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从B200到Feynman，单个AI服务器机架功率半导体成本从1.1万美元涨到19.1万美元。

随着AI数据中心的算力需求不断攀升，功耗需求也随之水涨船高，相较Blackwell架构，NVIDIA Feynman机柜单台功率半导体成本预计高出17倍。

NVIDIA Feynman GPU拥有多项突破性特性，将于2028年继Rubin之后正式推出。英伟达一直致力于打造能效更高的AI解决方案，但随着行业需求持续增长，整机功耗也出现了大幅攀升。

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摩根士丹利研究部发布了一张图表，直观展示了英伟达三款AI机柜方案的功率半导体总成本。以基准版本Blackwell（B200）为例，其功率半导体总成本约为11234美元；GB200在此基础上成本增加约3000美元，GB300再额外增加3500美元。整个Blackwell系列仅功率半导体成本最高就达到17761美元。

而随着英伟达后续Rubin、Feynman等新一代芯片落地，机柜仅功率相关成本就将迎来大幅上涨。将于今年晚些时候推出的Rubin平台，功率半导体成本预计突破33000美元，较Blackwell GB200高出两倍。NVIDIA Rubin Ultra机柜的电力系统成本又是Rubin的三倍，预估约95000美元。

Feynman机柜的功率半导体成本将在Rubin Ultra基础上再翻一倍，飙升至惊人的191000美元以上，较Blackwell架构高出17倍，足以体现Feynman系列AI专属机柜在功率器件配置上的巨大升级幅度。

这些钱都出自哪里呢？拆解成本结构来看，PCS（电源转换系统）与二级VRM（电压调节模块-VPD/SiVR）占比最高，分别达到27%和26%。其次是为整机柜供电的PSU（电源供应单元），占比19%；横向VRM占比15%；IBC（一级中间母线转换器）、BBU（电池备份单元）/UPS（不间断电源）占比5%、4%；剩余个位数占比由交换机、网卡、电子熔丝等器件分摊。

英伟达已官宣新一代AI数据中心将采用800V直流架构，替代传统48V/54V供电标准。该架构可破除供电瓶颈、降低电流与铜材用量、缩减线缆体积，同时打造更安全、可扩展的基础设施方案。800V直流系统结构更紧凑，适配下一代配电需求，既能减少电压转换与线路布设环节，也能最大限度降低配电损耗。

现有供电设计存在诸多瓶颈，首先是空间受限，目前NVIDIA GB200 NVL72、GB300 NVL72机型最多需配置8个电源机架，为MGX算力机架和交换机架供电。若沿用54V直流配电方案，兆瓦级Kyber机柜的电源机架就要占用高达64U机柜空间，几乎没有剩余空间部署算力设备。英伟达此前在GTC大会上展示过一款800V外置供电单元，可在单台Kyber机柜内为576颗Rubin Ultra GPU供电。另一种折中方案是为每一台算力机柜单独配置专用电源机柜。

其次是铜材消耗过载，单台兆瓦级54V直流机柜，母线铜材用量最高可达200公斤；一座吉瓦级数据中心，仅机柜母线铜材需求就高达20万公斤。显然，现有配电技术已无法适配未来吉瓦级数据中心的发展需求。

第三是电压转换效率偏低，供电链路中多次交直流转换，不仅能效损耗高，还会增加故障节点。

而800V直流系统优势也是十分明显，一是能效更高、损耗更低，升级至800V直流后，可精简电压转换层级（例如直接从800V降至芯片所需6V），大幅减少能源损耗。二是缩减基建占用空间，工作电流更低，线缆更细更轻便、功率器件体积更小，可节省宝贵的机柜空间，部署更多算力硬件；三是依托先进功率半导体赋能，系统大量采用氮化镓（GaN）与碳化硅（SiC）半导体器件，实现高压场景下的高效开关切换；四是适配数据中心规模化部署，按照2026年行业标准，AI算力工厂可依托该架构为搭载数百颗GPU的机柜供电，支撑兆瓦级算力密度；五是安全与稳定性更强，尽管工作电压更高，但800V直流架构配备固态继电器、高压热插拔、隔离传感器等专用器件，保障运行安全。

800V直流架构将率先落地英伟达2027年推出的Kyber机柜，可在高密度机柜配置中搭载576颗Rubin Ultra芯片，并配套600kW全液冷供电方案，重塑Rubin Ultra AI GPU产品线的部署形态。随着800V直流架构普及、功率器件用量大幅激增，VRM厂商与电源供应商将迎来重大发展机遇，通过扩产放量，满足下一代数据中心爆发式的市场需求。

至于大家都关心的第三代半导体，业内市场观察员指出，两条路线，SiC走车，GaN走算力。数据中心内部有精密温控，电压集中在中压段，要的是MHz级开关频率和极致功率密度。GaN能让电感变压器的体积缩小一半以上，对寸土寸金的AI机柜来说这是刚需。SiC的主场在电动车主驱和光伏逆变器那边，高压、大电流、高温，跟数据中心的需求画像完全不同。

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