Anthropic和OpenAI等人工智能实验室每日取得的非凡创新成果，频频占据媒体头条。以Anthropic旗下的Mythos模型(其Claude大语言模型系列的最新版本)为代表的生成式AI，已重新定义了网络安全的边界，引发了开发者自身的担忧与警惕。Mythos模型内在的推理能力使其能够识别软件漏洞，这对IT基础设施的网络安全提出了根本性质疑。

这些突破的背后，是数据中心的指数级增长，以及高性能加速器和专用硬件的强大支撑。然而，训练和部署最先进的AI模型需要消耗海量能源，并依赖高效的电能转换。

在APEC 2026会议上，瑞萨电子公开了一款面向数据中心应用的全面产品系列，涵盖电源管理IC、多相控制器、隔离驱动器、氮化镓场效应晶体管、精密时钟和同步芯片，以及旨在提高下一代AI计算集群效率、功率密度和可靠性的端到端电源解决方案。

数据中心电源架构

为适应AI硬件的部署，数据中心正在快速演进。与传统服务器平台相比，新一代xPU和ASIC的开发周期已缩短至12至15个月，比以前缩短了约50%。此外，超大规模云厂商正大举投资基础设施以支撑这种加速发展，这使得半导体供应商竞相追赶这一创新速度。

一个关键挑战是处理器功耗需求的急剧攀升。AI加速器的功耗现已达到数千瓦级别，而整个机架的总功耗预计将达到数百千瓦——是目前实现水平的两倍。考虑到算力每12至18个月翻一番的规律，一条新的处理器性能发展轨迹正在取代长期奉行的摩尔定律预期(图1)。

图1

因此，基于开放计算项目定义的48V中间总线架构的传统机架级配电拓扑结构，正触及物理极限。更高的电流水平会导致过大的传导损耗，并需要不成比例的铜用量。为应对这些限制，行业正转向两线制800V直流母线以及三线制±400V母线。这一转变可实现更高效的电力传输，减少导体用量，同时仍能满足AI数据中心日益增长的密度和性能需求。

转向高压直流：Sidecar与计算机架

为了帮助削减数千瓦级AI集群内部巨大的I²R传导损耗，行业正分别朝着英伟达提出的800V直流架构和谷歌提出的±400V高压直流架构汇聚。这种配电系统基于将机架划分为解耦的"Sidecar"——负责管理AI硬件超过1兆瓦的功耗需求——以及专用的"计算机架"。

在此配置中，Sidecar机架作为本地化电源中心，内置交流-直流前端和功率因数校正级，将电网电能转换为高压直流母线(图2)。

图2

随后，这条高压线路为放置GPU和xPU的计算机架供电。通过在计算托盘层面直接以800V供电，再经由高压直流-直流变换器降压，运营商可以大幅缩减线缆厚度和热开销，从而实现下一代液冷系统所需的N×100千瓦以上的机架密度。

然而，这种Sidecar配置日益被视为一种过渡步骤。从2028年开始，固态变压器的采用可能会使Sidecar变得多余。事实上，一旦电能转换被提升到设施层面，固态变压器就可以直接将来自电网的中压交流电转换为800V直流电。

虽然这一变化不会使Sidecar单元和中间转换级立即过时，但它将释放宝贵的数据中心占地空间。更根本的是，固态变压器的集成使运营商完全无需再设置专用电源机架，从而将数据中心的空间更多地用于提高计算密度。

计算机架的演进

计算机架内部的电源架构也在经历变革。在当前的415V交流基础设施中，电能需经过多个转换级——从背板的54V通过中间母线变换器降至12V，最后降至低于1V的核心电压水平。

然而，发展路线图表明，2026年以后将转向800V直流直接到托盘配电。预计在2027年左右，行业规划者旨在通过高频直流-直流变换器来定义中间级结构，这些变换器可将800V直接降压至48V(某些情况下至12V)。这些中间级预期将与负载点的集成式稳压器协同工作。

通过将开关频率提升至10MHz以上，并采用基于氮化镓的功率级，这些集成式稳压器可直接在处理器一级完成最后一级降压，从而最大限度减少末英寸的功率损耗，并提供下一代芯片所需的极致电流密度。

Sidecar机架拓扑结构

Sidecar机架的实际实现采用高效的两级转换拓扑，专为处理兆瓦级负载而设计。

在该变换器中，第一级实现三相功率因数校正，通过维也纳整流器或T型拓扑将交流电能转换为稳定的±400V直流母线。

为了为800V供电轨提供完全的电气隔离和电压调节，第二级采用级联LLC谐振变换器。

大型AI园区对功率密度要求极高，因此转向宽带隙产品(即600-650V氮化镓场效应晶体管)对于在近代变换器拓扑中最大化效率至关重要。得益于比硅器件更快的开关速度和更好的热性能，这些元件减少了转换损耗，同时实现了高频运行，使得在标准数据中心的有限空间内管理大功率吞吐量成为可能。

最终降压

为了生成计算机架处理器的最终供电电压，该架构采用了高密度、800V转48V固定变比直流-直流变换器(约16:1变换)，额定功率为12kW。如APEC 2026会议所展示，该系统采用模块化方法构建，由两个6kW的基于LLC的直流变压器单元并联而成。

每个6kW单元进一步细分为堆叠的3kW半桥LLC模块。这种布局能更均匀地分散热耗，并允许在初级侧使用高性能650V氮化镓场效应晶体管。次级侧采用低压(100V/80V)、超低导通电阻的mosfet，有助于实现超过97.5%的峰值效率。

这种基于氮化镓的精细化架构使得功率转换硬件非常紧凑，既符合近代计算托盘的半高尺寸要求，又能提供高功耗AI处理器所需的大电流。

负载点配电的演进

负载点配电是指将稳压器紧邻处理器或加速器放置的技术，以最大程度减少功率损耗、改善瞬态响应并提高效率。

随着AI加速器在低于1V的供电电压下需求数千安培的电流，传统的横向配电方式正遭遇瓶颈。以往，电源稳压器被放置在PCB上且靠近处理器，导致因水平电流流动而产生显著的能耗和发热。

通过改变设计范式，行业正朝着垂直集成配电方向发展。在高频氮化镓功率级和多层PCB概念的广泛推动下，电能可以直接从芯片下方传输。在这种方案下，末英寸的电阻路径被大大缩短，同时为更高密度集成高带宽内存和输入/输出接口腾出了额外的表面布线和封装空间。

负载点配电的演进目前正由垂直配电和Power Tower(半垂直方案)配置所驱动。

"从电网到核心"的理念

AI供电环节不能再孤立地进行优化。随着超大规模架构的分化(如英伟达的800V方案与谷歌的±400V方案)，半导体供应商面临着提供灵活的、端到端解决方案(即"从电网到核心"的框架)的压力，而非仅仅提供单个产品。