一系列的變革。包括電源連接器、母線連接器、電纜連接器和總線接口，需要應對更高電壓、更低電流、更高功率密度以及安全性和可靠性的需求。

傳統的數據中心低壓母線連接器，一般是應用于主流的48V/54V DC系統，支持數百安培電流，但體積大、銅材用量大。

而從過去的415/480VAC交流母線或是50VDC躍升至800VDC（甚至 ±400V 雙極架構）后，連接器額定電壓需從原有的600V級提升至1000V–1500V 級，以滿足高壓冗余設計的安全余量。電壓升高導致電流大幅降低，帶來的好處是連接器體積縮小、重量減輕、銅使用減少45%以上。

但與此同時，高壓DC弧閃風險更高，在 800VDC 這種高壓直流環境下，電弧極其危險且難以熄滅，連接器必須采用滅弧與熱插拔保護等設計。800V 連接器必須集成繼電器開關或特定的控制引腳。在插拔瞬間，系統會先通過信號通信斷電，確保“冷插拔”，防止燒毀觸點或引發火災。

比如安費諾和臺達展示的方案，會在連接器前端或電源模塊內集成基于寬禁帶半導體的熱插拔保護電路。安費諾下一代 BarKlip / PwrBlade 高壓版連接器針對第四代開放機架標準研發，在連接器中集成了繼電器開關。當檢測到拔出動作時，繼電器會在主觸點脫離前切斷電流，從而在源頭上解決直流電弧問題。PwrBlade ULTRA HV設計支持最高 600V - 800VDC 的電氣隔離需求，集成專用信號引腳，用于檢測連接器是否完全到位，配合系統實現冷插拔。

另外，由于800V已經超過了人體安全電壓，連接器也需要進行更高級別的安全防護設計，考慮爬電距離，連接器內部觸點之間的距離必須拉大并采用耐高壓等級更高的絕緣材料，防止在高壓下發生擊穿。

值得一提的是，由于電動汽車上800V平臺的成熟，目前一些為車企供應800V高壓連接器的廠商，也能夠將相關技術和產品平移到數據中心場景中應用。

比如TE的AMP+ HVP 800系列連接器主要設計用于混合動力和電動汽車的功率傳輸應用。它專為安全傳輸高電壓和高電流而優化，能夠從電池到逆變器、電機等組件高效輸送電力。該系列雖源于汽車領域，但其高壓特性和高可靠性，使其適用于新興的800VDC數據中心HVDC架構。

這也是借助電動汽車成熟供應鏈來加速推動數據中心供電架構發展的典型例子。


小結：

不得不說，AI帶來的這一輪產業升級，影響和規模堪比當年的移動互聯網。從算力芯片、先進制程、存儲，到功率器件、電源系統、線纜、連接器、液冷、電力基建等，AI帶動的數據中心需求又帶動了一系列規模龐大產業升級。而接下來，產業升級的逐步落地與兌現，又將會反過來驅動AI應用端的發展，未來或許還將會又更多的產業因此受益。