AI數據中心爆發，功率半導體大漲

這兩天，功率半導體漲的很瘋。消息面上，最新機構研報顯示，AI數據中心正成為功率半導體新一輪增長的核心驅動力。數據顯示，全球功率半導體市場規模有望從2025年289億美元增至2030年433億美元，其中AI數據中心相關規模將達到106億美元，佔比接近四分之一，碳化硅和氮化鎵在數據中心的複合年增長率分別高達29.5%和46.3%。

除此之外，韓媒報道，韓國政府預計將在「超創新經濟項目（Ultra-Innovation Economy Project）」框架下投入5000億韓元（約3.29億美元）研發資金，推動下一代功率半導體實現量產。

今年在歐洲舉辦的PCIM 2026上，由於汽車正在復甦的過程中，功率半導體巨頭也都集體押注AI數據中心領域。因為AI數據中心，2026年開年以來，功率半導體行業也迎來一輪密集漲價潮。

可以説，功率半導體廠商想賺錢，就不能錯過AI數據中心這塊大蛋糕。

AI數據中心供電的變革

由於電網側交付周期長，所以光靠電網擴容不夠，數據中心內部必須「自救」，用更高效的配電架構來榨乾每一度電。

那麼，該怎麼榨乾？

第一，就是英偉達前陣子牽頭做的800V HVDC架構。

相較於傳統415或480V交流（VAC）三相系統，800V直流架構展現出顯著優勢。從物理傳輸層面來看，相同的銅線纜在800V直流下可傳輸超過150%的功率，以往單個機架供電所需的200公斤銅母線可以大幅減少，為客户節省數百萬美元成本。

在數據中心實際應用中，800V 直流架構提升了系統的可擴展性，讓數據中心能夠輕松應對不斷增長的算力需求；其更高的能源效率，減少了電力傳輸過程中的損耗，契合當下綠色節能的趨勢；同時，降低了材料使用量，優化了成本結構，並且為數據中心帶來更高的性能容量。實際上，電動汽車和太陽能行業早已因類似效益採用800V直流基礎設施，如今，數據中心領域也正迎來這一變革浪潮。

隨着800V架構的到來，一切的邏輯都變了。

數據中心輸入側：傳統架構重點是AC 配電、UPS、PDU，800V架構下變為高壓直流母線、SST、直流配電，影響器件包括SiC 模塊、隔離驅動、保護器件；

機架側：傳統關注48V/54V母線，現在則關注400V/800V高壓直流母線，器件包括高壓開關、熱插拔、保護IC；

板級轉換：傳統關注多級低壓轉換，現在關注800V到50V/12V/6V等高倍率DC-DC，器件包括GaN、磁性器件、控制IC；

近負載供電：傳統關注VRM/Power Stage，現在關注更高電流密度、更嚴苛熱管理，器件包括DrMOS、Power Stage、封裝與散熱材料。

隨着800V HVDC的出現，廠商也開始強調from Grid to Core/Gate（從電網到核心/柵極）的概念。這是因為當下供電路徑正在發生變化：

傳統路徑：Grid AC → Transformer → UPS → PDU → PSU → 48V → VRM → GPU

新路徑：Grid / MVAC → SST → 800VDC Bus → Rack DC-DC → 50V/48V → VRM → GPU

第二，當機架功率突破1MW，固態變壓器（SST）和固態斷路器（SSCB）成為兩個香餑餑。

美銀預計SST的半導體機會到2030年約5億美元，SSCB約4億美元。加上儲能（ESS/UPS）和液冷基礎設施，每兆瓦模擬芯片含量從現在1.24萬美元提升至3.89萬美元。

第三，英偉達的MGX（Modular GPU Architecture）正在成為功率半導體廠商另一個關注點。

NVIDIA MGX模塊化積木式架構，使原始設備製造商（OEM）及系統構建商能夠更快速地完成AI基礎設施的配置、部署與擴展，同時降低開發複雜度並加快上市。

MGX組件是NVIDIA GB200 NVL72與GB300 NVL72系統基礎架構，負責管理功率密度與熱負載，通過將先進液冷MGX架構集成到Blackwell計算節點，NVIDIA滿足了GB200 NVL72 120kW /櫃的能耗需求；而搭載72顆Blackwell Ultra GPU的GB300 NVL72，需更精細的熱管理，才能實50倍的AI推理輸出提升。

第四，SiC和GaN不再是電動汽車的專屬，也會在AI數據中心中大放異彩。SiC適合前端高壓轉換（PFC、AC-DC、800V保護），GaN適合靠近計算板的高頻DC-DC。

美銀預測，SiC在AI模擬市場的CAGR高達63%，GaN則能夠達到69%，從2025年合計佔比不到4%到2030年合計佔到12%以上。未來，三代半在AI數據中心里的增速會比電動汽車還猛。不過，SiC和GaN還是不會動搖Si MOSFET的地位。

