AI算力激增倒逼电源架构革新

1 人工智能数据中心电力消耗快速增长，电源系统亟需改进

1.1. 数据中心需求旺盛，或面临电力短缺问题

当前，人工智能正以前所未有的速度融入人们的生活与工作，在带来便捷与高效的同时，其背后隐藏的庞大能源消耗却较少被人留意。国际能源署发布的《能源与AI》报告，揭示了AI能耗的真实数据。

当用户与AI完成一次对话，云端服务器便会消耗2瓦时电能，约等于开灯十分钟的耗电量；若使用AI生成一段视频，所需电量则升至50瓦时，足够一台电风扇持续运转约1小时。

然而，在全球科技巨头竞逐大模型赛道的算力竞赛中，能源消耗的代价远超公众想象。报告以OpenAI的GPT-4为例，该数据模型在持续14周的数据模型训练中消耗了42.4吉瓦时电力，日均耗电0.43吉瓦时，这堪比2.85万户欧美家庭的日均用电量。但这仅仅是AI能耗的冰山一角——放眼全世界，2024年全球数据中心耗电达415太瓦时，占据全球总用电量的1.5%，与英国全年用电量相当。其中，美国数据中心耗电量180太瓦时占全球45%的份额，其次是占据25%的中国和占据15%的欧洲。过去十年，美国数据中心用电量增长迅猛，2015至2024年间以年均约12%的速度增长，2024年耗电量达180太瓦时，超过美国全社会用电量的4%。同时，中国的数据中心行业自2015年起也显著扩张，2015至2024年间电力需求年均增长15%，而同期中国全社会用电量年均增速仅为7%，目前中国数据中心年耗电量约100太瓦时，大致相当于国内电动汽车的年用电量。

未来AI能源消耗图景更具冲击力，报告预测，到2030年，全球数据中心用电将升至945太瓦时，逼近日本当前全国用电规模。

人工智能数据中心的能源消耗速度大约是电网新增电力速度的四倍，这为发电地点、人工智能数据中心建设地点，以及更高效的系统、芯片和软件架构的根本性转变奠定了基础。

这对正在竞相建设人工智能数据中心的美国和中国来说，这些数字尤其引人注目。美国能源部委托撰写的一份2024年报告显示，2023年美国数据中心消耗的电量约占美国总发电量的4.4%，约为176太瓦时。预计到2028年，这一数字将增至325至580太瓦时，分别占美国总发电量的6.7%至12%。

国际能源署预计中国2025年的能源消耗量将达到400太瓦时。到2030年，我国数据中心用电负荷将达1.05亿千瓦，总用电量约为5257.6亿千瓦时，占全社会总用电量的4.8%。

虽然这些数字看起来与美国的消耗量相当，但国际能源署指出，中国公民的能源消耗量远低于美国公民。在全球范围内，能源消耗率每年以30%的速度增长，这主要归因于人工智能，其中美国和中国占了约80%的增量。

此前在播客节目BG2中，微软CEO纳德拉和OpenAI CEO Sam Altman直接对话时亲口承认公司正面临一个前所未有的尴尬：微软手上有多块英伟达GPU，但基础设施不足以支撑这些芯片运行。因电力不足、可用数据中心稀缺，只能让GPU闲置。

在一档在线访谈中，谷歌前CEO埃里克·施密特也谈到了电力在AI竞赛中的关键作用。谈及AGI竞争时，施密特表示：“以中美对比为例，中国的优势是已解决电力供应，拥有顶尖软件人才，但硬件薄弱；而美国硬件领先，却缺电。”

美国加利福尼亚州圣克拉拉——全球AI芯片巨头Nvidia总部所在地。两大数据中心开发商在此建设的项目已空置多年，原因正是当地供电能力不足。

2019年，数据中心巨头Digital Realty Trust申请在此建造数据中心，六年过去，项目仍为空壳，等待电力接入。

2025年初，蓝猫头鹰资本收购的Stack Infrastructure附近，一个48兆瓦项目同样闲置。与此同时，当地电力公司“硅谷电力”正艰难推进电网升级。

在云计算与AI热潮推动下，市场对数据中心需求激增，但电力供应已成为最大瓶颈。

1.2. 数据中心功率日渐增长，能源消耗显著

在全球电能质量治理市场蓬勃发展的背景下，数据中心正成为驱动行业增长的核心引擎。根据Precedence Research的统计与预测，全球电能质量治理市场规模有望从2024年的386亿美元增至2030年的563亿美元，复合年增长率（CAGR）达到6.5%。伴随着国内外互联网巨头及云厂商加大资本投入，AIDC（AI数据中心）建设提速，全球数据中心IT侧新增装机功率预计将从2024年的10.5GW激增至2030年的40.3GW。

