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（来源：芝能汽车）
在 APEC 2026 的展厅上，有一个心照不宣的变化：数据中心的供电架构，是围绕 AI 算力来进行设计。
以前是电源围着服务器转，现在是电源围绕GPU去布置供电路径，电源系统正在不断向处理器“贴近”，试图把高压直流一路送到芯片附近。
过去几年，从通用服务器到AI训练集群，单机功率快速上升。
以 NVIDIA 为代表的AI硬件厂商，把整机功率从几千瓦推高到接近10kW，并继续向更高水平迈进，传统的48V供电体系开始显得吃力，损耗、布线复杂度以及散热压力都在放大。
800V直流架构开始进入数据中心，设计目的是很直接：提高电压，降低电流，从而减少传输损耗。
但问题在于，高压只是第一步，如何把800V有效转换为GPU所需的低电压，同时控制效率和热量，成为新的竞争焦点。
在 Infineon Technologies 的方案中，可以看到两种方法。
◎一种是800V直接降到12V，再进入VRM供给核心；
◎另一种则更复杂，从800V降到50V，再到6V，最后进入核心供电。
前者结构更简单，但需要把转换器尽可能贴近处理器，否则低压大电流带来的损耗会迅速增加。后者通过多级转换，在效率和布局之间寻找平衡。
英飞凌展示的一款6kW 800V-12V中间母线变换器，把效率推到了98%以上，同时把高度压缩到8mm。这种形态已经非常接近服务器内部可接受的空间尺度。
与此同时，他们也在推动中压IBC模块的标准化，把48/50V进一步降到6V，为更靠近芯片的供电做准备。
EPC Corporation 核心在于GaN器件的应用，800V-12.5V方案采用了ISOP（输入串联输出并联）架构，把一个大功率系统拆分为多个小模块运行。每个模块大约750W，通过交错运行来降低纹波。
这种设计看上去复杂，但带来了几个现实好处。
◎首先是电容需求显著下降，多相交错可以把纹波电流压低，从而减少体积庞大且昂贵的电容器。
◎其次是散热更均匀，功率被分散到多个模块中，更容易适应服务器内部狭长的散热结构。
对于机架式系统来说，这种分布式热管理比集中式方案更容易落地。
如果说800V到12V还是一种过渡方案，那么800V直接到6V，则更激进。
Navitas Semiconductor 在展会上展示的20kW电源分配板，可以输出6V、3000A的电流，直接服务GPU。这种设计把功率密度推到一个新的水平，也把电源模块的位置推到了处理器背面。
当电流达到3000A这个级别，任何距离都会带来巨大的I²R损耗。电源如果稍微远离GPU，就会产生难以接受的能量浪费和电压下降。
因此，电源模块必须嵌入服务器内部，与GPU几乎“贴身”布局，并且结合液冷系统共同设计。
在新一代机架设计中体现得非常明显。围绕 NVIDIA GB200 NVL72 的架构，电源不再集中在机架顶部或后部，而是分布在计算节点附近。
800V总线贯穿整个机架，电源模块直接插入服务器托架内部，通过液冷系统完成散热。
这种结构改变了传统数据中心的供电逻辑。过去是“集中供电+分发”，现在逐渐变成“高压输入+本地转换”。
电源系统不再只是基础设施的一部分，而是与计算节点深度耦合。如果转换器不靠近最终的6V到核心级，就会出现明显的功率损耗。这实际上给整个行业划定了一条技术边界——电源必须跟着算力走。
从器件层面看，这种变化还带来了另一个连锁反应。
电压从12V下降到6V之后，可以使用更低耐压的FET，从而降低导通电阻，提升电流能力。按照TI的说法，在相同芯片面积下，电流能力可以提升约30%，同时效率也会更高。这对于动辄数千安培的供电场景来说，是一个非常关键的优化。
这条路径并不会一夜之间完成。现实中，大量数据中心仍然运行在48V架构之上，尤其是已经建成的设施，很难直接重构。
因此，未来一段时间内，新旧架构会同时存在。一部分新建AI数据中心会直接采用800V体系，而传统数据中心则通过局部改造逐步过渡。
这种“并行演进”的状态，也让行业路径变得不那么确定。有的厂商选择从800V降到12V作为中间步骤，有的则尝试直接跳到6V。不同方案之间，还在不断试探和调整。
从更宏观的角度看，这场围绕800V直流的竞赛，并不只是电源技术的升级，而是算力基础设施的一次系统性重构。
GPU功率持续上升，带动电源、电网接入、散热体系同步变化。每一个环节都在向更高密度、更低损耗的方向推进。
小结
可以看到，电源不是一个“配角”，它开始决定系统能否稳定运行，也影响着算力成本的上限。
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