随着AI热潮全面爆发，AI应用已成为人类生活中密不可分的元素，而全球主要CSP（Cloud Service Provider）近年来不断增加资本资出，建设数据中心以确保算力资源，据麦肯锡统计(注一)，到 2030 年，全球数据中心预计将需要 6.7 兆美元才能满足对计算能力的需求，在如此扩张中，如何给数据中心高效供电成为随之而来的挑战。
与传统数据中心不同，以GPU为运算核心的AI 数据中心功率将大幅提升，呈现指数型增长，例如目前单柜功率达到约120kW，已是传统机柜的数倍，预计2027 年可能达到600kW，届时一座由1,000个此机柜所组成的数据中心需要的电力将达到约1,000MW，等同一座核反应堆所生产的电能。而如何在此庞大的电力传输过程中降低功率损耗成为一大挑战，为此，台达提出电网到芯片的端到端解决方案(注二)。
从中压电网设施 10-33kVAC至芯片端的0.6VDC，电力降了数次，并且从交流电转换成直流电，这过程中产生巨大损耗以致现今数据中心的电力转换效率只有约 87.6%。因此台达推出电网至芯片HVDC解决方案，可以减少转换次数以提升效率，基于HVDC架构的下一代PSU（Power Supply Unit, 电源供应器）可以将三相 480VAC 交流电直接转换为 800或正负400VDC 直流电供机柜运算。预计这个新的HVDC供电架构可提升约1.5% 数据中心电力效率，若以美国平均电价 $13 cents/kWh 来算，一座1,000MW的数据中心提升1.5%效率，一年可以节省约 $1,700万美元电费，相当可观。然而，HVDC架构下的PSU单颗可能达到近30kW 的功率，对机柜空间及散热的设计上将是一大挑战。
未来的AI 数据中心用电将呈指数型增长，成为一大挑战
WBG（Wide Band Gap, 宽能隙）半导体电源模块为 AI PSU 披荆斩棘
半导体目前主要以硅为材料生产晶圆，又称第一代半导体，然而因硅材料的物理特性已达极限，第二代材料砷化镓（GaAs）也已使用了数十年，主要用于通讯领域，而具备高能效、低损耗特性的第三代宽能隙（Wide Band Gap，WBG）半导体此时就显得格外重要，目前主要分为碳化硅（SiC）与氮化镓（GaN）两种材料。
WBG半导体能够在高频工作下降低开关损耗，产生更少的热，使组件可以做到更小体积，实现更高的功率密度，目前已大量使用在电动车、太阳能、快充器等应用，然而从2023年开始，因汽车、工业市场放缓加上中国碳化硅业者积极拓展，碳化硅基板价格降幅已高达五成以上，但因价格快速趋近硅基材料，也拉升了性价比并预期会增加在各应用的渗透率(注三)。
因此，WBG半导体成为新一代AI PSU设计上的理想选择，除了额定功率与效率可以增加外，对于GPU 在运行时产生的负载变化，还可以提高动态响应能力来应对。英伟达近期公布的18家电力革命合作伙伴清单(注四)，半导体公司中就有过半与WBG 相关，如英飞凌、罗姆、意法、安森美、纳微和中国英诺赛科等，引发市场高度关注。
而新一代的AI PSU因可能使用到三相拓朴结构，如三相PFC、LLC等架构，使用到的功率组件数量也随之增多，而如果将这些二极管和晶体管等组件整合进单一模块中，则可以进一步提升散热、功率密度、寄生参数与可靠性等特性，尤其是AI PSU未来可能走向液冷散热方案，因液冷机构的设计将使内部可用空间被进一步压缩，这时候使用基于WGB半导体的电源模块可能会是最佳解答，甚至如果能整合更多周边电路和组件等到模块里，AI PSU的性能将更上一层楼，而目前台达内部也在开发符合能AI PSU应用的高性能WBG电源模块，期望助力数据中心电力传输效率优化，降低能源使用效率PUE（Power Usage Effectiveness）值，进一步推动其可持续净零发展。
第三代WBG半导体材料-碳化硅粉体，经过单晶衬底制备、外延工艺等一系列制程后成为碳化硅晶圆
注一: McKinsey: The cost of compute: A $7 trillion race to scale data centers
注二: Delta: Grid-to-Chip Power Solutions for Gigawatt-Scale AI Data Centers
注三: DIGITIMES: 中国SiC基板市场持续成长 价格压力带动新应用发展空间
注四: 钜亨网: 英伟达推动800V HVDC技术 18家供货商入列
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