四川
当外界都在热议 AI 算力与大模型时，很少有人注意到，支撑 AI 爆发的隐形瓶颈，其实是能源电力。
全球数据中心的耗电规模正在以惊人速度增长，传统电网早已不堪重负，AI 的竞争早已延伸到了电力领域。
AI 数据中心的电力压力到底有多大？
根据国际能源署的报告，2024 年全球数据中心耗电约 415 太瓦时，到 2030 年将翻倍至 950 太瓦时，大致相当于日本全年的用电量。
这并非危言耸听。
一方面，AI 数据中心的扩建数量与整体规模正在暴涨；另一方面，单台服务器、单个机柜的功率密度也在激增。
而传统服务器机柜功耗仅约 10 千瓦，如今最新的 AI 服务器机柜功耗已超 120 千瓦，下一代或将接近 500 千瓦，未来甚至可达兆瓦级。
万卡集群的大规模数据中心，整体功耗更是惊人。
在建或筹建的 AI 数据中心，建设投资高达数百亿甚至千亿美元，建成后每年光电费就能接近 10 亿美元，这类项目的用电量动辄达到吉瓦级负载，传统电网根本难以承载。
不管是审批流程、发电厂建设还是电网基础设施扩容，都无法满足 AI 数据中心爆发式增长的电力需求。
不少科技巨头只能就近寻找核电站，签署长期购电协议来保障电力供应。
解决电力来源只是第一步，如何将 GW 级的海量电力稳定高效地运输分配到数据中心，成为新的难题。
要知道，传统的数据中心供电架构，是从电网接入 110 千伏或 220 千伏高压电，经变压器降压至 20 千伏左右进入中压配电房，再降压为 380 伏或 480 伏交流电，随后通过 UPS 配电隔离设备、交流转直流功率电子，最终将 48 伏或 54 伏直流电送至服务器机柜母线，再通过 DC-DC 降压为 12 伏或 6 伏，最后经 VRM 调节至 1 伏以下供给 GPU 核心。
这种架构对于十几千瓦的传统服务器够用，但对 120 千瓦的 AI 服务器来说，48 伏电压太低。
满功率运行时，服务器铜缆母线电流会超过 2400 安培，未来兆瓦级机柜更需要 2 万安培，供电铜缆就要重达 200 多公斤。
电流越大，电力传输中的功率损耗和发热量就越大，近似正比于电流的平方。
要降低损耗，就必须升高电压。
目前业界正在推进下一代 AI 服务器供电架构，尝试将电压从 48 伏提升至 800 伏。
今年 3 月的 GTC 大会上，TI 展示的 800 伏直流电源架构，在整个电源路径中最大限度提高了电力转换效率和功率密度，能够适配下一代 AI 数据中心的电力需求。
这里的核心材料就是氮化镓。
很多人熟悉氮化镓快充头，凭借体积小、充电快的优势走进千家万户，但它的价值不止于此。
作为第三代宽禁带半导体，氮化镓禁带更宽、临界电场更高，比硅基器件更耐高压，不容易被击穿。
硅基材料要承受 800 伏电压，需要做成复杂结构，不但体积大，开关损耗也较高。
而氮化镓采用横向型结构，无传统体二极管，开关频率高、寄生参数小，能够大幅降低电源转换过程中的损耗与发热。
搭载氮化镓的 800 伏电源架构，功率密度超过 2000 瓦每立方英尺，从 800 伏供电母线到 6 伏终端的转化过程中，电力转换效率最高可达 97.6%，最大限度减少了电力损耗和发热。
不过氮化镓作为新材料，其质量与可靠性仍是需要验证的问题。
除了芯片与电源技术升级，中国在支撑 AI 电力需求上，拥有独特的结构性优势。
中国的可再生能源装机规模已经位居全球前列，尤其是西部地区，加上跨区域输电网络与大规模光纤基础设施的建设，东数西算将东部的数据和算力需求，转移到西部能源与气候更适宜的枢纽节点，正是符合中国国情的 AI 供电解决方案。
如今 AI 的竞争早已不限于芯片和模型，而是延伸到能源、电网、基建的全系统竞赛。
当大家还在讨论算力从哪来、数据从哪来时，未来或许更需要追问：电从哪来？从电网架构升级、新材料应用，到跨区域能源调配，电力系统的较量，才是 AI 时代长期竞争的核心。
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