近日，OpenAI举行了“12天12场直播”活动的首秀，如预期一样带来了推理大模型o1的“满血”版本（即完整版本）和进阶模式，以及每月收费高达200美元（约合人民币1453元）的ChatGPT Pro订阅服务。
大模型新一轮热潮正在袭来。不过，大模型所需要的高性能计算、高带宽存储，也给行业带来了耗电难题。
全球氮化镓领域领先的厂商EPC（宜普公司）联合创始人兼首席执行官Alex Lidow对《每日经济新闻》记者表示：“随着对云计算、人工智能、机器学习和游戏等高密度计算应用的需求飞速增加，数据中心的能耗可能很快会占到世界电力生产的8%。”
Alex Lidow表示：“据彭博智库，生成式AI市场将以42%的年增长率成长，在10年内，将从2022年时400亿美元的规模扩大至1.3万亿美元数据中心对电力与算力的需求将急剧上升，随之而来的用电量激增不仅将对运营效率造成压力，更将成为数据中心达成净零排放目标的重大阻碍。”
另据西部证券研究报告，AI行业快速地发展，电力需求大幅度的提高。算力核心设备逐渐由传统的CPU（中央处理器）向GPU（图形处理器）转移，在提升计算效率、实现复杂的数据处理和深度学习模型的同时也带来了高能耗。根据国际能源署（IEA）的数据，2023年英伟达芯片的电力消耗已达7.3TWh，预估至2026年，这一数字将升至2023年的10倍。与此同时，AI服务器电源需求大幅提升。
不仅仅是电力，AI服务器对功率密度的需求也在提升。Alex Lidow表示：“随着AI服务器功率持续提升，对电源转换的需求将倍速增长，以英伟达GPU产品为例，一年前其功率是300W，在今年达到800W，下一年预计将达到1700W。”
近期，天风国际证券分析师郭明錤就表示，受益英伟达GB200订单情况超乎预期，美国电阻公司威世（Vishay）目前2025年的MOSFET（金属氧化物场效晶体管）产能已满载，预计将贡献营收约20%至30%，毛利率高于平均水准。
对于AI服务器电源业务在当下的增速，一位国内电源管理头部厂商工作人员对《每日经济新闻》记者表示：“我没有（具体）数据，但是日常和销售端交流（得知），应该是比较乐观的。我们主要提供一些服务器通信接口、隔离之类的产品。”
在A股上市公司中，从事AI服务器电源业务的主要有麦格米特（SZ002851，股价43.04元，市值234.7亿元）、欧陆通（SZ300870，股价82.12元，市值83.11亿元）和奥海科技（SZ002993，股价35.51元，市值98.02亿元）。
不过，根据麦格米特11月1日投资者关系活动记录表，公司所开发的服务器系统电源项目因目前尚处于研发阶段，尚未获得相关客户的正式订单，公司后续尚需与下游系统集成商进行系统匹配测试、取得系统集成商供应资格。
欧陆通则在11月4日至11月15日投资者关系活动记录表中表示：“在产品类型上，数据中心电源最重要的包含网安、通信及其他数据中心电源、通用型服务器电源、高功率服务器电源，涵盖了800W以下、800W至2000W、2000W以上等全功率段产品系列。在高功率服务器电源产品及解决方案上，公司已推出了包括3200W钛金M-CRPS服务器电源、1300W 至 3600W 钛金CRPS服务器电源、3300W至5500W钛金和超钛金GPU服务器电源、浸没式液冷服务器电源及机架式电源（Power Shelf）解决方案等核心产品。”
据中金公司研报，AI服务器电源大致上可以分为AC/DC（交流/直流）和DC/DC（直流/直流）两部分。从电网传输到芯片的过程中，电压要从1万~3万伏特降低至0.5~1伏特，在这样的一个过程中数据中心电源架构大致上可以分为保障电路UPS（不间断电源）、机架电源AC/DC、芯片电源DC/DC三个层级。AC/DC的输入是PDU（电源分配单元）输入的交流电，经过降压、整流两个过程输出直流电；DC/DC则进一步将电压调降至芯片可用电压。其中AC/DC电源难点在于有限体积内提升功率密度，而DC/DC则在于如何尽量压降板路损耗。
第三代半导体氮化镓，既能够完全满足高功率密度，也能大大的提升电源转换效率。Alex Lidow称：“相较于第一代半导体材料硅和以砷化镓为代表的第二代半导体材料，氮化镓在光和电的转化方面性能突出。且相比硅基产品主要在存量应用类市场发展，氮化镓正在占据更多增量市场，这中间还包括AI服务器和激光雷达等。”
TrendForce集邦咨询分析师龚瑞骄对《每日经济新闻》记者表示：“模型的发展对算力有极大需求，AI服务器的需求在快速上升，同时服务器电源的效率和功率密度也在持续增加，因此功率器件用量将明显提升。”
对于第三代半导体在AI服务器领域的应用趋势，龚瑞骄表示：“相较于传统MOSFET，第三代半导体的优点是高功率、高电压和散热佳，目前主要被欧美日IDM（集成设备制造商）从业者掌握。第三代半导体用于AI服务器可提高其运行效能和功率密度，以此来降低总体经营成本，未来将会成为AI服务器升级的刚需。”
Alex Lidow也表示：“AI服务器有必要进行高效的电流转换，而氮化镓器件因其高效率、低损耗和快速开关特性，能轻松实现将电源直接从48伏特转换至数字芯片所需的1伏特，无需多次转换，从而大幅度降低能耗，让数据中心更加节能。”
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