英伟达GPU产品路线图的快速迭代进一步加剧了这一挑战。其GPU升级周期从两年缩短至一年，TDP（热设计功耗）从H100的700W提升至B300的1400W，再到VR300的3600W。运算能力的飞跃直接导致服务器功耗激增，现有48-54V低压架构已逼近物理极限。当前主流机架难以实现100kW以上高密度部署，电源插座、线缆等基础设施亟待升级，扩展瓶颈日益突出。

2 数据中心的交流供电与直流供电

2.1. 数据中心的交流供电系统

数据中心交流供电系统为用电设备提供安全可靠的电能，通常包括AC10kV配电、AC10kV转AC380V变电，以及UPS、馈线柜、PDU等低压配电环节（国外电压标准不同，架构类似）。系统核心要求是保障ICT设备全年无休运行，涵盖直接供电及空调、监控等辅助设备用电。

UPS作为核心设备，由整流器、逆变器、电池组、静态开关等组成。正常运行时，整流器将交流电转为稳定直流母线电压并充电，逆变器再转回交流电，实现电源净化。若市电中断，UPS自动切换至电池逆变供电，供电时长取决于负载与电池容量。若电池电压降至阈值且旁路正常，则自动转为旁路供电；市电恢复后，系统自动回归交-直-交模式，全程无中断。

随着市电质量提升与效率需求增强，行业开始采用“经济模式”（ECO model）：UPS常态由静态旁路供电，异常时才启用逆变器。该方式虽保障供电连续，但因链路长、节点多，占地大、周期长、效率低。

为提升建设速度与效率、缩减占地，预制化电力模块应运而生。该模块将配电、UPS、馈线柜等集成一体，部分含中置柜与变压器，实现工厂预制、整体运输与安装。《数据中心800V直流供电技术白皮书（2.0）》指出，相比传统系统，预制模块占地节省30%、建设周期缩短50%、总投资降低10%。虽未改变供电原理，但集成化显著提升效益，逐步获市场认可。

然而，随着负载密度攀升，传统架构与电压等级限制了预制模块的效率与密度提升，在能效、新能源消纳等方面仍存技术瓶颈。

2.2. 数据中心的直流供电系统

高压直流（HVDC）系统源于电信业-48V直流供电，引入DC240V或DC336V后，效率更高、供电半径更广。因无逆变环节、电池更近负载，成为UPS的替代方案，在互联网、运营商、超算、金融等领域逐步应用。HVDC初期推动力在于电池直挂，不受逆变器影响，维护简便，且服务器最终使用直流电。DC240V推广顺利，因多数服务器兼容，且原有AC220V线路可适配；而DC336V推广遇阻。

实际中，电池直挂提升可靠性，但HVDC仍需DC/DC隔离调压，输入仍为低压交流，效率未显著超越UPS。加之部分设备仍依赖交流供电，HVDC主要限于自建机房，全行业占比仍低。

10kV交流输入的直流不间断电源系统在HVDC基础上集成中置柜与变压器，实现预制化。其采用移相变压器替代传统降压变压器，可降低电流谐波、提升功率因数。相比低压输入HVDC，体积更小、效率更高，输出电压支持DC240V/336V，亦可兼容AC220V。但因移相变压器使用铜绕组，体积大、成本高，难以下降。

3 数据中心高压直流的崛起与演进

3.1. 核心技术演进：从“交直交”到“交直”的简化与优化

在智算高密度、高波动、高效率需求下，传统供电系统已现瓶颈。高压直流（HVDC）因稳定、高效、高带载能力，获行业青睐。

传统UPS为“交直交”双转换：市电经AC/DC整流为直流，再经DC/AC逆变为纯净交流供负载。市电异常时，电池通过逆变器供电。但双转换带来热损耗，效率受限。为保障可靠性，UPS常采用n+1冗余，且受谐波与波峰因数制约，单机稳定负载率仅35-53%，长期低载运行，效率常低于80%，远低于理论峰值。

HVDC方案则简化路径：市电经一次AC/DC整流为240V/380V高压直流，直接配电至设备，省去逆变环节，减少损耗。电池直挂母线，无需逆变，降低故障率，提升可靠性。

HVDC技术优势显著：模块化并联冗余实现“10个9”级可靠性；高负载率运行使输入功率因数>0.99，谐波<5%；高电流峰值响应能力强；支持不停电扩容改造。

3.2. 机柜功率增长使数据中心供电电压提升成为行业发展趋势

随着IT机柜功率密度攀升，供电电压升级成为趋势，DC800V或+400V输出的HVDC与直流不间断电源将被广泛采纳。

SST电源系统是10kV直流电源系统的升级版，核心是“硅进铜退”：采用第三代功率半导体替代传统变压器，实现高效调压整流，具备高功率因数、低谐波输入特性。系统链路更短、效率更高、体积更小、重量更轻、控制更灵活，成本下降潜力大，在保留直流系统优势基础上弥补其短板。SST支持10kV交流输入，输出电压DC200-1000V可调，适配当前DC240V/336V及未来DC800V/+400V，末端可经DC/DC转换或直供IT设备，代表当前直流供电主流方向。