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近日，英伟达在官网发布技术长文《构建800伏直流电生态系统，打造高效可扩展的AI工厂》，并同步公布其800V系统生态合作名单。

在这份名单中，唯一来自中国的功率半导体厂商——是英诺赛科 ，这家以GaN（氮化镓）功率器件为核心 的IDM企业，成为英伟达全球功率生态中唯一的中国面孔（以英伟达公布的Silicon providers名单为准）。

一、AI算力越卷，电力系统就越吃紧

英伟达在文中直言：要构建更强大的AI系统，就必须在有限的空间里塞进更多GPU。功率密度被硬生生推上极限。

过去一个机柜几十千瓦，如今早已突破百千瓦，MW级机柜也开始出现。传统的低压供电体系根本扛不住，不仅能耗高，还得铺设大量铜缆，贵且效率低。

更麻烦的是波动 。

在大模型训练时，成千上万颗GPU会在毫秒级间切换计算与通信任务，功率可能瞬间从30%跳到100%，再急速回落。整个机房几百兆瓦的负载像心跳一样跳动，对电网稳定性是系统级挑战。

英伟达、微软与OpenAI的联合研究显示，这种“毫秒级功率脉冲”几乎是AI数据中心的普遍现象。换句话说，AI的规模化，不只是算力问题，更是电力问题。

二、英伟达的答案：800V直流电 + 多层储能

为解决高功率与高波动的双重难题，英伟达提出两步走：

第一步，提升电压。

从传统的415V或480V交流系统，升级到800V直流架构。

优势非常直接：

更高能效 ：去掉多层交流转直流环节，端到端效率提升，可减少废热；

省铜省钱 ：同样线径下传输功率提升157%，铜缆和连接器需求下降；

更可靠 ：系统简化，潜在故障点减少；

更可扩展 ：未来单机柜功率超过1MW也能轻松应对。

第二步，加入储能。

英伟达认为，800V直流系统解决了能效问题，但负载波动仍需储能来“稳场”。

这就像在电网与GPU之间加一个“缓冲层”，让电力流动更平滑。

他们提出“多时间尺度储能”——既要能毫秒响应的小型快储，也要能分钟级调节的大型慢储。

而直流架构正是实现这种储能灵活部署的关键前提。

三、英伟达想要重建AI工厂的“电力底座”

英伟达规划未来AI数据中心将分阶段从交流供电过渡到800V直流配电体系 。

具体做法是：把交流转直流的环节集中到设施层面，直接在源头输出原生直流，再分配到各个机柜。

这种方案可以减少变压器和开关设备层级，释放更多空间用于计算。

英伟达称，这将形成一种“原生直流AI工厂”架构——

供电路径更简化；

储能直接挂在主干直流母线上；

整个电力系统可像GPU集群一样模块化扩展。

Kyber机架便是为此架构设计的典型样板：采用800VDC高压直流入架，末端通过64:1 LLC转换模块降至12VDC ，效率高、体积小、损耗低。

英伟达同时在OCP全球峰会上推进这一标准化规范，预计向完全成熟的800VDC架构转型将分阶段实施，以便行业生态与组件体系逐步成熟。

四、14家核心合作伙伴名单

这场“800V代际升级”，英伟达并不孤军奋战。

在最新公布的生态名单中，出现了全球主流功率半导体、电源与配电巨头：

功率芯片厂商

英飞凌、英诺赛科、万国半导体、亚德诺半导体、宜普电源、芯源系统、纳微半导体、安森美、PI、瑞萨电子、立锜科技、罗姆、意法半导体、德州仪器。

电源与整机厂

贸联集团、台达电子、伟创力、Lead Wealth、光宝科技、麦格米特。

电力系统供应商

ABB、伊顿、GE Vernova（通用电气能源）、Heron Power、日立能源、三菱电机、施耐德、西门子、维谛技术。

英诺赛科作为中国唯一上榜企业，意味着其GaN功率器件已被纳入英伟达AI工厂体系。这不仅是一次合作，更标志着中国功率半导体正在进入全球高端算力电力生态的关键阶段。

五、趋势判断

这份名单背后的信号，比新闻更有价值。

AI工厂的瓶颈，已经从“算得快不快”转向“供得稳不稳”。

800V直流电只是起点，它背后牵动的是整个高功率半导体产业链——从GaN、SiC芯片到储能、电力电子模块、变换设备，全都在迎来系统性重估。

未来几年，功率半导体板块的潜力将进一步放大。

AI的竞争，不仅是算法之争，更是电力效率之战。

谁能稳住这条能源底座链条，谁就更有机会接住下一轮AI红利。