AI伺服器
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GPU
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IC
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晶片
AI伺服器機櫃功耗快速攀升,使供電架構從「能供電」轉向高效率控電。GPU低壓高功耗特性,推升VRM、功率元件與類比IC價值,台廠供應鏈可望受惠。
Welson 小檔案
現任口袋投顧產業顧問,經營IG「Stock_Welson股海穩勝」社群。具備國內金控實務資歷,曾負責國內外法人與私募基金之產業研究。擅長透過深度的基本面研究結合關鍵籌碼動向,精準捕捉趨勢波段。
過去資料中心競爭重點在於誰擁有更多運算晶片,但隨伺服器架構步入Vera Rubin世代,晶片算力提升的同時,機櫃功耗也同步上升。過往傳統通用伺服器單一機櫃功率多落在10~20kW(千瓦),高階AI架構如H100 HGX已提升至約20~40kW,而新一代Vera RubinNVL72則達230~300KW,功耗上升除了仰賴更多的能源與電力,對於傳輸與控制電力的功率元件要求也同步提高。
AI伺服器功耗雖然快速攀升,並不代表核心元件需要更高的工作電壓。GPU(圖形處理器)、CPU(中央處理器)、HBM(高頻寬記憶體)、DDR(雙倍資料傳輸記憶體)等核心電子元件最終工作電壓多數落在低壓區間。以GPU為例,核心電壓最後可能僅約0.7~1V(伏特),但若單顆GPU功耗達1,200W(瓦),在0.8V電壓下,理論上就需要高達1,500A(安培)的電流,這正是功率元件重要性大增的原因。
GPU低壓高功耗 供電架構迎重整
電力進入伺服器或機板時,電壓通常為12V/48V,若要降成可運作電壓,必需透過電壓調節模組(Voltage Regulator Module,VRM)調整為0.7~1V。此外,當電流越大,線材、銅箔、連接器與功率元件承受的壓力就越高,發熱與效率損失也會同步放大。因此,AI伺服器不能只是單純增加電源供應器瓦數,而是必須重新設計整條電力傳輸架構。
最佳策略是,在長距離傳輸時盡量維持較高電壓、較低電流,直到接近晶片核心時,再透過VRM將電壓降至晶片可運作的低壓區間,同時釋放出大電流供應GPU運算。
因此,新世代資料中心與AI伺服器供電架構,正在形成3層變化。
第1層:資料中心端。過去資料中心多採交流供電架構,但隨AI機櫃功耗提升,800V高壓直流架構開始被視為下一代方向。高壓直流可減少多次AC/DC(交流/直流)轉換損耗,降低銅線使用量,並提高整體供電密度。
第2層:機櫃端。電力進入機櫃後,會透過PSU(電源供應器)、power shelf(電源架)、銅排與48V架構進行分配。相較12V架構,48V可在相同功率下大幅降低電流,進而減輕傳輸損耗與發熱壓力。
第3層:晶片端。當電力接近GPU、CPU或HBM時,VRM、PWM控制器、DrMOS(Driver+MOSFET,整合式驅動金氧半場效電晶體)、SPS(智慧功率級)模組、PMIC(電源管理IC)等功率元件負責最後一段精密降壓。這一段距離晶片最近,反應速度要求最高,也是技術門檻與價值量提升最明顯的位置。
換言之,AI伺服器功耗上升,表面上是資料中心需要更多電,實際上是整個供電架構從「能供電」升級為「高效率、低損耗、高穩定度地控電」。這也使類比IC與功率半導體廠商的價值重新受到重視,而在該領域深耕已久的台廠可望同步受惠。

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(圖片來源:AI 僅示意 / 內容僅供參考,投資請謹慎為上)
文章出處:《Money錢》2026年7月號
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