第五，垂直供電（VPD）將會是現代處理器最關鍵的技術之一，今年CES上，英偉達確定Rubin會用VPD方案。

VPD通過穿透PCB層垂直向上輸送電力，直接給上方的處理器供電，從而有效縮短了從VRM到SoC的電力傳輸距離。

VPD會有三個階段：第一階段是離散/橫向供電（Discrete/Lateral），功率級、電感、電容直接佈置在處理器（GPU）旁邊，不過，GPU電流超850~1000A時，損耗會超過100W，PDN總電阻約為90~140μΩ；第二階段是背面垂直供電（BVM），採用垂直佈局，供電模塊採用垂直穿透佈局，從基板/主板背面垂直對接處理器，縮短傳輸路徑；第三階段是基板集成電壓調節器供電（SIVR），將電壓調節器直接集成在基板上，垂直傳輸路徑進一步精簡，是損耗控制的最優解。

第六，VRM（電壓調節模塊）、IBC（中間總線轉換器）、PSU（服務器電源模塊）這些將會不斷進化。

功率巨頭，加碼這些技術

功率半導體廠商最近怎麼看待AI數據中心，我們可以從近期舉辦的PCIM 2026上窺探一二。

第一，廠商的關注點已經從單器件的RDS(on)、Eon/Eoff、Qg、Coss、短路能力等參數，轉向系統級效率、功率密度與可靠性。

Infineon、onsemi、Navitas、ST、TI、Power Integrations 方案從800VDC/HVDC 配電、BBU、IBC、中壓到低壓轉換、GaN 高密度電源、SiC 高壓前級一直延伸到處理器核心供電附近。Infineon提到面向AI數據中心電源架構正在從傳統機架走向power sidecars、HVDC sidecars和DC microgrids，強調SST可用於把HVDC分配到IT機架。

第二，SiC JFET在AI數據中心商業化迴歸，這條線被 Infineon和onsemi同時押注。

為什麼JFET重新受到關注？隨着AI數據中心供電架構從48V母線向±400V、800V高壓直流（HVDC）演進，傳統機電斷路器毫秒級的響應速度已難以滿足故障保護需求，半導體保護方案成為必然選擇。

相比MOSFET，JFET在這一場景更具優勢。MOSFET受限於體二極管，在實現雙向阻斷時通常需要額外的反串結構；而JFET結合Cascode驅動后，單個器件即可實現雙向阻斷，不僅電路更簡單，也能降低系統損耗。因此，在AI數據中心高壓直流配電和固態斷路器等應用中，JFET正重新獲得產業關注。

InfineonCoolSiC JFET的750V版本導通電阻低至1.5mΩ，1200V版本僅為2.3mΩ，採用Q-DPAK頂冷封裝並結合.XT燒結互連技術，此外，Infineon圍繞CoolSiC JFET打造了一整套固態斷路器（SSCB）方案，可實現微秒級故障隔離、雙向阻斷以及模塊化擴流能力；onsemi則採取了另一種路線，將800V SiC JFET直接做成模塊化產品，重點面向AI數據中心的Hot-Swap和E-Fuse應用，onsemi還展示了完整的33kW「Grid-to-Chip」電源樹方案，從電網側中壓輸入、隔離變換，到服務器板級PoL供電實現全鏈路覆蓋，是本屆PCIM少有的系統級演示案例之一。

第三，GaN在AI數據中心電源中明顯升溫。需要注意的是，GaN並非要取代SiC，而是GaN正在高頻高密度電源、AI數據中心低壓大電流轉換、輔助電源、雙向開關以及部分高壓小功率場景中加速擴張。

Navitas展示了覆蓋10kW 800V-50V、20kW 800V-6V等多種AI數據中心電源方案；ST展示了面向電源轉換、電機驅動和車載充電等領域的PowerGaN產品，並將800VDC AI服務器電源作為重點應用方向，同時推出面向AI服務器的700V GaN HEMT器件；EPC則帶來第七代GaN器件和ePower Stage。

值得關注的是，GaN正向更高電壓等級擴展，不再侷限於650V以下高頻電源市場，。Fraunhofer IAF展示了1200V級GaN研究成果，Power Integrations則推出1250V和1700V PowiGaN器件，面向800VDC AI數據中心輔助電源等應用。

第四，材料、封裝和系統技術正成為下一階段競爭焦點。

SiC晶圓領域，Wolfspeed宣佈200mm SiC晶圓和外延片進入商業化階段，同時披露300mm單晶SiC晶圓研發進展；

功率模塊領域，陶瓷基板的重要性持續提升，CeramTec展示了AlN、Si₃N₄、ZTA等多種先進陶瓷材料。

封裝技術方面，銀燒結、銅燒結和低空洞焊接成為重點方向，Heraeus、Indium和MacDermid Alpha均展示了相關方案。

系統層面，固態變壓器（SST）和固態斷路器（SSCB）開始從概念驗證走向實際樣機。Infineon、Navitas和Wolfspeed展示了相關方案。

除此之外，AI輔助設計、數字孿生和PHIL實時測試正逐步融入電力電子研發流程。高速電流傳感和電子熔斷保護也受到廣泛關注。

國內以單點技術為主

相比國外在Si、SiC、GaN的完整佈局，或者Grid to Core的這種完整解決方案，國內廠商多以單點的技術為主。

比如，傑華特在AI服務器電源芯片領域一直都在發力，其能夠為為計算領域提供全面的模擬芯片解決方案。其中，以「智能功率級（DrMOS）+多相控制器「為傑華特最大亮點。在智能功率級方面，其推出的90A大電流輸出的JWH7079智能功率級，內置MOSFET和驅動，支持3~16V寬輸入、90A大電流輸出，工作頻率高達3MHz。集成5μA/A電流檢測、8mV/℃温度監測及多重保護功能，採用4×6mm TLGA封裝，適用於服務器、GPU等高性能計算供電場景。

聖邦微今年5月推出了內置電流檢測電路的90A高性能Smart Power Stage（DrMOS）——SGM25890。

茂睿芯在去年12月推出新一代智能功率級（SPS）產品MK684X系列（MK6840 & MK6841），該系列採用緊湊型4mm x 6mm封裝，是在24年12月發佈的5mm x 6mm封裝MK6850上的進一步迭代。

芯朋微在去年12月也一口氣發佈了12款芯片，其中包括PN786X系列DrMOS/Smart Power Stage產品，面向XPU大電流VRM等高密度多相應用。

晶豐明源去年宣佈，推出第二代DrMOS，依託首代自研BCD工藝（BPS-G1）的成熟基礎，晶豐明源成功研發並量產了第二代BCD工藝（BPS-G2），其關鍵性能指標實現跨越，已達國際一流水平。

矽力傑也佈局了DrMOS這一領域，矽力傑SQ29670是一顆單芯片SPS/DrMOS，芯片內部集成解耦電容，MOSFET，驅動及控制單元，採用業界標準封裝。

而在SiC/GaN方面，目前功率半導體廠商正加速切入AI基礎設施賽道。

英諾賽科2025年AI及數據中心業務收入達6319萬元，同比增長50.2%，已進入包括英偉達在內的多家國內外頭部客户800V HVDC高壓直流方案供應鏈。

芯聯集成AI業務佔比提升至8.02%，預計2026年將進一步貢獻業績增量。

士蘭微第二代SiC MOSFET已通過國內頭部客户認證，並在AI算力中心電源領域實現批量出貨。

三安半導體則在數據中心和AI服務器電源市場實現規模量產，客户覆蓋長城、維諦技術、偉創力、臺達、光寶等企業，並積極參與HVDC高壓直流電源方案開發。

揚傑科技的整流器件、MOSFET、IGBT及SiC等產品已廣泛應用於AI服務器和數據中心，其相關業務保持快速增長。

華潤微電子也已在服務器電源等新興市場實現批量供貨，SGT MOS、SJ MOS、SiC、GaN及IGBT等產品穩定導入頭部雲廠商、服務器OEM及電源廠商。

隨着AI服務器向800V HVDC、高功率密度和高能效架構演進，國內功率半導體廠商正迎來新的成長機遇。

AI數據中心這塊肉多肥

美銀研報顯示，機架的功率正在以難以想象的態勢不斷增長。傳統雲機架功率在10～15kW左右，H100達到了32kW，GB200（Blackwell）干到121kW，Rubin Ultra衝到646kW，Feynman（RF200）預計到1535kW。GPU在機架功耗里佔比從71%漲到80%以上，交換機、NIC、CPU、DPU功耗也隨之水漲船高。

在這樣的膨脹之下，AI數據中心即將成為不折不扣的「吞電獸」。2025～2030年，AI加速器累計需要新增233GW的電力部署。全球數據中心總電力需求將從100GW膨脹到300GW。

消耗電力有多大，功率半導體市場就有多大。美銀預測，AI模擬半導體將從2025年79億美元增長至2030年270億美元，5年CAGR 28%。其中數據中心內部（rack-to-core）將從76億漲到250億，電力基礎設施（grid-to-hall）將從2.45億美元飆到18億。

總的來説，單機架的模擬芯片含量會從現在的2萬多美元漲到6萬美元以上。這麼看，這塊肉很肥美，今年功率半導體在AI數據中心領域的廝殺一定非常猛烈。

參考文獻

[1] 美銀：Watts to Tokens: Al Power Semis and theTransition to 800V Data Centers

[2]硬件起源：PCIM 2026 觀察：功率半導體正在從「器件周期」走向「電源架構周期」

[3]耿博士電力電子技術：2026 年 PCIM Europe 電力電子行業信息總結報告

[4]碳化硅芯觀察：PCIM Europe 2026 | AI 和汽車需求大博弈時代，功率器件還能拿出哪些新東西？

[5]行家説三代半：AI浪潮下，8家電源廠商/10家SiC企業集體告增

本文來自微信公眾號「電子工程世界」（ID：EEworldbbs），作者：付斌，36氪經授權發佈。